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Ergebnisse für „data science analytics"
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Quereinstieg in Data Analytics: Python, SQL, Datenvisualisierung und Industrie-4.0-Kompetenzen für Arbeitssuchende ohne IT-Vorerfahrung.
Grundlagenkurs in Datenvisualisierung mit Looker Studio (Google Data Studio): Theorie, Modelle und praktische Umsetzung komplexer Datenprojekte.
Kompakter Einstieg in Data Science: von der Datenaufbereitung mit Python und Pandas über explorative Analyse bis zu den Grundlagen des maschinellen Lernens.
Kombinierter Lehrgang zur Desktop-Administration (MD-100/MD-102) und Power-BI-Datenanalyse (PL-300): Windows-Client-Verwaltung und professionelle Datenvisualisierung in einer Weiterbildung.
Kombinierter Lehrgang für das MS-900-Fundamentals-Zertifikat zu Microsoft 365 und das PL-300-Zertifikat zum Power BI Data Analyst — Vollzeit im Combined-Learning-Format.
Kombinierter Lernpfad: PL-100 befähigt zur Low-Code-App-Entwicklung auf der Power Platform, PL-300 vertieft die Datenanalyse und Berichterstellung mit Power BI.
Kursprogramm mit DP-100 (Azure Data Scientist Associate) kombiniert mit einem trägerinternen Modern-Work-Modul — für Fachkräfte, die Data-Science-Kompetenz mit modernem Microsoft-365-Know-how verbinden.
Doppelzertifizierungsprogramm für Azure Data Science (DP-100) und Power Platform-Entwicklung (PL-200) — ML-Modelle aus Azure direkt in Power Apps und Dataverse-Lösungen integrieren.
Kombinierte Weiterbildung für DP-100 Azure Data Scientist Associate und PL-300 Power BI Data Analyst: Machine Learning auf Azure entwerfen und betreiben — ergänzt durch datengetriebene Berichterstattung mit Power BI.
Kombiniertes Zertifizierungsprogramm für Azure Machine Learning (DP-100) und Microsoft 365 Enterprise Administration (MS-100) — zwei eigenständige Microsoft-Prüfungspfade in einem Vollzeit-Lehrgang.
Weiterbildung zur Zertifizierung als Azure Data Scientist Associate (DP-100) kombiniert mit einem trägerinternen Business-Applications-Modul – von Machine-Learning-Pipelines bis zu datengestützten Unternehmenslösungen.
BI-Kurs mit Fokus auf Prozessoptimierung im Unternehmen: Datenerhebung, SQL-Modellierung, Dashboard-Erstellung und kontinuierliche Verbesserung von BI-Prozessen.
Kompakter Einstieg in Data Science mit Python und Pandas: von der Datenaufbereitung über explorative Analyse bis zum maschinellen Lernen.
English-taught data analytics bootcamp: SQL, Python, Pandas, Tableau and Regex for end-to-end data analysis workflows – designed for career entry as Data Analyst or Business Intelligence professional.
Kurs zu Data Warehousing und ETL-Prozessen: Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und für Business Intelligence bereitstellen.
Einführung in Business Intelligence: Daten erheben, verarbeiten und mit SQL auswerten, erste Dashboards aufbauen und daraus eine tragfähige BI-Strategie ableiten.
Lernweg von Data-Literacy-Grundlagen über SQL bis Power BI mit eigenständigem BI-Abschlussprojekt - im flexiblen Selbststudium mit Mentor:innen-Unterstützung.
BI-Kurs mit Fokus auf Strategie und Infrastruktur: Datenpipelines optimieren, Kennzahlen strukturieren und Geschäftsprozesse datengetrieben steuern.
BI-Werkzeugkasten für Controlling und Reporting: optimierte SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und Datenmodellierung für skalierbare Berichtsprozesse.
BI-Projekte von der strategischen Planung bis zur Umsetzung: SQL-Datenbankmanagement, Aufbau von BI-Architekturen, Kennzahlendefinition und automatisierte Berichte.
Vertiefter BI-Kurs mit Fokus auf Datenbankoptimierung: Window Functions, Indexierung, Stored Procedures sowie Power BI für skalierbare, automatisierte Unternehmensanalysen.
Grundlagenkurs für Business Intelligence: SQL-Datenabfragen, die Integration verschiedener BI-Werkzeuge für Dashboards sowie die Automatisierung wiederkehrender Analyseprozesse im Hybrid-Format.
Geschäftskennzahlen strukturiert auswerten: von der SQL-Datenbasis über Power Query und Berechnungsmethoden bis zur Visualisierung und Dokumentation in Power BI.
Praxiskurs zu Microsoft Power BI: Daten verbinden, modellieren, visualisieren und interaktive Dashboards für datenbasierte Entscheidungen erstellen.
Best-Practice-Kurs für Power BI: Datenquellen sauber anbinden, Berichte optimieren und Dashboards bauen, die auch bei großen Datenmengen performant bleiben.
Kurs zu Power Query und ETL-Prozessen in Power BI: Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und laden – mit Einblick in ergänzendes maschinelles Lernen.
Power-BI-Kurs mit Fokus auf interaktive Dashboards und Reports: Stored Procedures, SQL-Abfragen, Datenmodell-Optimierung und Performance-Tuning für datenbasierte Berichte.
Power-BI-Grundlagenkurs: interaktive Datenvisualisierung, SQL-Analysen, Datenmanagement sowie Automatisierung und Aktualisierung von Berichten aus mehreren Datenquellen.
Power-BI-Kurs mit Fokus auf externe Datenquellen: DirectQuery, Streaming-Daten, Datenintegrationstechniken und automatisierte Synchronisation für Echtzeit-Analysen.
SQL-fokussierte Weiterbildung für Business-Intelligence-Aufgaben: strukturierte Datenabfragen, Aufbereitung mit Power Query und Weiterverarbeitung in Power BI für Reporting und Kennzahlenmodelle.
Technisch vertiefter BI-Kurs zur Dashboard-Erstellung: SQL-Datenmodell, Power Query-Transformation, Power-BI-Visualisierung und Datenqualitätssicherung im Zusammenspiel.
Umfassende BI-Analyst-Ausbildung mit drei Zertifizierungen: MCSA BI Reporting, MCSE Data Management and Analytics und PRINCE2 Practitioner — für eine Karriere in datengetriebenen Unternehmen.
Fortgeschrittener Kurs zu Big Data Analytics für Unternehmen: SQL-Optimierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Bereitstellung und Grundlagen des maschinellen Lernens für datengetriebene Entscheidungen.
Einstiegskurs in Big Data Analytics: Grundlagen relationaler und nicht-relationaler Datenbanken, einfache SQL-Abfragen, erste Power-BI-Dashboards und grundlegende ETL-Prozesse.
Praxisorientierter Einstieg in Big-Data-Analytics: von SQL-Abfragen über Power-BI-Dashboards bis zu maschinellem Lernen für datengetriebene Anwendungen.
Methodenkurs für strukturierte und unstrukturierte Big-Data-Bestände: SQL, Power BI, Datenmodellierung und maschinelles Lernen im Zusammenspiel.
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