Dashboards & Prädiktive Analysen als Data Scientist – Kurs
Von explorativer Datenanalyse über interaktive Power-BI-Dashboards bis zu prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen – der vollständige Weg zur datengestützten Prognose.
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Von explorativer Datenanalyse über interaktive Power-BI-Dashboards bis zu prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen – der vollständige Weg zur datengestützten Prognose.
Datenqualität systematisch sichern: von Qualitätskriterien über Datenbereinigung bis zu SQL-basierten Prüfungen und Power-BI-Reporting für belastbare Analysen.
Data-Science-Projekte nicht nur fachlich korrekt, sondern effizient umsetzen: automatisierte Pipelines, performante SQL-Abfragen und ressourcenschonendes maschinelles Lernen.
Das methodische Fundament für ein erstes eigenes Datenprojekt: SQL, automatisierte Datenaufbereitung, Power-BI-Visualisierung und explorative Statistik von Grund auf.
Vertieftes maschinelles Lernen für Forschung und Entwicklung: Klassifikation, Regression und Clustering mit Hyperparameter-Tuning, SQL-Datenbankmanagement und explorativer Analyse.
Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Fehlende Daten systematisch identifizieren und bearbeiten: mit SQL, Python/pandas und Power Query/Power BI begründete Entscheidungen statt intuitiver Standardlösungen treffen.
Einstiegskurs zu Power BI mit Fokus auf Datenmodell-Beziehungen, DAX-Grundfunktionen und SQL-Datenvorbereitung, ergänzt um maschinelles Lernen als Erweiterung für Prognosen in Berichten.
Vertiefungskurs für fortgeschrittene DAX-Analysen in Power BI: Datenbankprogrammierung mit Stored Procedures, SQL-Optimierung, Performance-Tuning und Advanced Time Intelligence.
Aufbauwissen zu SQL-Datenbanken: Stored Procedures und Trigger zur Automatisierung wiederkehrender Abläufe entwickeln, in Power BI visualisieren und in ein durchdachtes Datenmodell einbetten.
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.
Von Datenpipelines über SQL und Power BI bis zu Statistik und ersten Machine-Learning-Modellen: Data Science von den Grundlagen bis zur Expertenanalyse.
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.
Kompletter Quereinstieg zum Data Analyst: Python und pandas, SQL mit Microsoft SQL Server, Power-BI-Reporting und Data Storytelling für überzeugende Datenpräsentationen.
SQL, Power BI und Data Literacy für wirksame BI-Kommunikation: Berichte und Dashboards entwickeln, die Daten verständlich und adressatengerecht vermitteln.
Fortgeschrittene SQL-Techniken (Joins, Window Functions, Indexierung) und DAX in Power BI für tiefgehende Business-Analysen und automatisierte Berichte.
Reiner Einstiegskurs in Power BI: Datenquellen anbinden, Daten strukturieren und aussagekräftige, interaktive Dashboards ohne SQL-Vorkenntnisse erstellen.
SQL-Datenanalyse, Power-BI-Dashboards mit DAX, Statistik und automatisierte Datenbankprozesse für den Einstieg als Big Data Analyst - von der Abfrage bis zur ETL-Pipeline.
Business Intelligence aus Sicht der Datenverantwortung: SQL, Power BI und Python, um Kennzahlen, Berichte und Dashboards abteilungsübergreifend verlässlich bereitzustellen.
BI-Modelle für datengetriebene Entscheidungen: Datenmodellierung, SQL und Power BI, ergänzt um eine Einführung in überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen.
Business Intelligence und Data Analytics mit Python, pandas und Power BI: Programmiergrundlagen, Reports und Dashboards im Wechsel aus Gruppenunterricht und Selbstlernen.
Datenanalyse anhand realer Fallbeispiele: SQL, Datenmodellierung und Power BI mit DAX, ergänzt um Webtechnologien und eine Einführung in maschinelles Lernen.
Datenanalyse mit Fokus auf professionelle Berichte: SQL-Datenmanagement, Datenvisualisierung mit Power BI und DAX für regelmäßige, entscheidungsreife Reportings.
Datenanalyse für Analyst:innen auf zwei Ebenen: solide Grundlagen in SQL und Statistik, vertieft um Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung.
Datenanalyse mit Tiefgang: SQL, Datenmodellierung und maschinelles Lernen, um über oberflächliche Trends hinaus belastbare, tiefgehende Analyseergebnisse zu erarbeiten.
Grundlagenkurs Datenanalyse: von explorativer Statistik über SQL-Abfragen bis zu Power-BI-Dashboards und einem ersten Einblick ins maschinelle Lernen.
Vertiefungskurs Datenbanken: erweiterte SQL-Techniken, NoSQL-Systeme (Dokument-, Spalten-, Graphdatenbanken) und deren Anbindung an Power BI für effizientes Datenmanagement.
Gestaltungsprinzipien für überzeugende Charts: passende Diagrammtypen wählen, Irreführung vermeiden und Visualisierungen mit Power BI, SQL und maschinellem Lernen umsetzen.
Business Intelligence, SQL und Power BI praxisnah: mit eigenständigem BI-Abschlussprojekt und Orientierung für den Einstieg in Datenberufe.
Aufbau eines Kompetenzprofils als BI-Analyst/in mit SQL, relationalen Datenbanken und Power BI, abgerundet durch ein eigenständiges BI-Abschlussprojekt.
Grundlagen der Datenanalyse mit SQL und Power BI: Datenbereinigung, Automatisierung von Auswertungen und Performance-Tuning für große Datensätze.
Machine-Learning-Werkzeuge für die Forschungspraxis: statistische Methoden, SQL-Datenbankmanagement, Power-BI-Visualisierung und zentrale ML-Verfahren.
Projektmanagement und agile Methoden an der Schnittstelle zu KI-Ethik: SQL, Power BI und generative KI für Projektarbeit, ergänzt um Datenschutz-, Fairness- und Bias-Bewertung.
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