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Ergebnisse für „pandas"
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Praxisnahe Weiterbildung zu KI und Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI – von Datenbankgrundlagen bis zum eigenen Machine-Learning-Praxisprojekt.
Weiterbildung für Marketing-Fachkräfte, die datengestützte Entscheidungen treffen möchten: SQL, Python/pandas, Data-Science-Grundlagen, PySpark und Supervised Learning in einer praxisnahen Kombination.
From Collection to Insight Generation: mit Python, SQL und APIs Daten erfassen, bereinigen und zu aussagekräftigen Erkenntnissen verarbeiten.
Praxisorientierte Data-Analyst-Weiterbildung mit realitätsnahen Projekten aus Transport und Kundenbindung – von der Datenbereinigung mit pandas und SQL bis zur Visualisierung mit matplotlib.
Data-Science-Weiterbildung mit Fokus auf Datenreinigung und maschinellem Lernen, ergänzt um SQL-Datenbanksysteme, DSGVO-Datenschutzrecht und Projektmanagement-Grundlagen.
Einstieg in Machine Learning: SQL und Python als Fundament, Datenaufbereitung mit pandas und NumPy, neuronale Netze und Modelltraining mit TensorFlow.
Quereinstieg in die Python-Entwicklung: objektorientierte Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen, Bash sowie Versionskontrolle mit Git.
Vertiefender Python-Kurs zu Generatoren, Dekoratoren, SQL-Datenbankanbindung, NumPy/Pandas und API-Integration für effiziente, skalierbare Anwendungen.
Praxisorientierte Weiterbildung für Naturwissenschaftlerinnen: automatisierte Datenanalyse mit Python, pandas und Machine Learning für den Einstieg in Data-Science-Berufe.
Big-Data-Verarbeitung mit Python: Datenbereinigung und Analyse mit pandas, statistische Kennzahlen und Regressionsmodelle, Visualisierung mit matplotlib.
Einstieg in Data Analytics: Datenbereinigung mit pandas, Visualisierung mit matplotlib und erste SQL-Abfragen für den Aufbau eines soliden Analyse-Fundaments.
Fortgeschrittene Datenanalyse mit Power BI, Python und pandas: Dashboards bauen, Daten programmatisch bereinigen und statistische Methoden für fundierte Geschäftsentscheidungen anwenden.
Python-Weiterbildung mit Fokus auf Data Pipelines: OOP, Algorithmen, Git und Bash, abgeschlossen mit einem eigenen Datenportfolio-Projekt.
Von Power-BI-Dashboards über Python und pandas bis zu Supervised Learning: fundierter Einstieg in die Kernwerkzeuge des Data-Scientist-Berufs.
Praxisorientierte Weiterbildung in statistischer Datenanalyse: von deskriptiven Kennzahlen über Python/pandas bis zur Visualisierung mit Power BI im Business-Kontext.
Praxiskurs zu den Kernkompetenzen der Big-Data-Arbeit mit Python: Datenbereinigung, Zusammenführung von Datensätzen, Visualisierung und der Einsatz von pandas und SQL.
ChatGPT-gestützte Datenanalyse mit Python, SQL und Power BI: Prompt-Design für reproduzierbare, prüfbare Analyseergebnisse im Reporting-Alltag.
Data-Analyst-Grundlagen speziell für angehende Wirtschaftsingenieurinnen und -ingenieure: Python, SQL und Power BI für wirtschaftliche Fragestellungen.
Data-Science-Grundlagen kombiniert mit Datenschutzrecht und SQL-Datenbanken: Datenanalyse, Machine Learning und DSGVO-konforme Datenverarbeitung in einem Kurs.
Aufbaukurs: Datenqualität in laufenden Arbeitsprozessen aktiv sicherstellen, überwachen und mit SQL, Python und Power BI belastbar dokumentieren.
Grundlagen des Datenqualitätsmanagements: Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit von Daten mit SQL, Python und Power BI systematisch prüfen.
Weiterbildung zu KI-Entwicklung, Machine Learning und Chatbot-Technologie mit Python, TensorFlow und Keras – von Grundlagen des Deep Learning bis zur Modellbewertung und Optimierung.
Praxisorientierte Weiterbildung zur Datenanalyse mit Python — von Datenbereinigung und Visualisierung bis zu ersten KI-gestützten Modellen und optionalen Microsoft- und CertNexus-Zertifizierungen.
Python-Weiterbildung mit Schwerpunkt auf SQL, relationalen Datenbanken und dem Aufbau komplexer Datenpipelines.
Quereinstieg in Data Science mit SQL, Power BI, Python/pandas, Supervised Learning und PySpark für Big Data – inklusive Reporting, Machine-Learning-Grundlagen und Karriereorientierung.
Power BI, SQL und Python für die Datenanalyse: Dashboards erstellen, Daten aufbereiten und ein eigenes Datenportfolio für den Einstieg als Data Analyst aufbauen.
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.
Aufbaukurs für bereits vorhandene Python-Grundkenntnisse: vertiefte Datenanalyse mit pandas und matplotlib sowie Teamarbeit an Portfolioprojekten nach agilen Methoden wie Sprint-Planning und Kanban.
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.
Weiterbildung in maschinellem Lernen mit Schwerpunkt auf Generative Adversarial Networks, ergänzt um Data Science mit Pandas/Scikit-Learn und Prompt Engineering.
Aufbaukurs für Data Analysts: fortgeschrittene Power-BI-Techniken, DAX- und M-Formeln, Dataflows sowie Datenmodellierung mit SQL und Python.
Prompt Engineering für dialogbasierte Chatsysteme mit ChatGPT, kombiniert mit einer Zusatzqualifikation in AI-Development (Chatbot-Aufbau, NLP) und Data-Science-Grundlagen.
Prompt Engineering für Data Analytics: gezieltes Formulieren von KI-Prompts kombiniert mit Datenanalyse in Python, SQL und Power BI für reproduzierbare, datengetriebene Ergebnisse.
Robuste Python-Programmierung: strukturiertes Fehlermanagement, Debugging, NumPy/Pandas für Datenverarbeitung und Performance-Optimierung.
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.
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