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Ergebnisse für „Datenvisualisierung"
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Von Datenpipelines über relationale Datenbanken und SQL bis zu interaktiven Dashboards: Datenanalyse und Visualisierung für Business Analysts.
Fortgeschrittene Techniken der Business Analyse: SQL und relationale Datenbanken, vertiefte Statistik und explorative Datenanalyse für fundierte Unternehmensanalysen.
Einstieg in Big Data Analytics: große Datenmengen mit statistischen Methoden auswerten und die Ergebnisse in interaktiven Power-BI-Dashboards verständlich aufbereiten.
Business Analyse und Business Intelligence: SQL-Datenbanken, Dashboards und die verständliche Kommunikation von Analyseergebnissen an Fachbereiche.
Grundlagenkurs zur Aufbereitung und explorativen Analyse großer Datenmengen mit SQL, Datenbankmodellierung und interaktiver Datenvisualisierung.
Einführungskurs in datengetriebene Analysen mit Fokus auf SQL-basierter Datenaufbereitung, Datenintegration und den ersten Schritten zu datenbasierten Prognosen.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs: statistische Methoden, SQL-Abfragen und erste Machine-Learning-Modelle für datenbasierte Entscheidungen im Unternehmensalltag.
Data-Science-Grundlagenkurs mit Fokus auf KI-Methoden: Machine-Learning-Algorithmen für Prognosen, statistische Analysen mit Python und automatisierte Dashboards zur datengetriebenen Entscheidungsfindung.
Data-Science-Grundkurs mit KI-Fokus: SQL-Datenbanken, Visualisierung, Mustererkennung und Prognosemodelle ohne Programmierkenntnisse.
Praxisnaher Einstieg in Datenanalyse mit Python, SQL, Power BI und Azure — inkl. Vorbereitung auf Microsoft DP-900, PL-300 und CertNexus AIBIZ.
Einstiegskurs für angehende Data Analysts: Umgang mit Power BI, Python und Azure-Diensten, ergänzt durch KI-Grundlagen für den Businesskontext.
Datenanalyse-Einstieg für Quereinsteiger: Python-Programmierung, Data Analytics, SQL, Datenvisualisierung und Projektmanagement im kombinierten Lernformat mit interaktiver Praxisumgebung.
Weiterbildung in angewandter KI und Data Science für Teilnehmende mit IT-Vorkenntnissen: zwei Module aus Data Analytics & Visualization und AI Mastery mit Deep Learning, NLP und Model Deployment.
Predictive-Analytics-Kurs: Mit SQL, Python und statistischen Modellen aus historischen Daten Prognosen ableiten und die Ergebnisse in Dashboards für Entscheidungsprozesse aufbereiten.
Datenanalyse-Kurs mit SQL, Python und Power BI: Datenaufbereitung, statistische Analyse und interaktive Dashboards für datengetriebene Entscheidungen.
Marketingorientierter Datenanalyse-Kurs: Kunden- und Marktdaten mit SQL, Python und pandas auswerten und die Ergebnisse mit Power BI in datengetriebene Marketingstrategien übersetzen.
Praxisnahe Weiterbildung zu Controlling-Grundlagen und KI-gestützter Unternehmenssteuerung: Kostenrechnung, operative und strategische Steuerung, ERP-Systeme und ICDL-Zertifikat.
Offizielle Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung PL-300: Power BI-Datenmodellierung, Visualisierung, Sicherheit und Report-Deployment in der Praxis.
Datenvisualisierung mit Tableau: von der Anbindung verschiedener Datenquellen über Calculated Fields bis zu interaktiven Dashboards und Stories für die Entscheidungsfindung.
Einstiegskurs in die Datenanalyse mit Statistik, Datentypologien, Visualisierung und gängigen Analytics-Tools — kombiniertes Lernformat, Vollzeit oder Teilzeit.
Dreistufiges Data-Science-Programm von IT-Grundlagen bis Applied AI: Python, Scikit-learn, Deep Learning und Capstone-Projekte.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – mit gezielter Vorbereitung auf die Zertifizierungen PL-300, AI-900 und CertNexus CAIP.
Praxisintensive Vollzeit-Weiterbildung in Datenanalyse und Visualisierung mit Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), Tableau, SQL und Google Spreadsheets — 15 Assignments, 4 Projekte, 1 Capstone.
Praxisnahe Weiterbildung für den professionellen Einsatz von Excel, Power BI und SQL in der Datenanalyse — ergänzt durch Grundlagen zu Azure AI Fundamentals.
Intensiv-Bootcamp in Data Science und KI: von SQL und Python bis zu Machine Learning, Statistik und Cloud-Anwendungen – für den Berufseinstieg als Data Scientist oder ML Engineer.
Praxisnahe Weiterbildung in Google Analytics 4 und Kennzahlenanalyse: von der Einrichtung über Funnel-Analysen bis zu Looker-Studio-Dashboards für datengetriebene Produktentscheidungen.
Praxisnahe Qualifizierung zum Junior Data Analyst mit Power BI, SQL und Datenmodellierung – von der Datenanalyse bis zur Visualisierung geschäftsrelevanter Erkenntnisse.
Aufbaukurs für Excel-Anwender mit Grundkenntnissen: fortgeschrittene Formeln, PivotTables, Datenvisualisierung, Datenanalyse-Tools und erste Schritte in Makros und VBA.
Praxisintensiver Kurs in Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Python, SQL, Tableau und Google Spreadsheets – inklusive 15 Assignments, 4 Projekten und einem abschließenden Capstone-Projekt.
Weiterbildung zum Data-Analyst mit KI-Bezug: Python, Machine Learning, statistische Analyse, SQL und Datenvisualisierung für den Einstieg in datengetriebene Berufe.
Strukturierter Qualifizierungsweg vom Business Analysten zum Data Analyst: Excel, Datenvisualisierung, Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen mit BigML.
Intensiver Einführungskurs in die Programmiersprache R mit Fokus auf statistische Berechnung, Datenmanipulation und Visualisierung — ideal für Analysten und Data Scientists.
Umfassende Weiterbildung in Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen, von der Grundlagenprogrammierung bis zu fortgeschrittenen ML-Algorithmen.
Kurs zur Gestaltung und Implementierung von Unternehmens-Analytics-Lösungen mit Microsoft Azure, Azure Synapse Analytics und Power BI — inkl. Prüfungsvorbereitung und internationalem Herstellerzertifikat.
Umfassende Python-Ausbildung mit Data-Science-Fokus: Datenanalyse, Visualisierung, Machine Learning, Deep Learning und Apache Spark — für den Einstieg in datengetriebene Berufsfelder.
Python für Datenanalyse, Visualisierung und maschinelles Lernen – ein praxisorientierter Data-Science-Kurs für Personen mit Python-Grundkenntnissen.
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