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Ergebnisse für „Datenmodellierung"
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Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Technischer Kurs zu Materialisierungsstrategien in ELT-Prozessen und deren Umsetzung mit dbt für Analytics Engineers, die Transformationslogik strukturiert und testbar aufbauen möchten.
Power-BI-Weiterbildung mit Fokus auf Dashboard-Erstellung: externe Datenquellen anbinden, SQL innerhalb von Power BI nutzen und Analysen mit maschinellem Lernen anreichern.
Power-BI-Weiterbildung mit Fokus auf Berichtserstellung: von der Datenmodellierung über interaktive Dashboards und SQL-Integration bis zu ersten Prognoseelementen für verständliche, datenvisualisierte Berichte.
Aufbauwissen zu SQL-Datenbanken: Stored Procedures und Trigger zur Automatisierung wiederkehrender Abläufe entwickeln, in Power BI visualisieren und in ein durchdachtes Datenmodell einbetten.
Big Data with SQL and Modeling: große Datensätze mit SQL abfragen und filtern, über Datenmodelle strukturieren und mit pandas und matplotlib zu einem vollständigen Workflow verbinden.
Objektorientierte Programmierung, Python-Datenverarbeitung, SQL-Datenbankintegration und Datenmodellierung: praxisnahe Datenbereitstellung für moderne Softwareanwendungen.
Objektorientierte Programmierung, SQL und Python für die datenbasierte Prozessgestaltung im Wirtschaftsingenieurwesen – von der Datenbankabfrage bis zur Datenmodellierung.
Relationale Datenbanken verstehen und auswerten: ER-Diagramme, Schlüssel und Normalisierung als Basis für saubere SQL-Abfragen und Power-BI-Reports.
Vom SQL-Abfrage über die Datenbereinigung mit Power Query und Automatisierung mit Python bis zum interaktiven Power-BI-Dashboard – der vollständige Weg der Datenanalyse.
Kompletter Quereinstieg zum Data Analyst: Python und pandas, SQL mit Microsoft SQL Server, Power-BI-Reporting und Data Storytelling für überzeugende Datenpräsentationen.
SQL-Datenanalyse, Power-BI-Dashboards mit DAX, Statistik und automatisierte Datenbankprozesse für den Einstieg als Big Data Analyst - von der Abfrage bis zur ETL-Pipeline.
BI-Modelle für datengetriebene Entscheidungen: Datenmodellierung, SQL und Power BI, ergänzt um eine Einführung in überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen.
Datenanalyse anhand realer Fallbeispiele: SQL, Datenmodellierung und Power BI mit DAX, ergänzt um Webtechnologien und eine Einführung in maschinelles Lernen.
Datenanalyse mit Fokus auf professionelle Berichte: SQL-Datenmanagement, Datenvisualisierung mit Power BI und DAX für regelmäßige, entscheidungsreife Reportings.
Datenanalyse für Analyst:innen auf zwei Ebenen: solide Grundlagen in SQL und Statistik, vertieft um Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung.
Grundlagenkurs Datenanalyse: von explorativer Statistik über SQL-Abfragen bis zu Power-BI-Dashboards und einem ersten Einblick ins maschinelle Lernen.
Gestaltungsprinzipien für überzeugende Charts: passende Diagrammtypen wählen, Irreführung vermeiden und Visualisierungen mit Power BI, SQL und maschinellem Lernen umsetzen.
Dokumentenorientierte Datenmodellierung praxisnah anhand von MongoDB Atlas: flexible Strukturen für heterogene Quelldaten in Integrationsszenarien.
Grundlagen der agilen Softwareentwicklung mit Python: Datenmodellierung, objektorientierte Programmierung und iteratives, praxisnahes Vorgehen.
Grundlagen der Datenanalyse mit SQL und Power BI: Datenbereinigung, Automatisierung von Auswertungen und Performance-Tuning für große Datensätze.
Einstieg ohne Vorkenntnisse: SQL-Grundlagen, Datenmodellierung und Datenvisualisierung für Business Intelligence, Controlling und Reporting.
Automatisierte Berichte und Analysen mit Microsoft Power BI: dynamische Datenmodelle, SQL-Datenintegration und maschinelles Lernen für wiederkehrende Auswertungen.
Fortgeschrittene Power-BI-Techniken für Business Intelligence: prädiktive Analysen mit maschinellem Lernen, komplexe Dashboards und Performance-Optimierung großer Datenmodelle.
Power-BI-Datenmodelle für datengetriebene Analysen: effiziente Datenspeicherung, Tabellenbeziehungen, interaktive Dashboards und Performance-Tuning für Skalierbarkeit.
Fortgeschrittene Power-BI-Datenmodellierung: bestehende Modelle optimieren, SQL-Abfragen verfeinern und Prognosemodelle direkt in Dashboards integrieren.
Power BI von Grund auf lernen: Dashboards aufbauen, SQL-Grundlagen für Datenzugriffe verstehen und erste Schritte in Richtung datengetriebener Entscheidungsprozesse gehen.
Python-Grundlagen kombiniert mit objektorientierter Programmierung, strukturierter Datenmodellierung und Versionsverwaltung mit Git für die Teamarbeit.
Kombinierter Kurs zur Vorbereitung auf Salesforce Certified Administrator und Salesforce Certified Platform App Builder — zwei eigenständige Herstellerzertifizierungen in einem Lernpfad.
Aufbaukurs für Personen mit Programmiererfahrung: objektorientierte Programmierung, Datenmodellierung, Versionskontrolle mit Git und professionelle Software-Engineering-Praktiken, umgesetzt in Python.
SQL-Kurs mit Schwerpunkt auf automatisierter Datenerfassung, konsistenter Datenqualität und wiederkehrenden Unternehmensberichten - von der komplexen Abfrage bis zum verständlichen Dashboard für Entscheidungsträger.
SQL-Kurs mit fortgeschrittenen Techniken (Joins, Filter, Indizierung), Power-BI-Visualisierung und einem Einstieg in maschinelles Lernen - für den Übergang von reiner Abfrage zu datengetriebener Analyse.
SQL-Kurs mit Fokus auf Data Science: Datenbereinigung, -transformation und -aufbereitung als Grundlage belastbarer Analysen, ergänzt um komplexe Abfragen und die Visualisierung der Ergebnisse.
Selbstgesteuerte BI-Weiterbildung aus SQL, Power BI und Data Preprocessing mit Mentoring statt festem Stundenplan - inklusive eigenständigem BI-Abschlussprojekt und persönlichem Datenportfolio.
Praxiskurs für ELT-Entwickler:innen: Transformationslogik modellbasiert mit dbt aufbauen - von SQL-basierten Modellen über Staging/Intermediate/Mart-Modularisierung bis zu Abhängigkeitsgraphen und Selektoren.
Umfassende Datenanalyse und Business Intelligence: Datenvorbereitung, komplexe SQL-Abfragen, interaktive Power-BI-Dashboards und automatisierte Berichtsprozesse für datenbasierte Entscheidungen.
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