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Ergebnisse für „SQL"
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SQL-Weiterbildung für Data Analysts: präzise Datenabfragen, Joins, Datenbereinigung und Query-Optimierung für fundierte Analysen.
Data-Engineering-Kurs zu ETL-Prozessen: Datenquellen extrahieren, transformieren und laden sowie in SQL-Datenbanken und Power BI integrieren.
Praxisorientierte Webentwicklungs-Weiterbildung: HTML und CSS für strukturierte Webseiten, ergänzt um JavaScript, PHP/MySQL-Grundlagen und einen Einstieg in Java.
Fachkurs zu Key-Value-Modellen in NoSQL-Szenarien mit Azure Cosmos DB, ausgerichtet auf typische Aufgaben von Integrationsentwicklerinnen und Integrationsentwicklern in Cloud-Projekten.
Data-Analytics-Weiterbildung mit Nachhaltigkeitsfokus: ESG-Kennzahlen erfassen, mit Python und SQL modellieren und in Power-BI-Dashboards für datenbasierte Nachhaltigkeitsstrategien aufbereiten.
Aufbaukurs für Data Analysts: fortgeschrittene Power-BI-Techniken, DAX- und M-Formeln, Dataflows sowie Datenmodellierung mit SQL und Python.
Prompt Engineering für Data Analytics: gezieltes Formulieren von KI-Prompts kombiniert mit Datenanalyse in Python, SQL und Power BI für reproduzierbare, datengetriebene Ergebnisse.
Python für Datenanalyse: SQL-Datenabfragen, Datenbereinigung und statistische Berechnungen mit Pandas und NumPy sowie Datenvisualisierung zur Mustererkennung in großen Datensätzen.
Für Python-Kenner: Dekoratoren, Generatoren, Lambda-Funktionen und die Verbindung von Python mit SQL-Datenbanken nach Best-Practice-Prinzipien.
Python als Werkzeug für Machine Learning: SQL-Datenzugriff, objektorientierte Modellierung und der praktische Aufbau eigener ML-Modelle.
Fokuskurs auf die Datenaufbereitung für Reports: Bereinigung, Modellierung und Transformation mit SQL, Power Query und Python, mündend in Power-BI-Dashboards.
Datenanalyse von der SQL-Extraktion bis zur Python-Visualisierung: relationale Datenbanken abfragen, mit pandas auswerten und Ergebnisse in Matplotlib oder Power BI darstellen.
Generative KI-Tools wie ChatGPT gezielt in der Datenanalyse einsetzen: von der Prompt-Formulierung über automatisierte Berichte bis zum kritischen Umgang mit KI-Ergebnissen.
Praxisorientierte Webentwicklung mit Python: strukturierter Aufbau von Webanwendungen mit Flask und Django, objektorientierter Programmierung und Datenbankanbindung.
Data-Analyst-Weiterbildung mit Power BI und Data Preparation: Dashboards, statistische Analyse, Datenmodellierung und Performance-Tuning für reale Business-Cases.
Weiterbildung, die Künstliche Intelligenz mit Python-Programmierung verbindet: objektorientierte Grundlagen, SQL-Datenbanken und verantwortungsvoller Einsatz von KI-Modellen.
Einstieg in Business Intelligence mit SQL und Power BI: Geschäftsdaten analysieren, relationale Datenbanken abfragen und interaktive Reports erstellen.
Strategieorientierter BI-Kurs: Power-BI-Dashboards zur Ableitung von KPIs und strategischen Handlungsempfehlungen aus komplexen Geschäftsdaten.
Prozessorientierter BI-Kurs: SQL, Power BI und Datenmodellierung im Dienst einer leistungsstarken, skalierbaren BI-Infrastruktur für operative und taktische Planung.
Change-Management für KI-gestützte Transformationsprozesse: Veränderungen datenbasiert begleiten und dabei Fairness, Datenschutz und Verantwortung systematisch einordnen.
Column-Family-Modelle und Apache Cassandra für Integrationsentwickler:innen: verteilte Speicherlogik, Big-Data-Architekturen und praxisnahe Integrationsszenarien.
Spezialisierung zum Data Analyst mit Schwerpunkt Data Storytelling: Datensammlung, -bereinigung und überzeugende Kommunikation von Analyseergebnissen mit Python.
Datenanalyse für ESG-Reporting: Nachhaltigkeitsdaten zu Scope 1-3, Energie und Lieferketten mit Python, SQL und Power BI verstehen, auswerten und berichten.
Data-Science-Weiterbildung mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL, Power BI und Machine Learning für den beruflichen Einstieg ohne Vorkenntnisse.
Analytische Methoden für Data Scientists: explorative Datenanalyse, SQL, Power BI, Datenpipelines und Machine Learning mit Schwerpunkt auf statistischen Verfahren.
Entwicklung effizienter Datenbankmodelle für relationale und NoSQL-Systeme: SQL, Normalisierung, Indexierung, Stored Procedures und ETL-Prozesse praxisnah.
Data Storytelling für Unternehmen: Datenvisualisierung mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung mit Fokus auf überzeugende Kommunikation von Erkenntnissen.
Grundlagen und Best Practices der Datenvisualisierung: nutzerorientierte Darstellung komplexer Daten mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung.
Methoden der Datenvisualisierung: unterschiedliche Visualisierungsansätze mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung methodisch vergleichen und auswählen.
Datenvisualisierungs-Skills für Projektmanagement und digitale Transformationsprojekte: Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung im Projektkontext.
Storytelling mit interaktiven Dashboards für Controlling und Reporting: Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung zur Kommunikation von Kennzahlen.
Datenvisualisierung mit Schwerpunkt auf Machine-Learning-Erweiterung: Power BI, SQL und Datenmodellierung ergänzt um automatisierte Mustererkennung und Prognosen.
Deep-Learning-Grundlagen: automatisierte Datenpipelines, SQL und Power BI für das Training neuronaler Netzwerke inklusive Convolutional und Recurrent Neural Networks.
Intensivkurs Python Programmer: objektorientierte Programmierung, relationale Datenbanken mit SQL und datenbasierte Anwendungen.
Statistische Grundlagen für Data Science und KI-Anwendungsentwicklung: Verteilungen, Kennzahlen und Datenvalidierung mit SQL und Power BI.
Erweiterte Marketing-Data-Analytics-Techniken: SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und explorative Datenanalyse für datengetriebene Kampagnen.
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