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Ergebnisse für „Datenmodellierung"
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SQL-Kurs mit Schwerpunkt Datenmodellierung und Datenbankdesign: von der ersten Abfrage bis zum eigenen, skalierbaren Datenmodell, ergänzt um Power BI und ML-Grundlagen.
Einstiegskurs zu Power BI mit Fokus auf Datenmodell-Beziehungen, DAX-Grundfunktionen und SQL-Datenvorbereitung, ergänzt um maschinelles Lernen als Erweiterung für Prognosen in Berichten.
Datenmodellierung praxisnah anhand der Cloud-Plattform Snowflake: von der Rohdatenschicht über ELT-Transformationen bis zur reportingfähigen Warehouse-Struktur.
Power Query in Power BI gezielt für die Datenmodellierung nutzen: Daten aus mehreren Quellen verbinden, bereinigen und zu strukturierten, dynamischen Datenmodellen verknüpfen.
Kombinierter Lehrgang für das MS-900-Fundamentals-Zertifikat zu Microsoft 365 und das PL-300-Zertifikat zum Power BI Data Analyst — Vollzeit im Combined-Learning-Format.
Kombinations-Weiterbildung, die die Power Platform App Maker-Zertifizierung (PL-100) mit dem Azure AI Engineer-Zertifikat (AI-102) verbindet – für Low-Code-App-Entwicklung mit integrierter KI-Funktionalität.
Kombinations-Weiterbildung, die Dynamics 365 CRM-Grundlagenwissen (MB-910) mit fortgeschrittenen Power BI-Datenanalyse-Fähigkeiten (PL-300) in einem durchgängigen Lernpfad vereint.
Kombination aus Vorbereitung auf die Microsoft-Prüfung PL-100 (Power Platform App Maker) und PL-200 (Power Platform Functional Consultant Associate) für den vollständigen Einstieg in die Low-Code-Entwicklung mit Microsoft Power Platform.
Kombinierte Weiterbildung zur Azure-Grundlagenzertifizierung AZ-900 und zur Power-BI-Datenanalyst-Zertifizierung PL-300 — zwei Microsoft-Zertifikate in einem Lehrgang.
Kombikurs für Azure AI Engineer Associate (AI-102) und Power BI Data Analyst (PL-300): KI-Dienste auf Azure implementieren und Ergebnisse mit Power BI in interaktive Dashboards überführen.
Dynamics 365 Fundamentals trifft Power Platform Developer: Geschäftsanwendungen nicht nur nutzen, sondern eigene Apps, Flows und Erweiterungen dafür bauen.
Kombination aus Microsoft Certified: Security, Compliance, and Identity Fundamentals (SC-900) und Microsoft Certified: Power BI Data Analyst (PL-300): Sicherheitsgrundlagen und Datenanalyse auf Microsoft-Plattformen in einem Lehrgang.
Kombikurs zur Vorbereitung auf zwei Microsoft-Zertifizierungen: Azure Administrator Associate (AZ-104) für Cloud-Administration und Power BI Data Analyst Associate (PL-300) für Datenanalyse und Reporting.
BI-Kurs mit Fokus auf Prozessoptimierung im Unternehmen: Datenerhebung, SQL-Modellierung, Dashboard-Erstellung und kontinuierliche Verbesserung von BI-Prozessen.
Kurs zu Data Warehousing und ETL-Prozessen: Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und für Business Intelligence bereitstellen.
Einführung in Business Intelligence: Daten erheben, verarbeiten und mit SQL auswerten, erste Dashboards aufbauen und daraus eine tragfähige BI-Strategie ableiten.
BI-Kurs mit Fokus auf Strategie und Infrastruktur: Datenpipelines optimieren, Kennzahlen strukturieren und Geschäftsprozesse datengetrieben steuern.
BI-Werkzeugkasten für Controlling und Reporting: optimierte SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und Datenmodellierung für skalierbare Berichtsprozesse.
BI-Projekte von der strategischen Planung bis zur Umsetzung: SQL-Datenbankmanagement, Aufbau von BI-Architekturen, Kennzahlendefinition und automatisierte Berichte.
Grundlagenkurs für Business Intelligence: SQL-Datenabfragen, die Integration verschiedener BI-Werkzeuge für Dashboards sowie die Automatisierung wiederkehrender Analyseprozesse im Hybrid-Format.
Praxiskurs zu Microsoft Power BI: Daten verbinden, modellieren, visualisieren und interaktive Dashboards für datenbasierte Entscheidungen erstellen.
Power-BI-Kurs mit Fokus auf interaktive Dashboards und Reports: Stored Procedures, SQL-Abfragen, Datenmodell-Optimierung und Performance-Tuning für datenbasierte Berichte.
Power-BI-Grundlagenkurs: interaktive Datenvisualisierung, SQL-Analysen, Datenmanagement sowie Automatisierung und Aktualisierung von Berichten aus mehreren Datenquellen.
Power-BI-Kurs mit Fokus auf externe Datenquellen: DirectQuery, Streaming-Daten, Datenintegrationstechniken und automatisierte Synchronisation für Echtzeit-Analysen.
SQL-fokussierte Weiterbildung für Business-Intelligence-Aufgaben: strukturierte Datenabfragen, Aufbereitung mit Power Query und Weiterverarbeitung in Power BI für Reporting und Kennzahlenmodelle.
Technisch vertiefter BI-Kurs zur Dashboard-Erstellung: SQL-Datenmodell, Power Query-Transformation, Power-BI-Visualisierung und Datenqualitätssicherung im Zusammenspiel.
Umfassende BI-Analyst-Ausbildung mit drei Zertifizierungen: MCSA BI Reporting, MCSE Data Management and Analytics und PRINCE2 Practitioner — für eine Karriere in datengetriebenen Unternehmen.
Fortgeschrittener Kurs zu Big Data Analytics für Unternehmen: SQL-Optimierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Bereitstellung und Grundlagen des maschinellen Lernens für datengetriebene Entscheidungen.
Praxisorientierter Einstieg in Big-Data-Analytics: von SQL-Abfragen über Power-BI-Dashboards bis zu maschinellem Lernen für datengetriebene Anwendungen.
Methodenkurs für strukturierte und unstrukturierte Big-Data-Bestände: SQL, Power BI, Datenmodellierung und maschinelles Lernen im Zusammenspiel.
Von Datenpipelines über relationale Datenbanken und SQL bis zu interaktiven Dashboards: Datenanalyse und Visualisierung für Business Analysts.
Einstieg in Microsoft Power BI: interaktive Dashboards gestalten, Daten per SQL integrieren, Datenmodelle aufbauen und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Verständliche Power-BI-Dashboards von der Datenmodellierung über SQL-Aufbereitung bis zur interaktiven, adressatengerechten Visualisierung entwickeln.
Praxisnaher Einstieg in die Datenanalyse: Azure-Datengrundlagen, Power-BI-Visualisierung und der Einsatz von KI-Werkzeugen für datenbasierte Entscheidungen.
Praxiskurs für Einsteiger: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen, Cloud-Datenplattformen (Azure SQL, BigQuery) und Datenvisualisierung mit Power BI.
Python von den Grundlagen bis zur objektorientierten Programmierung: Variablen, Schleifen, Klassen, Vererbung und Datenmodellierung.
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