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Ergebnisse für „SQL"
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Von Datenpipelines über SQL und Power BI bis zu Statistik und ersten Machine-Learning-Modellen: Data Science von den Grundlagen bis zur Expertenanalyse.
Objektorientierte Programmierung, Python-Datenverarbeitung, SQL-Datenbankintegration und Datenmodellierung: praxisnahe Datenbereitstellung für moderne Softwareanwendungen.
Objektorientierte Programmierung, SQL und Python für die datenbasierte Prozessgestaltung im Wirtschaftsingenieurwesen – von der Datenbankabfrage bis zur Datenmodellierung.
Python-Einstieg von der Syntax bis zum ersten eigenen Programm: Datenstrukturen, objektorientierte Grundlagen und SQL-Integration für den praktischen Projekteinstieg.
Datenqualität als Workflow: Dubletten, fehlende Werte und fehlerhafte Strukturen systematisch bereinigen und mit Power-BI-Dashboards dauerhaft überwachen.
Relationale Datenbanken verstehen und auswerten: ER-Diagramme, Schlüssel und Normalisierung als Basis für saubere SQL-Abfragen und Power-BI-Reports.
Geschäftsdaten strukturiert auswerten: von SQL-Datenschnitten über Trend- und Mustererkennung bis zur verständlichen Visualisierung geschäftsrelevanter Kennzahlen.
Datenqualität messbar machen: Qualitätsdimensionen, Data Profiling und regelbasierte Validierung zur verständlichen Diagnose und Kommunikation an Stakeholder.
Umfassende Python-Entwicklerausbildung: Versionskontrolle mit Git, Bash-Scripting, algorithmische Problemlösung, objektorientierte Programmierung und SQL.
Von der Datenbankentwicklung mit Microsoft SQL Server über Azure Data Fundamentals bis zur praktischen Administration relationaler Datenbanken auf Microsoft Azure.
Operative Vertriebsdaten mit SQL auswerten und in Power BI zu aussagekräftigen Berichten und interaktiven Dashboards verarbeiten – praxisnah für Business Intelligence und Sales Analysts.
Data Analytics mit Python für die Wirtschaftsinformatik: Mustererkennung, Anbindung von MS SQL Server und der Einsatz von Machine-Learning- und KI-Algorithmen zur Prozessverbesserung.
Einstieg in Python, SQL und objektorientierte Programmierung: Wer noch nie programmiert hat, baut hier Schritt für Schritt eine eigene kleine, datenbasierte Anwendung.
Vertiefender Python-Kurs für performante, datenintensive Anwendungen: komplexe SQL-Abfragen, geeignete Bibliotheken und skalierbarer, objektorientierter Code.
Python3 als moderne, stabile Programmiergrundlage verstehen: objektorientierte Strukturen für wartbare Projekte und SQL-Integration für datenintensive Anwendungen.
Schnelle, flexible Datenanalyse für den Berufsalltag: SQL-Abfragen und Low-Code-Dashboards kombiniert für fundierte Entscheidungen ohne langwierige BI-Projekte.
Kompletter Quereinstieg zum Data Analyst: Python und pandas, SQL mit Microsoft SQL Server, Power-BI-Reporting und Data Storytelling für überzeugende Datenpräsentationen.
PHP- und Laravel-Backend-Entwicklung kombiniert mit E-Commerce-Management: von der Datenbankanbindung bis zu Shop-Kennzahlen und rechtlichen Grundlagen im Onlinehandel.
SQL, Power BI und Data Literacy für wirksame BI-Kommunikation: Berichte und Dashboards entwickeln, die Daten verständlich und adressatengerecht vermitteln.
SQL-Datenanalyse, Power-BI-Dashboards mit DAX, Statistik und automatisierte Datenbankprozesse für den Einstieg als Big Data Analyst - von der Abfrage bis zur ETL-Pipeline.
Karriereweg vom Big-Data-Einstieg bis zur fortgeschrittenen analytischen Fähigkeit: Datenbereinigung, SQL-Grundlagen, Metrikentwicklung und Visualisierung mit Python, pandas und matplotlib.
Business Intelligence aus Sicht der Datenverantwortung: SQL, Power BI und Python, um Kennzahlen, Berichte und Dashboards abteilungsübergreifend verlässlich bereitzustellen.
BI-Modelle für datengetriebene Entscheidungen: Datenmodellierung, SQL und Power BI, ergänzt um eine Einführung in überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen.
Business Intelligence und Data Analytics mit Python, pandas und Power BI: Programmiergrundlagen, Reports und Dashboards im Wechsel aus Gruppenunterricht und Selbstlernen.
Datenanalyse anhand realer Fallbeispiele: SQL, Datenmodellierung und Power BI mit DAX, ergänzt um Webtechnologien und eine Einführung in maschinelles Lernen.
Datenanalyse mit Fokus auf professionelle Berichte: SQL-Datenmanagement, Datenvisualisierung mit Power BI und DAX für regelmäßige, entscheidungsreife Reportings.
ChatGPT gezielt und reflektiert im Data-Science-Workflow einsetzen: Prompting für Code-Vorschläge, Analyseideen und verständliche Ergebnisaufbereitung.
Vollständige Machine-Learning-Pipeline: Datenakquise und SQL, statistische Analyse und Predictive Analytics bis zum Training und zur Optimierung eigener ML-Modelle.
Einstieg in Data Science ohne Vorkenntnisse: relationale Datenbanken und SQL, systematische Datenverarbeitung, Datenvisualisierung und erste einfache Prognosemodelle.
Datenanalyse für Analyst:innen auf zwei Ebenen: solide Grundlagen in SQL und Statistik, vertieft um Datenmodellierung, maschinelles Lernen und Power-BI-Visualisierung.
Datenanalyse mit Tiefgang: SQL, Datenmodellierung und maschinelles Lernen, um über oberflächliche Trends hinaus belastbare, tiefgehende Analyseergebnisse zu erarbeiten.
Grundlagenkurs Datenanalyse: von explorativer Statistik über SQL-Abfragen bis zu Power-BI-Dashboards und einem ersten Einblick ins maschinelle Lernen.
Java-Grundlagen und Oracle-Datenbankentwicklung kombiniert mit gezielter Vorbereitung auf die Zertifizierung Oracle Certified Associate, Java SE Programmer I.
Data Science und Machine Learning konsequent auf Entscheidungsfindung ausgerichtet: Datenaufbereitung, SQL, Regression, Clustering und Automatisierung durch Skripte.
Datenmodellierung praxisnah anhand der Cloud-Plattform Snowflake: von der Rohdatenschicht über ELT-Transformationen bis zur reportingfähigen Warehouse-Struktur.
Datenbankadministration, DSGVO-Grundlagen und IT-Sicherheit kombiniert mit gezielter Vorbereitung auf die Zertifizierung Microsoft SC-900 (Security, Compliance, Identity).
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