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Ergebnisse für „Maschinelles Lernen"
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Power-BI-Kurs mit Fokus auf analytische Methoden: Maschinelles Lernen und Prognosemodelle, adressatengerechte Datenvisualisierung, SQL-Integration und Datenmodellierung.
Data-Science-Projekte nicht nur fachlich korrekt, sondern effizient umsetzen: automatisierte Pipelines, performante SQL-Abfragen und ressourcenschonendes maschinelles Lernen.
Vertieftes maschinelles Lernen für Forschung und Entwicklung: Klassifikation, Regression und Clustering mit Hyperparameter-Tuning, SQL-Datenbankmanagement und explorativer Analyse.
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 Tiefgang: SQL, Datenmodellierung und maschinelles Lernen, um über oberflächliche Trends hinaus belastbare, tiefgehende Analyseergebnisse zu erarbeiten.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn und Python – gezielte Vorbereitung auf die Rolle des Data Scientist mit Fokus auf maschinelles Lernen.
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.
Transact-SQL für skalierbare Datenmodelle: komplexe Abfragen, gespeicherte Prozeduren und Transaktionssteuerung, verknüpft mit Power-BI-Dashboards und einer Einführung in maschinelles Lernen.
SQL als Fundament datengetriebener Geschäftsmodelle: optimierte Abfragen, ein erster Einstieg in maschinelles Lernen, Power-BI-Visualisierung und der Aufbau skalierbarer Datenmodelle für Datenbankentwicklung und BI.
SQL für Controlling und Reporting: strukturierte Datenanalyse, ein Einstieg in maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung, damit Kennzahlen nicht nur berechnet, sondern verständlich berichtet werden.
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