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Ergebnisse für „Datenanalyse"
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Strukturierte Vorbereitung auf die Microsoft Office Specialist-Zertifizierungen in Word, Excel, PowerPoint, Outlook und weiteren Anwendungen — praxisnah und prüfungsrelevant.
Praxisintensiver Kurs in Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Python, SQL, Tableau und Google Spreadsheets – inklusive 15 Assignments, 4 Projekten und einem abschließenden Capstone-Projekt.
Aufbaukurs für Excel-Anwender:innen mit Basiswissen: Tabellen professionell strukturieren, Datenbankfunktionen nutzen, erste Datenanalysen durchführen und Arbeitsmappen sicher austauschen.
Strukturierter Qualifizierungsweg vom Business Analysten zum Data Analyst: Excel, Datenvisualisierung, Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen mit BigML.
Praxiskurs für Lehrkräfte zum KI-gestützten Einsatz von Microsoft Copilot in Word, Excel, PowerPoint und Teams für den Bildungsalltag.
Umfassender Einstieg in maschinelles Lernen mit Python: von Datenanalyse über scikit-learn bis zu neuronalen Netzen mit TensorFlow – praxisorientiert und zertifizierungsrelevant.
Umfassende Weiterbildung in Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen, von der Grundlagenprogrammierung bis zu fortgeschrittenen ML-Algorithmen.
MS-4005 Praxiskurs: Effektive Prompts für Microsoft Copilot for Microsoft 365 formulieren und KI-gestützte Funktionen in Word, Excel, Teams, Outlook und mehr gezielt einsetzen.
Umfassende Python-Ausbildung mit Data-Science-Fokus: Datenanalyse, Visualisierung, Machine Learning, Deep Learning und Apache Spark — für den Einstieg in datengetriebene Berufsfelder.
Vorbereitung auf das EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation-Examen: KI-Grundlagen, Ethik, Regulierung und Anwendungsszenarien. Mit Microsoft-Teams-Modul. Combined Learning, Vollzeit oder Teilzeit.
Python für Datenanalyse, Visualisierung und maschinelles Lernen – ein praxisorientierter Data-Science-Kurs für Personen mit Python-Grundkenntnissen.
Kompakter Einstieg in BI Reporting mit Power BI und Excel-Analyse, kombiniert mit der EXIN-Scrum-Foundation-Zertifizierung — für Quereinsteiger und Fachkräfte im Datenwesen.
Umfassendes CertNexus-Zertifizierungsprogramm in Künstlicher Intelligenz, IoT und Data Science – von den Grundlagen bis zum Practitioner-Level, optional ergänzt um MS Office 365.
Umfassende Weiterbildung zur digitalen Personalarbeit: HR-Technologien, eRecruitment, Personalmarketing, strategisches Personalmanagement und KI im HR-Kontext.
Weiterbildung mit CertNexus-Zertifizierungen in KI-Grundlagen (AIBIZ) und Data Science (DSBIZ) sowie optionalem MS-Office-365-Modul für eine breite digitale Qualifikation.
Dieser Kurs vermittelt Datenanalyse als praktisches Handwerkszeug für die Produktentwicklung — von KPI-Definition und Funnel-Analyse über A/B-Testing bis zur Aufbereitung von Insights für Product-Teams.
Weiterbildung für Quereinsteiger, die Scrum, PRINCE2 Agile und Microsoft Excel kombiniert erwerben — mit Zertifizierungen von EXIN und Axelos sowie einem umfassenden Excel-Curriculum.
Datenbasierte KPI-Kompetenz für Product Manager und Projektverantwortliche: von der strategischen Kennzahldefinition über Dashboard-Aufbau bis zur Stakeholder-Kommunikation.
Excel 365 auf Fortgeschrittenen- bis Profi-Niveau: komplexe Funktionen, PivotTables, Datenanalyse, Diagramme und Mehrfach-Mappen in acht aufeinander aufbauenden Modulen.
Praxisnahe Weiterbildung zur Big-Data-Analyse mit Python: Hadoop, Spark, Pandas, NumPy, explorative Datenanalyse, statistische Visualisierungen und ML-Pipelines.
Kombinations-Weiterbildung zu KI und IoT: Fünf Zertifizierungspfade von Microsoft AI-900 und DP-900 über CertNexus AIBIZ und IoTBIZ bis zu Emerging Technologies.
Grundlagen moderner Logistik im Zusammenspiel mit Digitalisierung, Industrie 4.0 und digitalen Zwillingen zur Prozessoptimierung.
Datengetriebenes Performance Marketing für den E-Commerce: Google Ads, Meta Ads, Conversion Tracking und Kampagnenoptimierung auf Basis belastbarer Kennzahlen.
Mehrstufiges KI-Zertifizierungsprogramm mit sechs CertNexus- und Microsoft-Modulen — von KI-Grundlagen über Data Science und Machine Learning bis zu generativer KI und Emerging Technologies.
Kombinierter Lernpfad aus fünf Modulen — AI-900, AIBIZ, IoTBIZ, DP-900 und ETBIZ-110 — der zeigt, wie IoT-Sensordaten mit KI-Methoden analysiert und in Unternehmensanwendungen überführt werden.
Praxisnahe KI-Entwicklung mit Python: von den Grundlagen bis zu Machine Learning, Deep Learning und produktionsreifen Azure-KI-Lösungen — mit Microsoft AI-900, AI-102 und CertNexus CDSP.
Hochschulmodul der Technischen Hochschule Ulm, das grundlegende Python-Programmierkenntnisse im Kontext von Data Science vermittelt — mit Schwerpunkt auf realem Datensatz-Handling, Datenbereinigung und Visualisierung.
Weiterbildung in KI-Technologien für datengetriebene Analysen: Azure Data Fundamentals (DP-900), CertNexus CDSP, AIBIZ, EXIN Cloud Computing und Python for Data Science in einem abgestimmten Curriculum.
Excel 365 Modul 10 auf Fortgeschritten-Niveau: Datenanalyse mit strukturierten Tabellen, strukturierten Verweisen und bedingter Formatierung durch Formeln.
Prompt Engineering für datengetriebene Anwendungen: Sprachmodelle gezielt steuern, mit Python und Data-Science-Methoden verbinden und Ergebnisse in Analysen und Visualisierungen überführen.
Python-Modul mit Schwerpunkt auf Datenwerkzeugen und Statistik: Excel Level 1–3, statistische Auswertung mit Python, Power BI, Azure und CompTIA Data+.
Praxisnahe Weiterbildung zum Python-Datenanalysten mit Schwerpunkt auf Versionskontrolle mit Git, API-basierter Datenintegration und analytischem Python-Einsatz.
Python-Datenanalyse mit Pandas, SQL-Datenbankanbindung, Power BI, Azure Data Fundamentals und CompTIA Data+ — praxisnah für den Einstieg in professionelle Datenanalyse-Rollen.
Datenanalyse-Kompetenz gezielt für Produkt- und Projektmanager: KPIs definieren, Dashboards bauen und datenbasierte Entscheidungen überzeugend kommunizieren.
Weiterbildung zur Schnittstelle von KI und IoT mit Python-Einstieg, Cloud-Grundlagen und fünf Zertifikatsmodulen für datengetriebene IoT-Anwendungen.
Intensiver Trainingskurs: moderne Analyseverfahren wie Machine Learning und Prognosemodelle werden direkt in individuellen Praxisprojekten umgesetzt.
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