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Ergebnisse für „SQL"
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Praxisnahe Qualifizierung zum Junior Data Analyst mit Power BI, SQL und Datenmodellierung – von der Datenanalyse bis zur Visualisierung geschäftsrelevanter Erkenntnisse.
Praxisorientierter Einstieg in die Webentwicklung mit HTML, CSS, JavaScript, PHP und MySQL – inklusive eigener Projektarbeit zur Erstellung einer vollständigen Website.
DP-900 Azure Data Fundamentals: Einstieg in Datenbankkonzepte, relationale und nicht-relationale Datendienste sowie Analysetools in Microsoft Azure — mit Vorbereitung auf die offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung.
Weiterbildung zum Data-Analyst mit KI-Bezug: Python, Machine Learning, statistische Analyse, SQL und Datenvisualisierung für den Einstieg in datengetriebene Berufe.
Fortgeschrittene Datenanalyse mit Python, SQL, Supervised Learning, PySpark und Power BI für Data Scientists und Analysten.
Power BI von Grund auf: Datenquellen verbinden, bereinigen und mit SQL-Abfragen für erste eigene Dashboards und Berichte aufbereiten.
Python-Praxiskurs für Automatisierung und Skripting: wiederkehrende Aufgaben automatisieren, SQL-Datenbanken integrieren und mit objektorientierter Programmierung modulare, wiederverwendbare Skriptlösungen bauen.
Einsteigerkurs DP-900 Azure Data Fundamentals: Grundlagen zu Datenkonzepten, relationalen und nicht-relationalen Datendiensten sowie analytischen Workloads in Microsoft Azure.
Prüfungsvorbereitung und Examen zur Microsoft-Zertifizierung DP-600: Fabric Analytics Engineer — für Datenanalysten und BI-Fachkräfte, die ihre Kenntnisse in Microsoft Fabric nachweisen möchten.
Kombinierte Fachausbildung: MCSE Data Management & Analytics mit Vertiefung in Database Administration (SQL Server 764, 765 + Wahlprüfung) plus Scrum Foundation mit EXIN-Zertifizierung.
Umfassende Weiterbildung zum Datenanalysten und BI-Spezialisten: Datenpflege, Power BI, Excel, SQL und KI-Grundlagen mit Vorbereitung auf Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) und weitere Zertifikate.
Weiterbildung für eine datengetriebene Controlling-Rolle: Statistik, Python, Machine Learning, Power BI, SQL und agiles Projektmanagement mit Scrum — verbunden mit klassischen Controlling-Methoden.
Methodenkurs für angehende und erfahrene Datenanalysten: analytische Denkweise, Excel, SQL, Python und Power BI im Zusammenspiel — ergänzt durch einen strukturierten KI-Einstieg (AI-900, AIBIZ, GenAIBIZ).
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.
Dieser Kurs vermittelt das vollständige Entwickler-Know-how für Azure Cosmos DB: Datenmodellierung, SQL-API, SDK-Entwicklung, Partitionierung, globale Replikation und Kostenoptimierung — Vorbereitung auf die Prüfung DP-420.
Praxisnahe Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierung Azure Data Engineer Associate (DP-203): Batch- und Echtzeit-Datenverarbeitung mit Azure Synapse Analytics, Databricks und Data Factory.
Kombikurs Datenanalyse mit Microsoft Power BI (inkl. Transact-SQL-Grundlagen) und ITIL 4 Foundation — für Analysten und IT-Fachkräfte an der Schnittstelle zwischen BI und IT-Servicemanagement.
Gezielte Prüfungsvorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierung DP-420: Designing and Implementing Cloud-Native Applications Using Microsoft Azure Cosmos DB.
Einführung in Microsoft Access: Datenbankstrukturen verstehen, relationale Tabellen anlegen und eigene Geschäftsanwendungen ohne Programmiervorkenntnisse erstellen.
Praxisorientierte Weiterbildung zum Full Stack Automation Engineer mit Java, Selenium, Jenkins und Docker – von IT-Grundlagen bis zum CI/CD-Pipeline-Betrieb.
Intensive Weiterbildung zum Full Stack Developer mit HTML5, CSS3, JavaScript, PHP, C#/.NET, Java JEE sowie SQL und Cloud-Entwicklung.
Kombinations-Qualifizierung: Android-App-Entwicklung mit Java und Jetpack Compose plus Azure-Sicherheits-, Administrator- und Architektur-Kompetenz sowie ISO/IEC-27001-Informationssicherheit.
Dreistufige Vollzeit-Weiterbildung von IT-Grundlagen über Datenanalyse bis zu Machine Learning, Deep Learning und generativer KI — mit projektbasiertem Abschluss.
Praxisnahe Weiterbildung zur Oracle-Datenbankadministration mit Vorbereitung auf die Zertifizierungen Oracle Certified Associate (OCA) und Oracle Database Junior Associate.
Umfassende Vollzeit-Weiterbildung in Fullstack-Webentwicklung: von HTML/CSS über React und Node.js bis zum abgeschlossenen Capstone-Projekt.
Feature Engineering von der Datenbasis bis zur reproduzierbaren Pipeline: SQL, Power Query und pandas kombiniert mit Encoding, PCA, Clusterverfahren und sauberer Dokumentation.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Datenadministration in der Cloud: Azure SQL, Cosmos DB, Synapse Analytics sowie AWS RDS, DynamoDB und Redshift – mit Vorbereitung auf Herstellerzertifizierungen.
Praxisorientierter Einstieg in die App-Entwicklung: von Programmiergrundlagen über objektorientiertes Java bis hin zur nativen iOS- und Android-App.
Umfassende Weiterbildung zum Data Scientist: Python, SQL, Machine Learning, Power BI und Azure Cloud-Technologien — mit Vorbereitung auf Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen.
Einstiegsweiterbildung zum Junior Backend-Webentwickler: Java, C#, ASP.NET, SQL und serverseitige Webentwicklung mit JEE — kombiniert mit HTML5, CSS3 und JavaScript für ein vollständiges Web-Fundament.
SAP Key User Vertrieb (SD) mit SAP-Zertifizierung kombiniert mit ABAP-Grundlagenprogrammierung — für Fachkräfte, die SAP-Vertriebsprozesse konfigurieren und erste Entwicklerkenntnisse aufbauen.
Datenpipelines mit Python, SQL und modernem Data Warehousing in Snowflake und BigQuery entwickeln, testen und produktiv betreiben.
Praxisorientierter Kurs zur Administration von Cloud-Netzwerken und Datenbanken in AWS und Azure: von VPC-Konfiguration und Hybrid-Architekturen bis zu relationalen und NoSQL-Datenbanken, Sicherheitsrichtlinien und Governance.
Kurs für Business Intelligence und Analytics: Kennzahlen, Berichte und Dashboards aufbauen und mit SQL, Power BI und ersten ML-Methoden für betriebliche Entscheidungen nutzbar machen.
Einsteigerkurs in datengetriebene Entscheidungsfindung: Daten bereinigen, mit SQL auswerten, in Power BI visualisieren und erste Modelle des maschinellen Lernens verstehen.
Praxiskurs für Data-Science-Techniken: automatisierte Datenpipelines, SQL-Analysen, Power-BI-Reporting und Machine-Learning-Modelle direkt an praxisnahen Datensätzen anwenden.
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