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Ergebnisse für „Datenvisualisierung"
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Selbstgesteuerte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python, pandas, matplotlib und seaborn - von Programmiergrundlagen bis zum eigenständigen Datenportfolio-Projekt mit Mentoring statt festem Stundenplan.
Weiterbildung für den Übergang von klassischer Betriebsanalyse zu datengetriebener Analyse: ERP-Datenintegration, SQL, Python und Power BI sowie prädiktive Modelle für operative Geschäftsentscheidungen.
BI-Kurs mit MS SQL Server als Datengrundlage: durchgängiger Prozess von statistischer Analyse und Kennzahlenbildung bis zur interaktiven Power-BI-Visualisierung für Entscheidungsträger.
Business-Analyse mit klassischem Werkzeug – Statistik, SQL, Power BI – und gezieltem Einsatz von Prompt Engineering, um KI-Werkzeuge sinnvoll in die Analysearbeit einzubinden.
Data Cleaning und Visualisierung für angehende Data Analysts: Kerntechniken der Datenbereinigung mit pandas sowie Diagramme mit matplotlib, erprobt an realen Projekten wie Taxidaten und Churn-Analyse.
PowerPoint als Visualisierungswerkzeug für Berichte und Präsentationen, kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in Mitarbeiterführung und ergänzenden Outlook-Grundlagen für die tägliche Team- und Projektkommunikation.
Scrum-Projektleitung kombiniert mit Kanban-Flusssteuerung und PowerPoint für Stakeholder-Reporting – für alle, die agile Projekte führen und nach außen präsentieren.
Grundlagenkurs für den Einstieg als Data Analyst: von der Datenquelle über statistische Kennzahlen und erste Hypothesentests bis zur verständlichen Visualisierung und Berichterstellung.
Excel als vollwertiges Analysewerkzeug: SVERWEIS, WENN, ZÄHLENWENN und INDEX/VERGLEICH, Pivot-Tabellen sowie automatisierte, wiederverwendbare Auswertungs-Workflows.
Ein durchgängiger Analyse-Workflow: SQL zur Datenbankabfrage, Excel zur Organisation und Berechnung, visuelle Techniken zur überzeugenden Präsentation der Ergebnisse.
Der komplette Python-Analyse-Stack: von Python-Grundlagen über Pandas-DataFrames bis zu Matplotlib-Visualisierungen, geübt an echten Projekten wie Taxi-Fahrten- und Kündigungsanalysen.
Moderne Data-Science-Methoden für den Praxiseinsatz: automatisierte Datenaufbereitung, optimierte SQL-Abfragen für Machine Learning und aussagekräftige Dashboards.
Praxisorientierte Weiterbildung zu SQL, Power BI und Business Intelligence: Datenbankabfragen, Dashboard-Erstellung und ein eigenes BI-Abschlussprojekt zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
Einstieg in die Datenanalyse: statistische Grundlagen, explorative Auswertungstechniken und interaktive Dashboards mit Power BI für den Berufseinstieg als Junior Data Analyst.
Kombinationslehrgang aus Salesforce-Administration und Python für Data Science: CRM-Plattformwissen gepaart mit Programmier- und Datenanalysekompetenz für datengetriebene Vertriebs- und Kundenprozesse.
SQL für zwei Rollen zugleich: Abfragen, Joins und Aggregationen für Data Analysts sowie Indexierung und Performance-Optimierung für Datenbankadministratoren – von der Abfrage bis zum Dashboard.
Kombi-Weiterbildung aus agiler Projektleitung nach Scrum, professioneller PowerPoint-Nutzung und DevOps-Grundlagen für den Einstieg in moderne Projektrollen.
Python-Praxiskurs für schnelle, flexible Ad-hoc-Analysen: Daten aus SQL Server und anderen Quellen bereinigen, auswerten und als überzeugende Data Story für Entscheidungsträger aufbereiten.
Kombiniertes Programm aus KI-Wissen für Geschäftsentscheidungen und CompTIA Data+ — Datenkompetenz für fundierte, KI-gestützte Entscheidungen im Unternehmen.
Datenanalyse mit Python: Daten mit pandas importieren, bereinigen, gruppieren und auswerten, Ergebnisse mit matplotlib in aussagekräftigen Diagrammen darstellen.
Explorative Datenanalyse mit Python für Datenqualitätsmanager:innen: Datenbestände systematisch auf Struktur, Verteilung und qualitätsrelevante Auffälligkeiten untersuchen.
Grundlagenkurs zu Excel und Word mit Vorbereitung auf die Microsoft-Office-Specialist-Zertifizierung (MOS) — praxisnahe Textverarbeitung und Tabellenkalkulation.
Grundlegendes Handwerkszeug für Data-Science-Arbeit: Datenaufbereitung, SQL, Statistik und Dashboards – der breite Einstieg vor der fachlichen Spezialisierung.
Prozesskennzahlen mit Power BI sichtbar machen: interaktive Dashboards aufbauen, Engpässe in Geschäftsprozessen erkennen und Optimierungspotenziale ableiten.
Data Storytelling für BI Analysts: Daten aus mehreren Quellen in Power BI modellieren und als überzeugende, konsistente Dashboards für Entscheidungstragende erzählen.
SQL-Kurs mit Fokus auf Business Intelligence: Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und bereinigen, Datenmodelle für Analysen aufbauen und Ergebnisse in Dashboards präsentieren.
Einstiegskurs in Business Intelligence für Consultants: mit Power BI datengestützte Berichte erstellen, Trends erkennen und Entscheidungsgrundlagen für die Beratung aufbereiten.
Python als zentrales Werkzeug der Datenanalyse: Datenverarbeitung mit Pandas und NumPy, Visualisierung sowie Grundlagen von Business Intelligence für alle, die programmatisch statt tool-getrieben arbeiten möchten.
Praxiskurs für Einsteiger: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen, Cloud-Datenplattformen (Azure SQL, BigQuery) und Datenvisualisierung mit Power BI.
Praxisnaher Python-Grundlagenkurs mit direktem Einstieg in Kontrollstrukturen, Objektorientierung und erste Datenvisualisierung — ergänzt durch Microsoft Teams für die digitale Teamarbeit.
Kombikurs für Microsoft Project und Microsoft Visio: Projektpläne, Ressourcenmanagement und Kostenüberwachung in MS Project — Diagramme, Flussdiagramme und Datenvisualisierungen in MS Visio.
Vertiefungskurs für fortgeschrittene Excel-Funktionen: WENN, SVERWEIS, PivotTables, Datenimport, tabellenübergreifende Berechnungen und professionelle Datenvisualisierung.
Zielgerichtete Vorbereitung auf die offizielle Microsoft-Office-Specialist-Zertifizierung in Excel: Prüfungsrelevante Formeln, Pivot-Tabellen und Datenvisualisierung im Detail.
Umfassendes LearningKit zur Datenvisualisierung mit Excel, BI-Tools wie QlikView, Python-Bibliotheken (Matplotlib, Plotly, Bokeh) sowie interaktiven Dashboards und Infografiken.
Fundierte Datenanalyse mit SQL, Power BI und Python/pandas – von Datenbankabfragen über interaktive Dashboards bis zur Datenvisualisierung mit matplotlib.
Power-BI-Kurs mit Fokus auf analytische Methoden: Maschinelles Lernen und Prognosemodelle, adressatengerechte Datenvisualisierung, SQL-Integration und Datenmodellierung.
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