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Ergebnisse für „SQL"
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Power-BI-Funktionen für interaktive Dashboards: SQL-Integration, Datenmodellierung und maschinelles Lernen für datenbasierte Entscheidungen.
Statistische Methoden und Datentransformation für Business Intelligence: SQL, Power BI und deskriptive Statistik praxisnah verbunden.
Power BI für datengetriebene Entscheidungen: SQL-Integration, Visualisierung, maschinelles Lernen und Datenmodellierung im Zusammenspiel.
Fortgeschrittene Power-BI-Methoden: strukturiertes Informationsmanagement, SQL-Integration, Automatisierung und Performance-Tuning.
Programmieren mit Python für den Forschungskontext: von den Grundlagen über objektorientierte Programmierung bis zur Anbindung wissenschaftlicher Daten an relationale Datenbanken.
Praxisnaher Python-Einstieg mit eigenen Skripten, objektorientierter Programmierung und Datenbankintegration über SQL – ideal für Quer- und Wiedereinsteigende.
Prompt Engineering mit ethischem Kompass: strukturierte Eingaben für generative KI, SQL- und Power-BI-Grundlagen sowie kritische Bewertung von KI-Ausgaben auf Verzerrungen und Nachvollziehbarkeit.
Prompting für Business Intelligence: KI-Ausgaben gezielt anfordern und in Power BI mit DAX zu Dashboards und Kennzahlen verarbeiten, abgesichert durch SQL-Datengrundlagen.
Prompting trifft Data Analytics: systematische Prompt-Entwicklung kombiniert mit Python, SQL und Power BI für einen durchgehenden Analyse-Workflow inklusive DSGVO- und Bias-Fragen.
Python-Weiterbildung mit Schwerpunkt auf API-Entwicklung und Datenbankanbindung: von den Sprachgrundlagen über objektorientierte Programmierung bis zur SQL-gestützten Datenintegration in eigene Anwendungen.
Python-Kurs mit klarem Fokus auf Datenanalyse: praxisnaher Einsatz der Bibliothek Pandas zum Laden, Filtern und Auswerten von Daten, ergänzt um objektorientierte Programmierung und SQL-Integration.
Zusatzqualifikation Flutter ergänzt diese Vue.js-Weiterbildung für strukturierte Oberflächen um mobile App-Entwicklung, dazu PHP und Java für Backend und Datenbankanbindung.
Prompt Engineering für generative KI kombiniert mit Business Intelligence: Power BI, DAX und SQL für die strukturierte Auswertung von KI-Ergebnissen.
Fokuskurs zum systematischen Testen von Datentransformationen mit dbt für den praktischen Einsatz in Warehouse-Entwicklungsprojekten.
Grundausbildung im technischen und analytischen Umgang mit großen Datensätzen: Datenbereinigung, SQL, pandas und Visualisierung mit matplotlib.
Datenqualität systematisch sichern: von Qualitätskriterien über Datenbereinigung bis zu SQL-basierten Prüfungen und Power-BI-Reporting für belastbare Analysen.
Datenanalyse praktisch von Grund auf: pandas, matplotlib, SQL, APIs sowie Git und Kanban – gelernt an echten Datensätzen statt an abstrakten Übungsbeispielen.
Data-Science-Projekte nicht nur fachlich korrekt, sondern effizient umsetzen: automatisierte Pipelines, performante SQL-Abfragen und ressourcenschonendes maschinelles Lernen.
Das methodische Fundament für ein erstes eigenes Datenprojekt: SQL, automatisierte Datenaufbereitung, Power-BI-Visualisierung und explorative Statistik von Grund auf.
Vertieftes maschinelles Lernen für Forschung und Entwicklung: Klassifikation, Regression und Clustering mit Hyperparameter-Tuning, SQL-Datenbankmanagement und explorativer Analyse.
Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Fehlende Daten systematisch identifizieren und bearbeiten: mit SQL, Python/pandas und Power Query/Power BI begründete Entscheidungen statt intuitiver Standardlösungen treffen.
Technischer Kurs zu Materialisierungsstrategien in ELT-Prozessen und deren Umsetzung mit dbt für Analytics Engineers, die Transformationslogik strukturiert und testbar aufbauen möchten.
Einstiegskurs zu Power BI mit Fokus auf Datenmodell-Beziehungen, DAX-Grundfunktionen und SQL-Datenvorbereitung, ergänzt um maschinelles Lernen als Erweiterung für Prognosen in Berichten.
Vertiefungskurs für fortgeschrittene DAX-Analysen in Power BI: Datenbankprogrammierung mit Stored Procedures, SQL-Optimierung, Performance-Tuning und Advanced Time Intelligence.
Power-BI-Weiterbildung mit Fokus auf Dashboard-Erstellung: externe Datenquellen anbinden, SQL innerhalb von Power BI nutzen und Analysen mit maschinellem Lernen anreichern.
Power-BI-Weiterbildung mit Fokus auf Berichtserstellung: von der Datenmodellierung über interaktive Dashboards und SQL-Integration bis zu ersten Prognoseelementen für verständliche, datenvisualisierte Berichte.
Breiter Einstieg in die Entwicklerrolle: relationale Datenbanken und SQL, Python als Kerntechnologie, objektorientierte Grundlagen sowie ein erster Werkzeugkasten aus Git, Testing-Tools und Angular/React.
Solide Python-Grundlagen mit Datenbankanbindung: von Variablen und Kontrollstrukturen über objektorientierte Programmierung bis zu SQL, Fehlerbehandlung und Performance-Optimierung.
Fortgeschrittene Python-Entwicklung für umfangreichere Softwareprojekte: vertiefte Objektorientierung, Funktionen höherer Ordnung, modulare Architektur und komplexe SQL-Abfragen.
Python3-Weiterbildung mit Fokus auf Microservice-Architekturen: objektorientierte Programmierung für modulare Services und die Anbindung relationaler Datenbanken per SQL für stabile, skalierbare Anwendungen.
Technischer Kurs zu Schema-on-Read mit Delta Lake: flexible Datentypen, Schema-Evolution und Spark SQL für Streaming Engineers, die variable Datenquellen robust verarbeiten müssen.
Data Analytics Tools and Techniques: praktisches Werkzeugwissen in SQL und Python (matplotlib) sowie bewährte Techniken der Datenbereinigung, Filterung, Gruppierung und Visualisierung.
KI Grundlagen: Programmieren mit Python verbindet die technischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz mit Python, objektorientierter Programmierung und SQL sowie ethischen und rechtlichen Fragestellungen.
Strategien für effektive Softwarekonzepte: objektorientierte Programmierung mit Python (Klassen, Vererbung) kombiniert mit SQL und relationalen Datenbanken für robuste, datengetriebene Lösungen.
Data Analytics mit Python, SQL und Power BI: Von der Datenintegration über pandas-basierte Analysen bis zu interaktiven Dashboards – praxisnah für angehende Informatiker:innen.
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