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Ergebnisse für „data science analytics"
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SQL von den Grundlagen bis zur Optimierung: Joins, Subqueries, Normalisierung, Window-Funktionen und Abfrageoptimierung für effektive Datenanalyse und professionelles Datenmanagement.
Fortgeschrittene SQL-Abfragen, Datenbankoptimierung und Power-BI-Dashboards mit DAX: Der Kurs bereitet auf die Rolle als BI Analyst vor, der Datenbanken effizient abfragt und daraus interaktive Berichte für die Unternehmenssteuerung baut.
Rohdaten bereinigen, mit SQL analysieren und in aussagekräftige Merkmale für Machine-Learning-Modelle überführen: Der Kurs vermittelt die Datenaufbereitung und das Feature Engineering, die über die Qualität von Data-Science-Projekten entscheiden.
Blockchain-Grundlagen, Smart Contracts und Webentwicklung mit Python und JavaScript verbinden: praxisnahe Ausbildung zur Blockchain Data Engineer:in inklusive Datenanalyse und Machine-Learning-Basics.
Data-Analytics-Kurs für datenbasierte Optimierung: SQL, explorative Datenanalyse, Power BI mit DAX, Datenmodellierung und Einführung in maschinelles Lernen.
Analysen und Reports aus einem Data Warehouse: SQL-Abfragen, Stern- und Schneeflockenschemata, Partitionierung sowie interaktive Dashboards und DAX-Kennzahlen in Power BI.
SQL-Grundkurs für strukturierte Datenanalyse: von Abfragen, Joins und Aggregationen über Stored Procedures bis zu Performance-Tuning und Datenvisualisierung.
Data-Science-Grundlagen für Marketingfachkräfte: SQL, Python und Machine Learning zur Kundenanalyse, angewendet auf strategische Marketing-Fragestellungen.
Data-Science-Methoden praxisnah entlang dreier Branchen: Krankheitsprognosen im Gesundheitswesen, Risikobewertung im Finanzbereich und Prozessoptimierung in der Industrie 4.0.
Praxisnahes Analyse-Bundle aus MS Excel, MS Access und Power BI inklusive KI-Grundlagen: Der Kurs deckt die gesamte Datenpipeline von der Aufbereitung über die Datenbank bis zur interaktiven Dashboard-Visualisierung ab.
Praxiskurs zur Datenmodellierung mit Snowflake für angehende Analytics Engineers: Warehouse-Architektur, Transformation und cloudbasierte ELT-Prozesse.
SQL-Grundlagen und Power-BI-Reporting kombiniert mit Karriereentwicklung im Datenbereich — inklusive Mentoring, Portfolio-Aufbau und flexibler Lernorganisation für den Einstieg in Datenberufe.
Grundlagenkurs Data Analytics: relationale Datenbanken, SQL-Abfragen und Python-basierte Datenverarbeitung bis hin zu interaktiven Dashboards — in Vollzeit als Hybrid Learning.
Umfassende Data-Analytics-Ausbildung von der Datenerfassung über Python/SQL und Statistik bis zu Machine Learning, Datenvisualisierung und LLM-Workflows.
Vom Rohdatensatz zum einsatzfähigen Vorhersagemodell: Dieser Kurs bringt Ihnen statistische Grundlagen, Machine-Learning-Algorithmen und deren Einbindung in Softwarelösungen bei, damit Sie als Data Science Developer datenbasierte Anwendungen mitentwickeln können.
Von SQL über Python bis zu Big Data mit PySpark: Dieser vertiefende Kurs vermittelt Supervised-Learning-Algorithmen und deren Anwendung auf große Datenmengen – für alle mit Hochschulabschluss oder vergleichbarer Erfahrung.
Datenanalyse gezielt für Marketing und Vertrieb: SQL, Python und Power-BI-Dashboards kombiniert mit Supervised-Learning-Grundlagen, um Kampagnen und Vertriebsprozesse datenbasiert zu steuern und zu optimieren.
Breite Data-Scientist-Ausbildung von Python über Deep Learning bis zu Big Data, Business Intelligence und KI-Agenten: virtuelles Klassenzimmer in Vollzeit, mit individueller Projektarbeit zum Aufbau eines Portfolios.
Interaktive Dashboards, Datenmodellierung und Performance-Tuning in Power BI: dieser Kurs vermittelt erweiterte Analysetechniken und Data Storytelling für fundierte, datengestützte Entscheidungen im Unternehmen.
Aufbaukurs für komplexe SQL-Abfragen, Datenaufbereitung und die Anbindung an BI-Tools wie Power BI und Tableau — für belastbare, analysefähige Datensätze.
SQL-Datenanalyse und Power-BI-Reporting für BI Analysts: von präzisen Datenbankabfragen über Performance-Optimierung bis zu interaktiven Dashboards mit DAX.
Echtzeit-Datenanalyse mit Microsoft Power BI Service: Live-Dashboards, DirectQuery, Streaming-Daten und SQL-Abfragen für kontinuierlich aktualisierte, performante Business-Intelligence-Berichte.
Power BI von der Datenquelle bis zum interaktiven Dashboard, ergänzt um eine Einführung in Data-Science-Methoden mit Python: Datenmodellierung, DAX-Berechnungen und erste Schritte im maschinellen Lernen.
Ein Weiterbildungsweg für Quereinsteiger:innen in die Datenanalyse: von SQL und Power BI über Python bis zu den Grundlagen von Machine Learning und Big Data mit PySpark.
Data Literacy, SQL und relationale Datenbanken kombiniert mit Power-BI-Dashboards und Python/pandas für datengetriebene Entscheidungen im Finance-Umfeld.
Relationale Datenbanken mit MySQL entwerfen, abfragen und optimieren – plus Zusatzqualifikation Microsoft Power BI für die Visualisierung der Ergebnisse.
Performance Marketing, Power-BI-Reporting und KI-gestützte Kampagnenanalyse für Meta Ads, Google Ads und automatisierte Dashboards.
Power BI und fortgeschrittenes Datenmanagement: SQL, ETL-Prozesse und Data Storytelling für aussagekräftige Reports und Dashboards.
Python für Data Analytics mit Pandas, interaktive Dashboards in Power BI, statistische Modellierung sowie Automatisierung und Performance-Tuning für datenintensive Anwendungen.
Fundierte Datenanalyse mit SQL, Power BI und Python/pandas – von Datenbankabfragen über interaktive Dashboards bis zur Datenvisualisierung mit matplotlib.
Praxiskurs zu Power BI, SQL und statistischen Analysemethoden für Big-Data-Auswertungen – von Dashboard-Erstellung bis zur Automatisierung mit Stored Procedures.
Daten verständlich visualisieren und erzählen — mit Power BI, Tableau und Python (Matplotlib/Plotly), praxisnah anhand realer ESG- und Nachhaltigkeitsdaten.
Kombiniert Finanzbuchhaltung nach HGB mit Power-BI-Dashboards, Budgetierung und KI-gestützter Kennzahlenanalyse für datengestützte Unternehmenssteuerung.
Praxisorientierte Weiterbildung in Business Intelligence mit SQL als Kernwerkzeug für Datenanalyse, ergänzt um Power BI, Excel und erste Python-Kenntnisse für datengestützte Entscheidungen.
Weiterbildung zur Sicherung der Datenqualität in Business-Intelligence-Prozessen: Datenvalidierung, -bereinigung und die Verankerung von Data Quality in BI-Architektur und Governance.
Praxisnahe Weiterbildung zu KI und Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – von Datenbankgrundlagen bis zum eigenen Machine-Learning-Praxisprojekt.
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