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SQL-Einstiegskurs Teil 1: Datenbankverbindung, einfache SELECT-Abfragen, Filterbedingungen, Funktionen, Sortierung und Daten aus mehreren Tabellen abrufen — ohne Vorkenntnisse.
Einstieg in relationale Datenbanken: SQL-Grundlagen mit Transact-SQL und praxisorientierte Microsoft-Access-Ausbildung auf drei Niveaustufen.
Praxisnahe SQL Server-Weiterbildung mit T-SQL, Datenbankentwicklung und -administration auf Basis der MOC-Kurse 20464 und 20465.
Kompaktes SQL-Server-Spezialistenprogramm: Abfragen, Administration und Data Warehousing mit Microsoft SQL Server, ergänzt durch ITIL 4 Foundation für IT-Service-Management.
Vertiefung zu skalierbaren SQL-Architekturen: Sharding, Replikation, Transaktionssteuerung und Performance-Tuning für belastbare Datenbanksysteme.
Einstieg in Data Science ohne Vorkenntnisse: Sie lernen SQL für relationale Datenbanken, Python mit Pandas und NumPy zur Datenverarbeitung sowie Power BI für Dashboards – kompakt und praxisnah für Quereinsteiger:innen.
Grundlagen der Datenanalyse mit SQL-Datenbanken und Power BI: von Abfragen und Datenmodellierung bis zu interaktiven Dashboards für den Einstieg als BI-Analyst.
Objektorientierte Python-Programmierung, SQL für relationale Datenbanken, Algorithmen und Datenstrukturen sowie Git und Bash — mit eigenem Python-Abschlussprojekt.
Intensivkurs zum Schreiben und Optimieren von T-SQL-Abfragen auf Microsoft SQL Server, der von einfachen SELECT-Statements bis zu gespeicherten Prozeduren und Programmierkonstrukten führt.
Praxisorientierter Kurs zum Aufbau und zur Implementierung eines SQL Server-basierten Data Warehouse mit SSIS, Columnstore-Indizes, Data Quality Services und Azure SQL DW.
Praxiskurs für den Einstieg ins SQL-Schreiben: SELECT-Statements, komplexe JOINs, Unterabfragen, CTEs und analytische Fensterfunktionen — geführt von erfahrenen Dozierenden.
Dreiteiliges Datenbankbündel für den KI-Einstieg: Azure Data Fundamentals (DP-900), Datenbankadministration auf Azure (DP-300) und Python for Data Science — zusammen 34 Lerntage.
Breit angelegtes Data-Scientist-Training mit Python, SQL, Machine Learning und Cloud-Grundlagen für den Einstieg in datengetriebene Berufe.
Weiterbildung zur Administration von Microsoft SQL Server-Datenbanken: Installation, Sicherheit, Backup-Strategien, Automatisierung und Datenbankwartung im praktischen Einsatz.
Einstieg in Business Intelligence: SQL-Grundlagen für Datenanalyse kombiniert mit Power BI für Dashboards, DAX-Berechnungen und automatisierte Berichte.
Datenbankgrundlagen für KI-Projekte: Microsoft DP-900, DP-300 und Python for Data Science als strukturierter Einstieg in datengetriebene KI-Arbeit.
SQL-Kurs für Business Intelligence: Stored Procedures, Window Functions und Performance-Tuning für datengetriebene Unternehmensentscheidungen und BI-Dashboards.
Datenanalyse mit Excel, Power BI und SQL: Wer Daten professionell aufbereiten, abfragen und visualisieren will, erwirbt hier ein aufeinander abgestimmtes Werkzeugset aus drei Kerntechnologien plus KI-Grundlagen.
Datenbankgrundlagen für KI-Projekte: Dieses Programm verbindet Azure-Datendienste (DP-900, DP-300) mit Python für Data Science und legt eine solide SQL-Basis für datengetriebene KI-Architekturen.
Einstieg in relationale Datenbanken und SQL Server: Datenbankkonzepte, Objekte und Sprachen verstehen und in praktischen Übungsumgebungen anwenden.
Zertifizierungsweiterbildung für BI Reporting mit Power BI und Excel auf Basis des MCSA SQL BI Reporting-Tracks — zwei Microsoft-Prüfungen inklusive Trainingsunterlagen und virtuellen Übungsumgebungen.
Praxisnahes Microsoft-Training zum Entwurf vollständiger Business-Intelligence-Architekturen auf Basis von SQL Server, SSIS, SSAS und SSRS.
Praxisorientierter SQL-Server-Kurs zur Entwicklung mehrdimensionaler und tabellarischer BI-Lösungen mit SSAS, SSRS und PerformancePoint Services.
Microsoft-Kurs zur Entwicklung von SQL-Datenmodellen: multidimensionale und tabellarische SSAS-Modelle, MDX, DAX und Data Mining — Vorbereitung auf Prüfung 70-768.
MOC 20764 vermittelt umfassende Kenntnisse zur Administration einer SQL-Server-Datenbankinfrastruktur – von Sicherheit und Backup über Automatisierung bis zur Systemüberwachung und Fehlerbehebung.
Dieser Kurs vermittelt praxisorientiertes Wissen zur Installation, Konfiguration und Cloud-Bereitstellung von SQL Server-Datenbanken sowohl on-premises als auch in Azure SQL.
Dieser Kurs vermittelt umfassendes Wissen zur Entwicklung von Microsoft SQL Server-Datenbanken: Tabellendesign, T-SQL, Stored Procedures, Indizes, Parallelität und Trigger.
Praxiskurs zur Implementierung eines Data Warehouse mit SQL Server 2014: ETL mit SSIS, Datenqualität mit DQS und Master Data Services.
Fortgeschrittener Kurs zur Planung und Implementierung von SQL-Server-Datenbankinfrastrukturen: Hochverfügbarkeit, Disaster Recovery und Workload-Konsolidierung.
Dieser Kurs vermittelt alle SQL-Grundlagen für die Oracle Database 12c R2 und bereitet auf die offizielle Zertifizierungsprüfung 1Z0-071 vor.
Microsoft-Kurs MOC 762 zum professionellen Entwickeln von SQL-Server-Datenbanken — Tabellen, Indizes, gespeicherte Prozeduren, Trigger, In-Memory-Tabellen und XML-Daten.
Dieser Kurs vermittelt praxisnahes Wissen zur Entwicklung skalierbarer KI-Anwendungen mit Azure und PostgreSQL, einschließlich Datenbankmanagement, KI-Modell-Training und Azure Machine Learning.
Instruktorgeleitete Schulung zur Implementierung von SQL-Data-Warehouses mit Microsoft SQL Server, SSIS, Azure SQL DW, Data Quality Services und Master Data Services.
Praxiskurs zur Administration von Microsoft SQL Server 2012/2014: Sicherheit, Backup, Automatisierung und Performance für Datenbankadministratoren.
Kompakter SQL-Komplett-Lernpfad vom Datenbankdesign bis zur Administration relationaler Datenbanken — mit Vorbereitung auf anerkannte Herstellerzertifikate.
SQL Server 2016 Business Intelligence Entwicklung kombiniert mit Scrum Foundation — MCSA-Vorbereitung und agile Grundlagen in einem Lehrgang.
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