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Ergebnisse für „data science analytics"
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Excel-Weiterbildung für Business Analysts: Übergaben, Schnittstellen und Verantwortlichkeiten zwischen Prozessschritten systematisch analysieren und dokumentieren.
Zertifikatslehrgang zur Datenanalyse mit Python: Datenimport, -bereinigung, statistische Auswertung und explorative Analyse für datenbasierte Entscheidungen.
Machine Learning mit scikit-learn für Business Intelligence: SQL-Datenaufbereitung, Regression und Entscheidungsbäume zur Ableitung geschäftsrelevanter Vorhersagen.
Vertiefungskurs für Warehouse Developer: Materialisierungsstrategien in ELT-Prozessen und Transformationslogik mit dbt für nachvollziehbare, wartbare Data-Warehouse-Modelle.
Modellierungsfokussierter dbt-Kurs für Analytics Engineers: saubere Transformationsschichten aufbauen, testen und im Warehouse nachvollziehbar strukturieren.
Veränderungsmanagement in Organisationen planen und begleiten, ergänzt um eine Zusatzqualifikation in Microsoft Power BI zur Visualisierung von Change-Prozessen.
Interaktive Power-BI-Dashboards bauen und mit explorativer Datenanalyse sowie statistischen Methoden überzeugende Datenstories für Entscheidungsträger entwickeln.
SQL-Abfragen und Power-BI-Dashboards gezielt für Performance-Marketing einsetzen: Kampagnendaten auswerten, Kundensegmente analysieren und A/B-Tests datenbasiert durchführen.
Fokus auf Prozessoptimierung: effiziente SQL-Abfragen, skalierbare Datenmodellierung und automatisierte Machine-Learning-Verfahren zur Beschleunigung von Datenverarbeitungsabläufen.
Reiner Einsteigerkurs für den kompletten Data-Analyst-Workflow: SQL-Grundlagen, Anbindung an Python/pandas und Visualisierung mit matplotlib anhand geführter Projekte wie Taxidaten und Kundenabwanderung.
Requirements Engineering für Data Analytics: klare Datenanforderungen definieren, Analysemethoden auf Geschäftsfragen abstimmen und Erkenntnisse in verwertbare Use Cases überführen.
Konzeptioneller Data-Science-Kurs: Wie werden Datenpipelines, Analysen und Machine-Learning-Modelle so gebaut, dass sie effizient, skalierbar und im echten Betrieb belastbar sind.
Umfassende Data-Scientist-Ausbildung: von SQL-Datenbankabfragen über explorative Analyse und Datenpipelines bis zu Power-BI-Visualisierung und Grundlagen des maschinellen Lernens mit Feature Engineering.
Einsteigerkurs in die Datenanalyse: Grundlagen der Datenmodellierung, SQL-Datenbankabfragen und Power-BI-Visualisierung als solides Fundament für den beruflichen Einstieg in datenorientierte Tätigkeiten.
SQL-Weiterbildung für angehende BI-Analysten: von Datenbankgrundlagen über Joins und Aggregationsfunktionen bis zu performanten Abfragen für Reporting und Dashboards.
Kombination aus Python/pandas und SQL zum Aufbau eigener Datenpipelines: von der Datenmanipulation über relationale Abfragen bis zur Vorbereitung auf Data-Analyst- und Data-Engineer-Rollen.
SQL-Weiterbildung für Data Analysts: präzise Datenabfragen, Joins, Datenbereinigung und Query-Optimierung für fundierte Analysen.
Data-Engineering-Kurs zu ETL-Prozessen: Datenquellen extrahieren, transformieren und laden sowie in SQL-Datenbanken und Power BI integrieren.
Data-Analytics-Weiterbildung mit Nachhaltigkeitsfokus: ESG-Kennzahlen erfassen, mit Python und SQL modellieren und in Power-BI-Dashboards für datenbasierte Nachhaltigkeitsstrategien aufbereiten.
Aufbaukurs für Data Analysts: fortgeschrittene Power-BI-Techniken, DAX- und M-Formeln, Dataflows sowie Datenmodellierung mit SQL und Python.
Aufbaukurs Predictive Modeling: Supervised-Learning-Verfahren, Hyperparameter-Tuning, Modellinterpretation und skalierbare Datenverarbeitung mit PySpark.
Python für Datenanalyse: SQL-Datenabfragen, Datenbereinigung und statistische Berechnungen mit Pandas und NumPy sowie Datenvisualisierung zur Mustererkennung in großen Datensätzen.
Praxiskurs zur Rohdatenaufbereitung mit Python für ETL-Entwickler:innen: Einlesen, Bereinigen und Transformieren von CSV-, JSON- und Parquet-Daten mit pandas für belastbare ETL-Pipelines.
dbt-Testing für Analytics Engineer: Data Tests, Schema Tests und Qualitätssicherung robuster Transformationsmodelle im Warehouse.
Fokuskurs auf die Datenaufbereitung für Reports: Bereinigung, Modellierung und Transformation mit SQL, Power Query und Python, mündend in Power-BI-Dashboards.
Datenanalyse von der SQL-Extraktion bis zur Python-Visualisierung: relationale Datenbanken abfragen, mit pandas auswerten und Ergebnisse in Matplotlib oder Power BI darstellen.
Generative KI-Tools wie ChatGPT gezielt in der Datenanalyse einsetzen: von der Prompt-Formulierung über automatisierte Berichte bis zum kritischen Umgang mit KI-Ergebnissen.
Datenaufbereitung mit SQL und interaktive Berichte mit Power BI: praxisnahe Weiterbildung für den Einstieg in Business-Intelligence-Aufgaben.
Data-Analyst-Weiterbildung mit Power BI und Data Preparation: Dashboards, statistische Analyse, Datenmodellierung und Performance-Tuning für reale Business-Cases.
Excel-Weiterbildung für den Data-Science-Kontext: analytische Funktionen, Pivot-Tabellen, Diagramme und einfache Datenmodelle für schnelle Datenexploration.
Einführung in Data Science: Python und pandas, Supervised Learning, Modellinterpretation und Big-Data-Verarbeitung mit PySpark.
Statistische Modelle für Data Scientists: Supervised Learning, Modellinterpretation, Big Data mit PySpark und ein eigenes Datenportfolio-Projekt.
Weiterbildung zur Vorbereitung auf die Red-Hat-Certified-Engineer-Zertifizierung, ergänzt um KI-gestützte Methoden der Datenanalyse auf Linux-basierten Systemen.
Strategieorientierter BI-Kurs: Power-BI-Dashboards zur Ableitung von KPIs und strategischen Handlungsempfehlungen aus komplexen Geschäftsdaten.
Prozessorientierter BI-Kurs: SQL, Power BI und Datenmodellierung im Dienst einer leistungsstarken, skalierbaren BI-Infrastruktur für operative und taktische Planung.
Netzwerk-Zertifizierung trifft Datenwissenschaft: CCNA-Kompetenz für den IT-Betrieb kombiniert mit Python-Programmierung und Data-Science-Methoden für Netzwerkanalyse und Automatisierung.
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