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Ergebnisse für „Datenvisualisierung"
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Reiner Einsteigerkurs für den kompletten Data-Analyst-Workflow: SQL-Grundlagen, Anbindung an Python/pandas und Visualisierung mit matplotlib anhand geführter Projekte wie Taxidaten und Kundenabwanderung.
Prompt Engineering für Data Analytics: gezieltes Formulieren von KI-Prompts kombiniert mit Datenanalyse in Python, SQL und Power BI für reproduzierbare, datengetriebene Ergebnisse.
Python für Datenanalyse: SQL-Datenabfragen, Datenbereinigung und statistische Berechnungen mit Pandas und NumPy sowie Datenvisualisierung zur Mustererkennung in großen Datensätzen.
Datenanalyse von der SQL-Extraktion bis zur Python-Visualisierung: relationale Datenbanken abfragen, mit pandas auswerten und Ergebnisse in Matplotlib oder Power BI darstellen.
Datenaufbereitung mit SQL und interaktive Berichte mit Power BI: praxisnahe Weiterbildung für den Einstieg in Business-Intelligence-Aufgaben.
Einführung in Data Science: Python und pandas, Supervised Learning, Modellinterpretation und Big-Data-Verarbeitung mit PySpark.
Modulare Weiterbildung zur Vorbereitung auf CompTIA Data+ kombiniert mit KI-gestützter Automatisierung und Datenanalyse für den Einsatz in Unternehmensprozessen.
Netzwerk-Zertifizierung trifft Datenwissenschaft: CCNA-Kompetenz für den IT-Betrieb kombiniert mit Python-Programmierung und Data-Science-Methoden für Netzwerkanalyse und Automatisierung.
Spezialisierung zum Data Analyst mit Schwerpunkt Data Storytelling: Datensammlung, -bereinigung und überzeugende Kommunikation von Analyseergebnissen mit Python.
Erweiterte Marketing-Data-Analytics-Techniken: SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und explorative Datenanalyse für datengetriebene Kampagnen.
Python-Kurs mit klarem Fokus auf Datenanalyse: praxisnaher Einsatz der Bibliothek Pandas zum Laden, Filtern und Auswerten von Daten, ergänzt um objektorientierte Programmierung und SQL-Integration.
Prompt Engineering für generative KI kombiniert mit Business Intelligence: Power BI, DAX und SQL für die strukturierte Auswertung von KI-Ergebnissen.
Grundausbildung im technischen und analytischen Umgang mit großen Datensätzen: Datenbereinigung, SQL, pandas und Visualisierung mit matplotlib.
Von explorativer Datenanalyse über interaktive Power-BI-Dashboards bis zu prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen – der vollständige Weg zur datengestützten Prognose.
Data-Science-Projekte nicht nur fachlich korrekt, sondern effizient umsetzen: automatisierte Pipelines, performante SQL-Abfragen und ressourcenschonendes maschinelles Lernen.
Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Datenqualität mit Excel prüfen und sichern: statistische Kennwerte, bedingte Formatierung, Pivot-Tabellen und Diagramme für fundierte Qualitätschecks ohne zusätzliche Software.
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.
Data Analytics: Python, Visualizations and Insights führt den Weg von Rohdaten über pandas-Aufbereitung und matplotlib-Visualisierung bis zu klaren, geschäftsorientierten Erkenntnissen.
BI Analyst: Datenvorbereitung und Visualisierung mit SQL und Power-BI, inklusive eigenem Datenportfolio-Projekt und eigenständigem BI-Abschlussprojekt für die Bewerbung.
Data Analytics mit Python, SQL und Power BI: Von der Datenintegration über pandas-basierte Analysen bis zu interaktiven Dashboards – praxisnah für angehende Informatiker:innen.
Fortgeschrittene Excel-Kenntnisse für anspruchsvolle Datenanalysen, Automatisierung mit Makros und professionelles Reporting im beruflichen Alltag.
Operative Vertriebsdaten mit SQL auswerten und in Power BI zu aussagekräftigen Berichten und interaktiven Dashboards verarbeiten – praxisnah für Business Intelligence und Sales Analysts.
Vom SQL-Abfrage über die Datenbereinigung mit Power Query und Automatisierung mit Python bis zum interaktiven Power-BI-Dashboard – der vollständige Weg der Datenanalyse.
Schnelle, flexible Datenanalyse für den Berufsalltag: SQL-Abfragen und Low-Code-Dashboards kombiniert für fundierte Entscheidungen ohne langwierige BI-Projekte.
CompTIA-Data+-Grundlagen zu Datenkonzepten, -aufbereitung und -visualisierung kombiniert mit einer Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.
Scrum Foundation-Zertifizierung und Kanban-Methodik kombiniert mit PowerPoint — für Projektmitarbeitende, die Ergebnisse überzeugend präsentieren und Stakeholder gezielt informieren wollen.
SQL, Power BI und Data Literacy für wirksame BI-Kommunikation: Berichte und Dashboards entwickeln, die Daten verständlich und adressatengerecht vermitteln.
Reiner Einstiegskurs in Power BI: Datenquellen anbinden, Daten strukturieren und aussagekräftige, interaktive Dashboards ohne SQL-Vorkenntnisse erstellen.
Karriereweg vom Big-Data-Einstieg bis zur fortgeschrittenen analytischen Fähigkeit: Datenbereinigung, SQL-Grundlagen, Metrikentwicklung und Visualisierung mit Python, pandas und matplotlib.
Einstieg in Data Science ohne Vorkenntnisse: relationale Datenbanken und SQL, systematische Datenverarbeitung, Datenvisualisierung und erste einfache Prognosemodelle.
Datenanalyse für Analyst:innen auf zwei Ebenen: solide Grundlagen in SQL und Statistik, vertieft um Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung.
Grundlagen der Datenanalyse mit SQL und Power BI: Datenbereinigung, Automatisierung von Auswertungen und Performance-Tuning für große Datensätze.
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 Fokus auf Data Science: Datenbereinigung, -transformation und -aufbereitung als Grundlage belastbarer Analysen, ergänzt um komplexe Abfragen und die Visualisierung der Ergebnisse.
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