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Ergebnisse für „Explorative Datenanalyse"
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Skalierbare Methoden für explorative Datenanalysen mit Power BI, DAX, SQL und Stored Procedures für den praktischen Einstieg als Big Data Analyst.
Explorative Datenanalyse mit Python für Datenqualitätsmanager:innen: Datenbestände systematisch auf Struktur, Verteilung und qualitätsrelevante Auffälligkeiten untersuchen.
Kompakter Einstieg in Data Science: von der Datenaufbereitung mit Python und Pandas über explorative Analyse bis zu den Grundlagen des maschinellen Lernens.
Einsteigerfreundlicher Grundlagenkurs zu Künstlicher Intelligenz: von der Datenvorbereitung mit SQL über Visualisierung bis zu ersten neuronalen Netzwerken.
Konzepte der Künstlichen Intelligenz, Datenaufbereitung, SQL und die Grundlagen des maschinellen Lernens – von regelbasierten Systemen bis zu neuronalen Netzen.
Von der Datenpipeline bis zum neuronalen Netz: Wie Algorithmen automatisierte, nachvollziehbare Entscheidungen in KI-Systemen ermöglichen.
Reinforcement Learning für adaptive Systeme: Datenpipelines mit SQL, Visualisierung in Power BI und Training autonomer Modelle durch Policy-Optimierung – ohne Vorkenntnisse.
Breiter Einstieg in Machine Learning: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, explorative Datenanalyse und Modellierung für Klassifikation, Regression und Clustering.
Praxiskurs für unternehmensnahe Machine-Learning-Anwendungen: Datenaufbereitung mit SQL, Modelltraining für Klassifikation, Regression und Clustering sowie Ergebnisvisualisierung in Power BI.
Kompakter Einstieg in Data Science mit Python und Pandas: von der Datenaufbereitung über explorative Analyse bis zum maschinellen Lernen.
Praxisorientierter Einstieg in Big-Data-Analytics: von SQL-Abfragen über Power-BI-Dashboards bis zu maschinellem Lernen für datengetriebene Anwendungen.
Fortgeschrittene Techniken der Business Analyse: SQL und relationale Datenbanken, vertiefte Statistik und explorative Datenanalyse für fundierte Unternehmensanalysen.
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.
Junior-Data-Analyst-Training mit SQL, Python und Power BI: von der Datenbereinigung über statistische Verfahren bis zum interaktiven Dashboard.
Datenanalyse mit Fokus auf Geschäftsmodell-Optimierung: Datenakquise aus Web- und Textquellen, SQL-Datenbankmanagement, explorative Analyse und Ergebnisdarstellung.
Grundlagenkurs zum Big Data Analyst: automatisierte Datenanalyse, SQL-Datenmanagement und Power-BI-Visualisierung für den praxisnahen Einstieg in skalierbare Anwendungen.
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 zur KI-Entwicklung mit Python: von den Grundlagen über scikit-learn und TensorFlow bis hin zu produktionsreifen Azure-KI-Lösungen mit mehreren Zertifizierungen.
Praxisnahe Qualifizierung zum Junior Data Analyst mit Power BI, SQL und Datenmodellierung – von der Datenanalyse bis zur Visualisierung geschäftsrelevanter Erkenntnisse.
Strukturierter Qualifizierungsweg vom Business Analysten zum Data Analyst: Excel, Datenvisualisierung, Python für Datenanalyse und maschinelles Lernen mit BigML.
Dieser Kurs vermittelt das vollständige Werkzeugset für die Tätigkeit als Datenanalyst: SQL für Datenbankabfragen, Excel und Power BI für Reporting sowie Python für automatisierte Datenverarbeitung.
Praxisnahe Weiterbildung zur Big-Data-Analyse mit Python: Hadoop, Spark, Pandas, NumPy, explorative Datenanalyse, statistische Visualisierungen und ML-Pipelines.
Mehrstufiges KI-Zertifizierungsprogramm mit sechs CertNexus- und Microsoft-Modulen — von KI-Grundlagen über Data Science und Machine Learning bis zu generativer KI und Emerging Technologies.
Hochschulmodul der Technischen Hochschule Ulm, das grundlegende Python-Programmierkenntnisse im Kontext von Data Science vermittelt — mit Schwerpunkt auf realem Datensatz-Handling, Datenbereinigung und Visualisierung.
Aufbaukurs mit Fokus auf Feature Engineering fürs Machine Learning: Merkmale extrahieren, Daten bereinigen und Ergebnisse in Power-BI-Dashboards aufbereiten.
Praxisorientierte Weiterbildung zum KI Business Analyst: Datenanalyse mit Power BI und Python, KI-Governance mit CertNexus AIBIZ und Data-Science-Grundlagen mit CertNexus CDSP.
Fortgeschrittene Qualifizierung zum KI Data Scientist — von Azure-Grundlagen über CertNexus-Zertifizierungen bis zur produktiven Entwicklung und dem Deployment komplexer KI-Lösungen.
Breites KI- und ML-Programm mit Microsoft AI-900/AI-102, CertNexus AIBIZ/GENAIBIZ/CAIP/CDSP und Python – von strategischen KI-Grundlagen bis zu eigenen Deep-Learning-Implementierungen.
Einstiegskurs in die Datenanalyse mit Power BI, Python, Azure-Grundlagen und Vorbereitung auf CompTIA Data+ sowie Microsoft-Zertifizierungen.
Schrittweise von der klassischen Business-Analyse zur Data-Analyst-Rolle: Azure, Power BI, Python, CompTIA Data+ und AIBIZ in einem strukturierten Weiterbildungsweg mit anerkannten Zertifizierungen.
Explorative Datenanalyse von Grund auf beherrschen: Dieser Kurs verbindet Python, Power BI und Azure-Grundlagen mit Business-Kontext und Generativer KI zu einem durchgängigen Kompetenzprofil für den Einstieg in datengetriebene Berufsfelder.
Einstieg in die Datenanalyse: Grundlagen mit Power BI, Python und Azure-Diensten für angehende Data Analysts.
Von Rohdaten zum aussagekräftigen Bericht: Dieser Kurs vermittelt Datenanalyse mit Power BI, Python und Azure-Grundlagen sowie die verständliche Aufbereitung von Ergebnissen für Entscheidungsträger.
Fünf aufeinander aufbauende Bausteine von Analysedenken über Azure-Datengrundlagen bis Power BI und Python: Dieser Kurs formt ein vollständiges Kompetenzbild für den Einstieg oder Ausbau in datengetriebenen Berufen.
Praxiskurs Python für Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib und Seaborn für professionelle Datenanalyse und Visualisierung im Jupyter-Notebook-Umfeld.
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