Die Teilnehmenden erwerben Kompetenzen zur Durchführung datengetriebener Analysen und zur Entwicklung von Data Science Lösungen.
Datenanalyse und Mustererkennung im Data Science Kurs- Datenquellen bereinigen, transformieren und für datengetriebene Analysen vorbereiten
- Muster und Trends durch statistische Methoden erkennen und bewerten
- Explorative Analysen nutzen, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen
SQL für effiziente Datenverarbeitung und Analyseprozesse
- Joins und Aggregationen einsetzen, um komplexe Datensätze gezielt auszuwerten
- Optimierte Abfragen schreiben, um große Datenmengen performant zu analysieren
- Datenbanken effizient strukturieren, um Machine Learning-Anwendungen zu unterstützen
Interaktive Datenvisualisierung mit Power BI
- Dynamische Dashboards erstellen, um Analyseergebnisse verständlich darzustellen
- DAX-Funktionen nutzen, um präzise Berechnungen und Kennzahlen zu generieren
- Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datengetriebene Strategien zu optimieren
Automatisierte Workflows und Datenpipelines für effiziente Prozesse
- Strukturierte Workflows entwickeln, um die Datenverarbeitung zu automatisieren
- Datenquellen harmonisieren, um qualitativ hochwertige Analysen zu ermöglichen
- Best Practices für datengetriebene Prozesse im Data Science Kurs anwenden