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Ergebnisse für „Datenmodellierung"
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Praxisorientierte Techniken für die Datenverarbeitung: Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und bereinigen, mit SQL auswerten und in interaktiven Dashboards und Berichten präsentieren.
Effiziente Datenpipelines aufbauen: SQL-Datenmodellierung, Aufbereitung in Excel und interaktive Power-BI-Dashboards für professionelle, automatisierte Berichterstattung.
Einstieg in Machine Learning und KI-gestützte Analysen: von SQL-Datenbanken über interaktive Dashboards bis zum Training erster Vorhersagemodelle – praxisnah aufgebaut, auch ohne Vorkenntnisse.
Python von den Grundlagen bis zur objektorientierten Programmierung: Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Datenmodellierung praxisnah für eigene Anwendungen.
Umfassende Power-BI-Schulung von Datenverbindung und Power Query über DAX-Modellierung und Visualisierung bis zu Sicherheit, Deployment und paginierten Berichten im Power-BI-Service.
Fortgeschrittene Methoden der Datenverarbeitung für Big-Data-Aufgaben: Stored Procedures, komplexe SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und statistische Analyseverfahren.
Grundlagenkurs zum Big Data Analyst: automatisierte Datenanalyse, SQL-Datenmanagement und Power-BI-Visualisierung für den praxisnahen Einstieg in skalierbare Anwendungen.
Vertiefungskurs für Big Data Analyst:innen: SQL, Power BI, Datenmodellierung und Machine Learning gezielt für strategische, datengetriebene Entscheidungsprozesse einsetzen.
Offizielle Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung PL-300: Power BI-Datenmodellierung, Visualisierung, Sicherheit und Report-Deployment in der Praxis.
Vertiefungskurs für professionelle Excel-Anwendung: komplexe Formeln, Business Intelligence, Power Query, interaktive Dashboards und ein Einblick in KI-gestützte Analysemethoden.
Kompaktkurs zum Big Data Analyst: relationale Datenmodellierung, SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards, Grundlagen der Statistik und automatisierte Datenbankprozesse für den Einstieg in die Datenanalyse.
Praxisnahe Qualifizierung zum Junior Data Analyst mit Power BI, SQL und Datenmodellierung – von der Datenanalyse bis zur Visualisierung geschäftsrelevanter Erkenntnisse.
Aufbau funktionsfähiger Webanwendungen mit visuellen No-Code-Plattformen wie Webflow in Kombination mit generativen KI-Assistenzsystemen für Texte, Komponenten und Auswertungen – ohne klassische Programmierung.
Praxisorientierte SQL-Weiterbildung für Data Engineers mit Azure-Integration, Python-Automatisierung und Vorbereitung auf DP-900 und DP-203.
Power BI von Grund auf: Datenquellen verbinden, bereinigen und mit SQL-Abfragen für erste eigene Dashboards und Berichte aufbereiten.
Power BI, Excel und Scrum Foundation in einem Kurs – Datenanalyse, Reporting und agile Methodik für BI-Einsteiger und IT-Nachwuchskräfte.
Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung PL-600: Power Platform als Lösungsarchitektur planen, Governance gestalten und mit Dynamics 365 verzahnen.
Kurs zur Gestaltung und Implementierung von Unternehmens-Analytics-Lösungen mit Microsoft Azure, Azure Synapse Analytics und Power BI — inkl. Prüfungsvorbereitung und internationalem Herstellerzertifikat.
Praxiskurs für datengetriebenes Reporting: Power BI und Excel als Tandem — von der Datenaufbereitung über DAX bis zum interaktiven Dashboard. Vorbereitung auf Microsoft PL-300 und PL-900.
Weiterbildung für datengetriebenes Controlling: SAP S/4HANA CO und Microsoft Power BI als Kernwerkzeuge, ergänzt durch KI-Agenten und Workflow-Automatisierung.
Dieser Kurs vermittelt das vollständige Entwickler-Know-how für Azure Cosmos DB: Datenmodellierung, SQL-API, SDK-Entwicklung, Partitionierung, globale Replikation und Kostenoptimierung — Vorbereitung auf die Prüfung DP-420.
Kombikurs zu Geschäftsdaten-Analyse und interaktiver Visualisierung mit Microsoft Excel, Power BI und ergänzenden Modulen zur strukturierten Datenauswertung.
Gezielte Prüfungsvorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierung DP-420: Designing and Implementing Cloud-Native Applications Using Microsoft Azure Cosmos DB.
Umfassende Qualifizierung zur professionellen Datenanalyse mit Microsoft Power BI — inklusive Vorbereitung auf die PL-300-Zertifizierungsprüfung und Grundlagen zu KI in der Datenanalyse.
Grundlagen der Datenanalyse mit SQL-Datenbanken und Power BI: von Abfragen und Datenmodellierung bis zu interaktiven Dashboards für den Einstieg als BI-Analyst.
Einstieg in Business Intelligence: SQL-Grundlagen für Datenanalyse kombiniert mit Power BI für Dashboards, DAX-Berechnungen und automatisierte Berichte.
Datenbankgrundlagen für KI-Projekte: Microsoft DP-900, DP-300 und Python for Data Science als strukturierter Einstieg in datengetriebene KI-Arbeit.
Kombination aus KI-Architektur, Azure-AI-Zertifizierung (AI-102, PL-300) und PowerPivot-Zusatzqualifikation für datengetriebene Entscheidungsunterstützung.
Datenanalyse mit Excel auf fortgeschrittenem Niveau: PivotTables, Power Query, Datenvisualisierung und Power Pivot für strukturierte Auswertungen.
Business-Intelligence-Kurs mit Schwerpunkt Markt- und Trendforschung: SQL-Datenmodellierung, Dashboard-Erstellung und datenbasierte Marktanalysen.
Datenanalyse mit Excel, Power BI und SQL: Wer Daten professionell aufbereiten, abfragen und visualisieren will, erwirbt hier ein aufeinander abgestimmtes Werkzeugset aus drei Kerntechnologien plus KI-Grundlagen.
Einstieg in die Datenanalyse mit Azure DP-900, Power BI PL-300 und Python: Daten aufbereiten, visualisieren und in Dashboards präsentieren — für Quereinsteiger und Studierende.
Weiterbildung zum Datenanalytiker mit SQL-Schwerpunkt: fundiertes Datenbankwissen, Abfragetechniken und Analysemethoden für große Datenmengen in Unternehmensumgebungen.
Zertifikatslehrgang Datenanalyse mit Power BI, Microsoft Access und Microsoft Excel: von der relationalen Datenbank über Formeln und Pivot-Auswertungen bis zur professionellen Datenvisualisierung, optional mit MOS-Prüfungsvorbereitung.
Praxisorientierte Einführung in Microsoft Power BI: Daten abrufen, modellieren und in interaktiven Berichten und Dashboards visualisieren – von der Datenquelle bis zum fertigen Report.
Grundlagenkurs zu relationalen Datenbanken: Datenmodellierung, SQL-Abfragen und der praktische Umgang mit Microsoft-Datenbankwerkzeugen wie Access und SQL Server.
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