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Ergebnisse für „data science analytics"
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Datenmodellierung praxisnah anhand der Cloud-Plattform Snowflake: von der Rohdatenschicht über ELT-Transformationen bis zur reportingfähigen Warehouse-Struktur.
Datenqualitätsmanagement praktisch umgesetzt: fehlende Werte, Dubletten und uneinheitliche Formate mit pandas erkennen, bereinigen und dokumentieren.
Gestaltungsprinzipien für überzeugende Charts: passende Diagrammtypen wählen, Irreführung vermeiden und Visualisierungen mit Power BI, SQL und maschinellem Lernen umsetzen.
Business Intelligence, SQL und Power BI praxisnah: mit eigenständigem BI-Abschlussprojekt und Orientierung für den Einstieg in Datenberufe.
Aufbau eines Kompetenzprofils als BI-Analyst/in mit SQL, relationalen Datenbanken und Power BI, abgerundet durch ein eigenständiges BI-Abschlussprojekt.
SQL und Power BI gezielt zur Analyse und Optimierung von Geschäftsprozessen einsetzen – von der Datenabfrage bis zum eigenständigen BI-Projekt.
Grundlagen der Datenanalyse mit SQL und Power BI: Datenbereinigung, Automatisierung von Auswertungen und Performance-Tuning für große Datensätze.
Einstieg ohne Vorkenntnisse: SQL-Grundlagen, Datenmodellierung und Datenvisualisierung für Business Intelligence, Controlling und Reporting.
Automatisierte Berichte und Analysen mit Microsoft Power BI: dynamische Datenmodelle, SQL-Datenintegration und maschinelles Lernen für wiederkehrende Auswertungen.
Fortgeschrittene Power-BI-Techniken für Business Intelligence: prädiktive Analysen mit maschinellem Lernen, komplexe Dashboards und Performance-Optimierung großer Datenmodelle.
Power-BI-Datenmodelle für datengetriebene Analysen: effiziente Datenspeicherung, Tabellenbeziehungen, interaktive Dashboards und Performance-Tuning für Skalierbarkeit.
Natural Language Processing (NLP) für Data Scientists: von Textvorverarbeitung über überwachtes Lernen bis zur Verarbeitung großer Textmengen mit PySpark.
Fortgeschrittene Power-BI-Datenmodellierung: bestehende Modelle optimieren, SQL-Abfragen verfeinern und Prognosemodelle direkt in Dashboards integrieren.
Power BI von Grund auf lernen: Dashboards aufbauen, SQL-Grundlagen für Datenzugriffe verstehen und erste Schritte in Richtung datengetriebener Entscheidungsprozesse gehen.
SQL-Kurs mit Fokus auf Data Science: Datenbereinigung, -transformation und -aufbereitung als Grundlage belastbarer Analysen, ergänzt um komplexe Abfragen und die Visualisierung der Ergebnisse.
Selbstgesteuerte BI-Weiterbildung aus SQL, Power BI und Data Preprocessing mit Mentoring statt festem Stundenplan - inklusive eigenständigem BI-Abschlussprojekt und persönlichem Datenportfolio.
Praxiskurs für ELT-Entwickler:innen: Transformationslogik modellbasiert mit dbt aufbauen - von SQL-basierten Modellen über Staging/Intermediate/Mart-Modularisierung bis zu Abhängigkeitsgraphen und Selektoren.
Selbstgesteuerte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python, pandas, matplotlib und seaborn - von Programmiergrundlagen bis zum eigenständigen Datenportfolio-Projekt mit Mentoring statt festem Stundenplan.
Weiterbildung für den Übergang von klassischer Betriebsanalyse zu datengetriebener Analyse: ERP-Datenintegration, SQL, Python und Power BI sowie prädiktive Modelle für operative Geschäftsentscheidungen.
Praxiskurs für Warehouse Developer: Transformationslogik mit dbt-Materialisierungsstrategien, mehrschichtiger Warehouse-Architektur und automatisierten Datenqualitätstests statt einzelner SQL-Skripte.
BI-Kurs mit MS SQL Server als Datengrundlage: durchgängiger Prozess von statistischer Analyse und Kennzahlenbildung bis zur interaktiven Power-BI-Visualisierung für Entscheidungsträger.
Schnelle, punktgenaue Datenanalysen statt langer Reporting-Zyklen: SQL-Abfragen und Python/pandas gezielt kombinieren, um Ad-hoc-Fragestellungen direkt zu beantworten.
Business-Analyse mit klassischem Werkzeug – Statistik, SQL, Power BI – und gezieltem Einsatz von Prompt Engineering, um KI-Werkzeuge sinnvoll in die Analysearbeit einzubinden.
Data-Analyst-Kompetenzen – MS SQL Server, Python, Data Storytelling – gezielt aufgebaut, um sie im ingenieurwissenschaftlichen Alltag einzusetzen.
DataFrames, Datenbereinigung und -transformation mit pandas – von der SQL-Datenextraktion bis zur Integration in Power-BI-Dashboards.
Der vollständige BI-Workflow: Daten aus Web- und Textquellen extrahieren, in SQL-Datenbanken modellieren und mit Power BI zu interaktiven Berichten verdichten.
Datenanalyse für digitale Geschäftsprozesse: mit SQL, Power BI und Python Berichte und Dashboards erstellen, Trends erkennen und Entscheidungen datenbasiert vorbereiten.
Generative KI-Werkzeuge wie ChatGPT und Copilot gezielt und verantwortungsvoll in die tägliche Arbeit als Business Analyst integrieren.
Umfassende Datenanalyse und Business Intelligence: Datenvorbereitung, komplexe SQL-Abfragen, interaktive Power-BI-Dashboards und automatisierte Berichtsprozesse für datenbasierte Entscheidungen.
Data Cleaning und Visualisierung für angehende Data Analysts: Kerntechniken der Datenbereinigung mit pandas sowie Diagramme mit matplotlib, erprobt an realen Projekten wie Taxidaten und Churn-Analyse.
Kombiniert KI-gestützte Datenanalyse mit der Vorbereitung auf die CCNP-Zertifizierung (Cisco Certified Network Professional) - zwei individuell kombinierbare Module für Schnittstellenrollen.
Kombiniert KI-gestützte Datenanalyse mit vertiefter Projektsteuerung in Microsoft Project - zwei individuell kombinierbare Module für datenbasiertes Projektcontrolling.
Data Literacy, Data Storytelling und der Aufbau interaktiver Power-BI-Dashboards für die Arbeit als BI Analyst - mit Kombination aus Gruppenunterricht und Selbstlernphasen.
BI-Kompetenz mit Fokus auf Datenqualität: Konsolidierung heterogener Datenquellen, KPI-basierte Analyse und Qualitäts-Dashboards mit SQL, Power BI und Python.
BI-Kompetenz für Data Stewards: Datenverantwortung, Metadaten und Data-Governance-Grundlagen kombiniert mit SQL, Power BI und Python für nachvollziehbare Datenbestände.
BI-Kompetenz für digitale Kanäle: Web- und App-Kennzahlen, Kampagnenauswertung und Dashboards mit SQL, Power BI und Python für datengetriebene Digital-Analyst-Rollen.
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