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Ergebnisse für „data science analytics"
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Coding Bootcamp für Quereinsteiger:innen: Python-Grundlagen, objektorientierte Programmierung, Algorithmen, Bash und Git bis zum eigenen Datenportfolio-Projekt.
Breit angelegter SQL-Kurs von der Datenmodellierung über Abfragen und Stored Procedures bis zur Visualisierung in Power BI – für den Einstieg in die praktische Datenanalyse.
Performance-orientierter SQL-Kurs: Stored Procedures, Window Functions, Query-Optimierung und Skalierungsstrategien für leistungsfähige, produktionsreife Datenanalysen mit Power BI.
Praxisprojekt-Weiterbildung: eigenständiges Datenanalyse-Portfolioprojekt von der Datenbeschaffung über SQL und Power BI bis zur Ergebnispräsentation als Referenz für den Berufseinstieg.
Praxisorientierte Weiterbildung für Naturwissenschaftlerinnen: automatisierte Datenanalyse mit Python, pandas und Machine Learning für den Einstieg in Data-Science-Berufe.
Kombi-Weiterbildung aus Performance Marketing mit Power BI, Prozessmodellierung mit BPMN 2.0 und Grundlagen der Finanzbuchhaltung mit DATEV.
Power-BI-Weiterbildung mit Fokus auf die Anbindung mehrerer Datenquellen: SQL-Datenbankabfragen, Excel-Import und Power-Query-Transformation werden zu einem durchgängigen Berichtsmodell verknüpft.
Big-Data-Verarbeitung mit Python: Datenbereinigung und Analyse mit pandas, statistische Kennzahlen und Regressionsmodelle, Visualisierung mit matplotlib.
Praxisorientierte Weiterbildung zu Business Intelligence mit Power BI, Excel/Power Query und SQL für die Erstellung und Optimierung von Berichten und Dashboards.
Praxisnaher Einstieg in datengetriebene Geschäftsmodelle: von Power BI und SQL über Statistik bis zu Machine Learning für strategische Entscheidungen.
Analyseergebnisse mit Power BI visuell aufbereiten und als überzeugende Data Story kommunizieren - von Dashboards bis zur adressatengerechten Präsentation.
Bootcamp mit Fokus auf Datenvisualisierung: Power BI, DAX und Dashboard-Design für aussagekräftige, geschäftsrelevante Analysen.
Weiterbildung zur Integration von OpenAI-Modellen in Data-Science-Workflows: Python, SQL, Machine Learning und verantwortungsvoller KI-Einsatz.
Weiterbildung zur Verbindung von Prompt-Engineering und Data-Science-Methoden – von der Gestaltung wirksamer Prompts über Python-basierte Analyse bis zur verantwortungsvollen Nutzung generativer KI.
Vertiefungskurs zu Spark SQL auf Databricks: von DataFrames und Delta Lake über verteilte Abfragen bis zur SQL-basierten Verarbeitung von Datenströmen.
Praxisnaher Einstieg in Business Intelligence: SQL-Datenabfragen, Power-BI-Dashboards und explorative Datenanalyse für datenbasierte Entscheidungen.
Kombination aus KI-Grundverständnis und Business-Intelligence-Praxis: Power BI, DAX und SQL für datenbasierte Entscheidungsprozesse im Unternehmen.
Einstieg in Data Analytics: Datenbereinigung mit pandas, Visualisierung mit matplotlib und erste SQL-Abfragen für den Aufbau eines soliden Analyse-Fundaments.
Python-Weiterbildung mit Fokus auf Data Pipelines: OOP, Algorithmen, Git und Bash, abgeschlossen mit einem eigenen Datenportfolio-Projekt.
Kombi-Weiterbildung aus KI-gestützter Datenanalyse und PRINCE2 Practitioner (Axelos): Datenauswertung und strukturiertes Projektmanagement in einem Zertifizierungspaket.
Praxisorientierte Weiterbildung in statistischer Datenanalyse: von deskriptiven Kennzahlen über Python/pandas bis zur Visualisierung mit Power BI im Business-Kontext.
BI-Weiterbildung mit Schwerpunkt professionelle Berichterstellung: fortgeschrittene SQL-Techniken wie Window Functions, Partitionierung sowie Power-BI-Dashboards mit Cloud-Integration.
Werkzeugorientierter Big-Data-Analyst-Kurs: SQL-Abfragen, Stored Procedures, ETL-Prozesse und Power-BI-Dashboards für die professionelle Datenverarbeitung.
Kurs zu Big Data Analytics mit spezialisierter Datenanalyse-Software: statistische Methoden, SQL-Abfragen und automatisierte ETL-Pipelines für belastbare Analysen.
Einstiegskurs in Big Data Analytics: von den SQL-Grundlagen über Datenmanagement und Dashboards bis zu statistischen Auswertungen und automatisierten Analyseprozessen.
Aufbaukurs für bereits datenaffine Personen: Werkzeuge, Workflows und Automatisierung optimieren, um Big-Data-Analysestrategien effizienter und belastbarer zu machen.
Breit angelegter Data-Analytics-Kurs: SQL, Statistik, Power BI, Datenmodellierung, Web-Dashboards und maschinelles Lernen für datengetriebene Entscheidungsprozesse.
Praxiskurs zu den Kernkompetenzen der Big-Data-Arbeit mit Python: Datenbereinigung, Zusammenführung von Datensätzen, Visualisierung und der Einsatz von pandas und SQL.
BI-Kurs für schnelle Spontanauswertungen: dynamische Power-BI-Dashboards, SQL- und Power-Query-Datenaufbereitung sowie flexible Excel-Analysen.
BI-Weiterbildung mit Fokus auf Software- und Systemdaten: SQL-Abfragen, Power Query und Power BI, um Anwendungs- und Datenbankkennzahlen in verständliche Dashboards zu übersetzen.
BI-Weiterbildung mit Fokus auf technische und betriebliche Ingenieurdaten: SQL, Power Query und Power BI, um Produktions- und Messwerte in aussagekräftige Dashboards zu übersetzen.
BI-Weiterbildung mit Fokus auf Medien- und Nutzungsdaten: SQL, Power Query und Power BI, um Reichweiten, Nutzerverhalten und Medientrends in Dashboards zu übersetzen.
Kompaktes BI-Specialist-Programm mit SQL, Power BI und Python: von der Datenzusammenführung über DAX-Kennzahlen bis zum eigenen Abschlussprojekt und Portfolio.
Change-Kennzahlen wie Readiness, Adoption und Impact werden in Power BI modelliert, visualisiert und im laufenden Projekt zur Steuerung genutzt.
ChatGPT in datenwissenschaftlichen Workflows: Textmuster erkennen, Python-gestützte Modellanwendung und SQL-Datenintegration für Prognose-Unterstützung.
Data-Analyst-Grundlagen speziell für angehende Wirtschaftsingenieurinnen und -ingenieure: Python, SQL und Power BI für wirtschaftliche Fragestellungen.
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