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Ergebnisse für „SQL"
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Praxisnahe Weiterbildung zur Konfiguration und Migration von PostgreSQL-Datenbanken in die Microsoft Azure Cloud – inklusive Sicherheit, Performance und Ausfallzeitminimierung.
Umfassende Weiterbildung zum MCSE Business Intelligence auf Basis von SQL Server und Windows Server 2012 – für erfahrene Administratoren mit MCSA-Vorkenntnissen.
Grundlagenkurs für das Schreiben von Transact-SQL-Abfragen mit Microsoft SQL Server 2012 und 2014 — Vorbereitung auf die Microsoft-Prüfung 70-461.
Kombination aus SQL-Server-2016-Upgrade-Schulung (MOC 10986) und ITIL-Foundation-Zertifizierung — für IT-Profis, die Datenbank-Skills und ITSM-Know-how in einem Kurs verbinden.
Umfassender Zertifizierungslehrgang zum MCSE: Data Platform auf Basis von Microsoft SQL Server 2014 – Abfragen, Verwaltung, Data Warehouse und Business Intelligence.
Kombinierte Weiterbildung in SQL Server 2016 Datenbankadministration (MCSA) und Scrum Foundation – Vorbereitung auf zwei anerkannte Zertifizierungen in einem Lehrgang.
Datenbankabfragen mit Transact-SQL meistern: Dieser Kurs vermittelt praxisnahes T-SQL-Wissen für SQL Server — von einfachen SELECT-Abfragen bis zu gespeicherten Prozeduren.
Datenanalyse-Weiterbildung mit Schwerpunkt SQL, Datenmodellierung und Business Intelligence — praxisnah, ohne Vorkenntnisse in Programmierung.
Offizielle Microsoft-Schulung DP-080 zur Abfrage relationaler Daten mit Transact-SQL plus Einführung in Microsoft Teams für kollaborative Teamarbeit.
Kombinations-Weiterbildung: Microsoft SQL Server-Administration und Salesforce Certified Advanced Administrator (ADX-211) in einem strukturierten Lehrgang.
Praxisnahe Doppelqualifizierung: CCNA (Cisco 200-301) für Netzwerk-Grundlagen und Microsoft SQL Server Administration — zwei essentielle IT-Infrastrukturkompetenzen für Systemadministratoren und Datenbankfachleute.
Kombinations-Weiterbildung in Salesforce-Administration und SQL-Server-Datenbankbetrieb — zwei Kernkompetenzen für CRM-nahe IT-Rollen in einem strukturierten Lehrgang.
Weiterbildung zum NoSQL-Datenbankentwickler mit MongoDB und Redis: Architektur, Abfragen, Replikation, Indexierung und Vergleich unterschiedlicher NoSQL-Datenbanktypen.
Umfassende Weiterbildung in Data Analytics: von Excel und SQL über Power BI und Python bis zu maschinellem Lernen und automatisierten Analyse-Pipelines mit konkreten Tools und anwendungsorientierten Methoden.
SQL von den Grundlagen bis zur Optimierung: Joins, Subqueries, Normalisierung, Window-Funktionen und Abfrageoptimierung für effektive Datenanalyse und professionelles Datenmanagement.
Fortgeschrittene SQL-Abfragen, Datenbankoptimierung und Power-BI-Dashboards mit DAX: Der Kurs bereitet auf die Rolle als BI Analyst vor, der Datenbanken effizient abfragt und daraus interaktive Berichte für die Unternehmenssteuerung baut.
SQL-Grundkurs für strukturierte Datenanalyse: von Abfragen, Joins und Aggregationen über Stored Procedures bis zu Performance-Tuning und Datenvisualisierung.
Vertiefungskurs zu Indexierung und Abfrageoptimierung in SQL-Datenbanken – von Clustered/Non-Clustered Indexes über Volltextsuche bis zur Analyse mit Power BI.
Praxisnaher SQL-Einstieg für datenbankgestützte Projekte: von Grundlagen relationaler Datenbanken über Abfragen bis zu Automatisierung und Dashboards.
Relationale Datenbankentwicklung mit SQL kombiniert mit Programmierung in C# und Java sowie mobiler App-Entwicklung mit Ionic und Capacitor — für datenbankgestützte Softwarelösungen.
SQL-Abfrageoptimierung kombiniert mit Machine-Learning-Integration und Power-BI-Visualisierung — für Fachkräfte, die relationale Datenbanken performant und zukunftsorientiert gestalten wollen.
Stored Procedures, Transaktionssteuerung, Partitionierung und Performance-Tuning für skalierbare SQL-Datenbankstrukturen — Fokus auf Automatisierung und Lastverteilung statt Visualisierung.
SQL-Grundlagen und Power-BI-Reporting kombiniert mit Karriereentwicklung im Datenbereich — inklusive Mentoring, Portfolio-Aufbau und flexibler Lernorganisation für den Einstieg in Datenberufe.
Kompakter SQL-Einstiegskurs: von der ersten Abfrage über Indexierung und Normalisierung bis zu Stored Procedures und Power-BI-Visualisierung — die Grundlagen der gesamten SQL-Bandbreite in einem Kurs.
Grundlagenkurs Data Analytics: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen und Python-basierte Datenverarbeitung bis hin zu interaktiven Dashboards — in Vollzeit als Hybrid Learning.
Aufbaukurs für SQL-Anwender:innen: Stored Procedures und Trigger entwickeln, Datenbankprozesse automatisieren und Performance sowie Datenintegrität gezielt verbessern.
Aufbaukurs für komplexe SQL-Abfragen, Datenaufbereitung und die Anbindung an BI-Tools wie Power BI und Tableau — für belastbare, analysefähige Datensätze.
SQL-Datenanalyse und Power-BI-Reporting für BI Analysts: von präzisen Datenbankabfragen über Performance-Optimierung bis zu interaktiven Dashboards mit DAX.
Ein Weiterbildungsweg für Quereinsteiger:innen in die Datenanalyse: von SQL und Power BI über Python bis zu den Grundlagen von Machine Learning und Big Data mit PySpark.
Relationale Datenbanken mit MySQL entwerfen, abfragen und optimieren – plus Zusatzqualifikation Microsoft Power BI für die Visualisierung der Ergebnisse.
SQL, Power BI und Python/pandas im Zusammenspiel: Daten abfragen, visualisieren und analysieren – für fundierte, datengetriebene Entscheidungen.
Backend-Vertiefung für Python-Programmierer: SQL, objektorientierte Programmierung, Git und ein eigenes Abschlussprojekt.
Fundierte Datenanalyse mit SQL, Power BI und Python/pandas – von Datenbankabfragen über interaktive Dashboards bis zur Datenvisualisierung mit matplotlib.
SQL-Praxiskurs für Data Science und Machine Learning: von der Datenmodellierung über komplexe Abfragen bis zum Feature Engineering für ML-Projekte.
Praxisorientierte Weiterbildung in Business Intelligence mit SQL als Kernwerkzeug für Datenanalyse, ergänzt um Power BI, Excel und erste Python-Kenntnisse für datengestützte Entscheidungen.
Einstieg in Datenbankdesign und SQL-Abfragen: von Joins, Indexierung und Aggregation über Datenmodellierung bis zu Power-BI-Visualisierung und ersten Schritten im maschinellen Lernen.
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