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Ergebnisse für „data science analytics"
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Spezialisierung zum Data Analyst mit Schwerpunkt Data Storytelling: Datensammlung, -bereinigung und überzeugende Kommunikation von Analyseergebnissen mit Python.
Datenanalyse für ESG-Reporting: Nachhaltigkeitsdaten zu Scope 1-3, Energie und Lieferketten mit Python, SQL und Power BI verstehen, auswerten und berichten.
Data-Science-Weiterbildung mit Fokus auf automatisierte Datenpipelines, SQL, Power BI und Machine Learning für den beruflichen Einstieg ohne Vorkenntnisse.
Analytische Methoden für Data Scientists: explorative Datenanalyse, SQL, Power BI, Datenpipelines und Machine Learning mit Schwerpunkt auf statistischen Verfahren.
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Grundlagen und Best Practices der Datenvisualisierung: nutzerorientierte Darstellung komplexer Daten mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung.
Methoden der Datenvisualisierung: unterschiedliche Visualisierungsansätze mit Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung methodisch vergleichen und auswählen.
Datenvisualisierungs-Skills für Projektmanagement und digitale Transformationsprojekte: Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung im Projektkontext.
Storytelling mit interaktiven Dashboards für Controlling und Reporting: Power BI, SQL, Machine Learning und Datenmodellierung zur Kommunikation von Kennzahlen.
Datenvisualisierung mit Schwerpunkt auf Machine-Learning-Erweiterung: Power BI, SQL und Datenmodellierung ergänzt um automatisierte Mustererkennung und Prognosen.
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Power BI mit Zusatzqualifikation Python und SQL: Datentransformation, relationale Datenbanken und Automatisierung kombiniert lernen.
Power-BI-Funktionen für interaktive Dashboards: SQL-Integration, Datenmodellierung und maschinelles Lernen für datenbasierte Entscheidungen.
Statistische Methoden und Datentransformation für Business Intelligence: SQL, Power BI und deskriptive Statistik praxisnah verbunden.
Power BI für datengetriebene Entscheidungen: SQL-Integration, Visualisierung, maschinelles Lernen und Datenmodellierung im Zusammenspiel.
Fortgeschrittene Power-BI-Methoden: strukturiertes Informationsmanagement, SQL-Integration, Automatisierung und Performance-Tuning.
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Python-Kurs mit klarem Fokus auf Datenanalyse: praxisnaher Einsatz der Bibliothek Pandas zum Laden, Filtern und Auswerten von Daten, ergänzt um objektorientierte Programmierung und SQL-Integration.
Weiterbildung zu SQL-Grundlagen, Datenextraktion, der Verknüpfung von SQL mit Python/pandas und Best Practices im Datenmanagement für den Einstieg in die Datenanalyse.
Fokuskurs zum systematischen Testen von Datentransformationen mit dbt für den praktischen Einsatz in Warehouse-Entwicklungsprojekten.
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Change-Steuerung für Digital Transformation Manager:innen mit Power BI: Datenmodell, Dashboards, Steuerungskreislauf und Data Storytelling für Veränderungsprojekte.
Von explorativer Datenanalyse über interaktive Power-BI-Dashboards bis zu prädiktiver Analytik und maschinellem Lernen – der vollständige Weg zur datengestützten Prognose.
Datenqualität systematisch sichern: von Qualitätskriterien über Datenbereinigung bis zu SQL-basierten Prüfungen und Power-BI-Reporting für belastbare Analysen.
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Data-Science-Projekte nicht nur fachlich korrekt, sondern effizient umsetzen: automatisierte Pipelines, performante SQL-Abfragen und ressourcenschonendes maschinelles Lernen.
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Die gesamte Werkzeugkette der Datenanalyse: SQL-Datenmodellierung, Power-BI-Visualisierung, webbasierte Präsentation und Grundlagen des maschinellen Lernens.
Datenqualität mit Excel prüfen und sichern: statistische Kennwerte, bedingte Formatierung, Pivot-Tabellen und Diagramme für fundierte Qualitätschecks ohne zusätzliche Software.
Datenqualität visuell prüfen mit Python und matplotlib: fehlende Werte, Ausreißer und unplausible Muster grafisch sichtbar machen statt nur rechnerisch nachweisen.
Fehlende Daten systematisch identifizieren und bearbeiten: mit SQL, Python/pandas und Power Query/Power BI begründete Entscheidungen statt intuitiver Standardlösungen treffen.
Technischer Kurs zu Materialisierungsstrategien in ELT-Prozessen und deren Umsetzung mit dbt für Analytics Engineers, die Transformationslogik strukturiert und testbar aufbauen möchten.
Einstiegskurs zu Power BI mit Fokus auf Datenmodell-Beziehungen, DAX-Grundfunktionen und SQL-Datenvorbereitung, ergänzt um maschinelles Lernen als Erweiterung für Prognosen in Berichten.
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