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Ergebnisse für „SQL"
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Praxisnaher Einstieg in Datenanalyse mit Python, SQL, Power BI und Azure — inkl. Vorbereitung auf Microsoft DP-900, PL-300 und CertNexus AIBIZ.
Eigene Python-Module und -Pakete strukturieren, dokumentieren und bereitstellen — kombiniert mit objektorientierter Programmierung und SQL-Datenzugriff für wiederverwendbare Softwarebausteine.
Python-Grundlagen mit Fokus auf Algorithmen und Datenstrukturen: von Syntax und Kontrollstrukturen über die Entwicklung eigener Algorithmen bis zu Listen, Dictionaries, Sets und SQL-Grundlagen.
Datenanalyse-Einstieg für Quereinsteiger: Python-Programmierung, Data Analytics, SQL, Datenvisualisierung und Projektmanagement im kombinierten Lernformat mit interaktiver Praxisumgebung.
Weiterbildung in angewandter KI und Data Science für Teilnehmende mit IT-Vorkenntnissen: zwei Module aus Data Analytics & Visualization und AI Mastery mit Deep Learning, NLP und Model Deployment.
Praxisnahe Weiterbildung zum Cloud Developer: Cloud-Grundlagen, Infrastructure as Code mit Terraform und Ansible, Kubernetes-Orchestrierung, Datenbankmanagement mit SQL sowie Container-Technologien mit Docker.
Predictive-Analytics-Kurs: Mit SQL, Python und statistischen Modellen aus historischen Daten Prognosen ableiten und die Ergebnisse in Dashboards für Entscheidungsprozesse aufbereiten.
Neuronale Netze verstehen und anwenden – von SQL-gestützter Datenaufbereitung über automatisierte Pipelines bis zur Modellvisualisierung mit Power BI.
Datenanalyse-Kurs mit SQL, Python und Power BI: Datenaufbereitung, statistische Analyse und interaktive Dashboards für datengetriebene Entscheidungen.
Datenanalyse mit Fokus auf Geschäftsmodell-Optimierung: Datenakquise aus Web- und Textquellen, SQL-Datenbankmanagement, explorative Analyse und Ergebnisdarstellung.
Gezielte Vorbereitung auf die Microsoft-Zertifizierungsprüfung DP-300: Azure Database Administrator – für Datenbankfachleute, die ihre Azure-SQL-Kenntnisse offiziell bestätigen lassen wollen.
Praxisorientierte Techniken für die Datenverarbeitung: Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und bereinigen, mit SQL auswerten und in interaktiven Dashboards und Berichten präsentieren.
Einstieg in Machine Learning und KI-gestützte Analysen: von SQL-Datenbanken über interaktive Dashboards bis zum Training erster Vorhersagemodelle – praxisnah aufgebaut, auch ohne Vorkenntnisse.
Gezielte Prüfungsvorbereitung auf Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900): Wiederholung der Kerninhalte und Übungsaufgaben zu Azure-Datendiensten vor der Zertifizierungsprüfung.
Serverseitige Webentwicklung mit Node.js, Express, SQL- und NoSQL-Datenbanken, Next.js und Docker — für Einsteiger mit Frontend-Vorkenntnissen.
Fortgeschrittene Methoden der Datenverarbeitung für Big-Data-Aufgaben: Stored Procedures, komplexe SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und statistische Analyseverfahren.
Spezialisierung auf Streaming-Datenverarbeitung mit Apache Kafka und Spark: Echtzeit-SQL, Live-Dashboards in Power BI und automatisierte Pipelines für kontinuierliche Datenströme.
Marketingorientierter Datenanalyse-Kurs: Kunden- und Marktdaten mit SQL, Python und pandas auswerten und die Ergebnisse mit Power BI in datengetriebene Marketingstrategien übersetzen.
Praxisorientierte Weiterbildung zum Programmierer mit Schwerpunkt objektorientierte Programmierung, Python und SQL-Datenbankintegration für Einsteiger und Fortgeschrittene.
Intensiver Quereinstieg in die Java-Backend-Entwicklung: Von Programmiergrundlagen über objektorientierte Softwareentwicklung bis zur vollständigen Vorbereitung auf die Oracle Java SE 21 Developer (OCP) Zertifizierungsprüfung.
Grundlagenkurs zum Big Data Analyst: automatisierte Datenanalyse, SQL-Datenmanagement und Power-BI-Visualisierung für den praxisnahen Einstieg in skalierbare Anwendungen.
Python-basierter Kurs zu Predictive Analytics: Machine-Learning-Modelle trainieren, Prognosen erstellen und Ergebnisse mit Power BI visualisieren.
Vertiefungskurs für Big Data Analyst:innen: SQL, Power BI, Datenmodellierung und Machine Learning gezielt für strategische, datengetriebene Entscheidungsprozesse einsetzen.
Skalierbare Methoden für explorative Datenanalysen mit Power BI, DAX, SQL und Stored Procedures für den praktischen Einstieg als Big Data Analyst.
Praxisnahe Weiterbildung zur Datenbankadministratorin bzw. zum Datenbankadministrator – von SQL-Grundlagen über Backup-Strategien bis zur Cloud-Migration in AWS, Azure und GCP.
Weiterbildung zur Test-Automatisierung mit Java, Selenium, TestNG, JMeter, Jenkins und Docker — von IT-Grundlagen bis zum Capstone-Projekt.
Dreistufiges Data-Science-Programm von IT-Grundlagen bis Applied AI: Python, Scikit-learn, Deep Learning und Capstone-Projekte.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – mit gezielter Vorbereitung auf die Zertifizierungen PL-300, AI-900 und CertNexus CAIP.
Fundierter Einstieg in die IT: Von Computergrundlagen über Python-Programmierung, Netzwerke, Linux und SQL bis zu Versionskontrolle mit Git, agilem Projektmanagement und Jira — alles in einem Kurs.
Praxisintensive Vollzeit-Weiterbildung in Datenanalyse und Visualisierung mit Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), Tableau, SQL und Google Spreadsheets — 15 Assignments, 4 Projekte, 1 Capstone.
Von den Programmierfundamenten bis zur serverseitigen Webentwicklung: Diese Vollzeit-Weiterbildung führt Sie Schritt für Schritt durch Java SE und Java Web in einem kompakten Gesamtlehrgang.
Datenanalyse für das Controlling: Python, Power BI, SQL und Data-Science-Methoden für datengetriebene Steuerung, Reporting und Prognosen im Unternehmenskontext.
Praxisnahe Weiterbildung für den professionellen Einsatz von Excel, Power BI und SQL in der Datenanalyse — ergänzt durch Grundlagen zu Azure AI Fundamentals.
Intensiv-Bootcamp in Data Science und KI: von SQL und Python bis zu Machine Learning, Statistik und Cloud-Anwendungen – für den Berufseinstieg als Data Scientist oder ML Engineer.
Kompaktkurs zum Big Data Analyst: relationale Datenmodellierung, SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards, Grundlagen der Statistik und automatisierte Datenbankprozesse für den Einstieg in die Datenanalyse.
Umfassendes Weiterbildungsprogramm, das analytische Werkzeuge — Excel, Power BI, SQL, Python — mit Microsoft-Zertifizierungen, Projektmanagement nach PRINCE2 und agilem Scrum verbindet und so auf die Doppelrolle als Data Analyst und Data Scientist vorbereitet.
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