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Ergebnisse für „Power BI"
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Referent/in für externes und internes Rechnungswesen: Finanzbuchhaltung und Jahresabschluss verbunden mit Kostenrechnung, DATEV, Lexware und Power-BI-Reporting.
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.
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.
DataFrames, Datenbereinigung und -transformation mit pandas – von der SQL-Datenextraktion bis zur Integration in Power-BI-Dashboards.
Vom SQL-Abfrage über Power-BI-Visualisierung bis zum trainierten Machine-Learning-Modell in Python: der vollständige Weg zum Data Scientist.
Datenanalyse für digitale Geschäftsprozesse: mit SQL, Power BI und Python Berichte und Dashboards erstellen, Trends erkennen und Entscheidungen datenbasiert vorbereiten.
Data Literacy, Data Storytelling und der Aufbau interaktiver Power-BI-Dashboards für die Arbeit als BI Analyst - mit Kombination aus Gruppenunterricht und Selbstlernphasen.
BI-Kompetenz mit Fokus auf Datenqualität: Konsolidierung heterogener Datenquellen, KPI-basierte Analyse und Qualitäts-Dashboards mit SQL, Power BI und Python.
BI-Kompetenz für Data Stewards: Datenverantwortung, Metadaten und Data-Governance-Grundlagen kombiniert mit SQL, Power BI und Python für nachvollziehbare Datenbestände.
BI-Kompetenz für digitale Kanäle: Web- und App-Kennzahlen, Kampagnenauswertung und Dashboards mit SQL, Power BI und Python für datengetriebene Digital-Analyst-Rollen.
BI-Kompetenz für IT-Führungskräfte: strategische Einordnung von BI-Initiativen, Ressourcen- und Toolentscheidungen sowie fundiertes Verständnis von SQL, Power BI und Python für die Führung von BI-Teams.
Business-Intelligence-Handwerkszeug für IT-Prozess-Manager: Rohdaten aus IT-Systemen aufbereiten, mit SQL und Python auswerten und in Power-BI-Dashboards für Prozessentscheidungen übersetzen.
Deep-Learning-Modelle datenbasiert bewerten und optimieren: automatisierte Trainingsdaten-Pipelines, SQL-Analyse von Trainingsmetriken und Power-BI/DAX-Dashboards für Trainingsverlauf und Performance.
Einstieg in die Datenanalyse: statistische Grundlagen, explorative Auswertungstechniken und interaktive Dashboards mit Power BI für den Berufseinstieg als Junior Data Analyst.
Rechtliche Rahmenbedingungen für den KI-Einsatz einordnen: Datenschutz, Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeiten bei generativer KI, gestützt durch dokumentierte Datenauswertung mit SQL und Power BI.
Transact-SQL für skalierbare Datenmodelle: komplexe Abfragen, gespeicherte Prozeduren und Transaktionssteuerung, verknüpft mit Power-BI-Dashboards und einer Einführung in maschinelles Lernen.
Strategische Planung und strukturierte Umsetzung KI-gestützter Vorhaben: Zieldefinition, Datenaufbereitung mit SQL und Power BI sowie generative KI zur Dokumentation von Implementierungsprozessen.
Business-Intelligence-Grundausbildung mit Power BI, SQL und einem kurzen Praxisblick auf ChatGPT: von ersten Visuals bis zu interaktiven Dashboards, mit Abschlusspräsentation eigener Analysen vor der Gruppe.
Datenqualität als BI-Fundament: Sie lernen, Daten entlang des gesamten BI-Prozesses auf Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit zu prüfen und Qualitätskriterien mit SQL und Power BI sichtbar zu machen.
Deep Learning Frameworks für Optimierung: Datenpipelines, SQL und Power BI als Werkzeuge rund um das Training neuronaler Netze – mit Schwerpunkt auf Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning.
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.
SQL-Praxiskurs von den Grundlagen relationaler Datenbanken bis zu Joins, Indizierung und einfachen Mustererkennungsverfahren – inklusive Visualisierung der Ergebnisse in Power BI.
Data Quality für Analyst:innen: Datenqualität systematisch bewerten, bereinigen und mit SQL und Power BI sichtbar machen — für belastbare Analysen und Dashboards.
Data Quality Manager im BI-Kontext: Daten für Analysen modellieren, Datenqualität als Basis verlässlicher Berichte sichern und Analyseprozesse mit Fachabteilungen abstimmen — mit SQL und Power BI.
Ein reales Datenanalyseprojekt von der Planung bis zum fertigen Power-BI-Dashboard führen — SQL, Statistik und Projektmanagement kombiniert für den Einstieg als Business Intelligence Analyst.
SQL-Datenbankadministration für Unternehmen: Abfragen optimieren, relationale Strukturen modellieren, Performance mit Power BI überwachen und maschinelles Lernen einführend nutzen.
Data Storytelling für BI Analysts: Daten aus mehreren Quellen in Power BI modellieren und als überzeugende, konsistente Dashboards für Entscheidungstragende erzählen.
Business Intelligence für angehende Wirtschaftsingenieure: SQL, Power BI und Python kombiniert einsetzen, um Daten zu sammeln, auszuwerten und für Entscheidungen aufzubereiten.
Einstiegskurs in Business Intelligence für Consultants: mit Power BI datengestützte Berichte erstellen, Trends erkennen und Entscheidungsgrundlagen für die Beratung aufbereiten.
Strukturierte Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-900 (Azure Data Fundamentals): Grundlagen relationaler und nicht-relationaler Datenspeicher, Azure-Datendienste und analytische Workloads.
SQL gezielt für Reporting einsetzen: relationale Datenmodelle, Abfragen und Aggregationen bis zur reproduzierbaren, in Power BI weiterverarbeiteten Auswertung.
Excel als Business-Intelligence-Werkzeug: SVERWEIS, Pivot-Tabellen und dynamische Diagramme für Ad-hoc-Auswertungen neben Power BI und SQL-Datenquellen.
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