Data Analytics: Tools für Prozessanalyse – Weiterbildung
Geschäftsprozesse mit SQL, Python und pandas datenbasiert analysieren: Daten aus Datenbanken und Web-APIs zusammenführen, Kennzahlen bewerten und Ineffizienzen aufdecken.
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Ergebnisse für „Python"
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Geschäftsprozesse mit SQL, Python und pandas datenbasiert analysieren: Daten aus Datenbanken und Web-APIs zusammenführen, Kennzahlen bewerten und Ineffizienzen aufdecken.
Klassische KI-Modelle mit scikit-learn für die Kunden- und Vertriebsanalyse: Regression, Klassifikation und Clustering zur datenbasierten Kunden- und Absatzsteuerung.
Kombiniertes Programm aus Kommunikation und Konfliktmanagement mit technischer Zusatzqualifikation in Blockchain, Distributed-Ledger-Technologie und der Entwicklung dezentraler Anwendungen (DApps).
Objektorientierte Programmierung als strukturelles Fundament für Data-Science-Projekte: modularer Code, überwachte Lernverfahren und der Weg von der Analyse zur robusten Lösung.
Programmieren als Werkzeug für die Datenanalyse: SQL-Abfragen, Python-Grundlagen und objektorientierte Strukturierung, um Daten gezielt auszuwerten und analytische Workflows aufzubauen – ohne Vorkenntnisse.
Eigene kleine Anwendungen selbst bauen: Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung und Datenbankanbindung mit SQL – von der ersten Idee bis zur lauffähigen Version, ganz ohne Vorkenntnisse.
Die Kernfähigkeiten für den Einstieg als Softwareentwickler:in: Python, objektorientierte Programmierung und SQL praxisnah und strukturiert erlernen – mit Fokus auf professionelles, nachvollziehbares Vorgehen.
Statistische Datenanalyse mit Python und pandas: Daten bereinigen, auswerten und als verständliche Data-Story präsentieren – mit mentorengestütztem Selbstlernen und Einblick in Karrierewege als Data Analyst.
C-Programmierung unter Windows mit Fokus auf Datentypen und Typumwandlungen, ergänzt um die Zusatzqualifikation TensorFlow: von systemnahen C-Grundlagen bis zum praxisnahen Einstieg in neuronale Netze.
React Native für plattformübergreifende Apps, ergänzt um zwei Zusatzqualifikationen: Grundlagen des Projektmanagements zur Planung von App-Projekten und erste Data-Science-Grundlagen mit Python.
Python- und OOP-Grundlagenkurs für angehende Entwickler:innen und IT-Führungskräfte: Klassen, Vererbung und Designprinzipien für wartbaren Code sowie die Zusammenarbeit im Entwicklungsteam.
Kombiniertes Programm aus KI-Entwicklungsgrundlagen und der offiziellen PRINCE2-Projektmanagement-Zertifizierung von Foundation bis Practitioner.
Kombiniertes Programm aus KI-Entwicklungsgrundlagen und Six Sigma Black Belt — von der Modellintegration bis zur eigenverantwortlichen Leitung datengetriebener Verbesserungsprojekte.
Python-Programmierung im Team-Kontext der Medieninformatik: objektorientierte Grundlagen, wartbare Codebasis und Abstimmung mit Rollen wie Product Ownern.
KPI-Reporting mit Python: Kennzahlensysteme aufbauen, dynamische Dashboards entwickeln und Fachbereiche laufend datenbasiert unterstützen.
Business Intelligence für angehende Wirtschaftsingenieure: SQL, Power BI und Python kombiniert einsetzen, um Daten zu sammeln, auszuwerten und für Entscheidungen aufzubereiten.
Praxisnaher Einstieg in die Datenanalyse: operative Unternehmensdaten lesen, Muster in Prozessdaten erkennen und mit Python zu verständlichen Reports für Business-Intelligence-Entscheidungen verarbeiten.
Gezielte Vorbereitung auf die Microsoft-Prüfung DP-100: Azure Machine Learning Workspace, AutoML, HyperDrive, ML-Pipelines und Deployment — für Data Scientists mit Python-Kenntnissen.
Datenanalyse mit Python: Daten mit pandas importieren, bereinigen, gruppieren und auswerten, Ergebnisse mit matplotlib in aussagekräftigen Diagrammen darstellen.
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