Der Kurs vermittelt die notwendigen Kompetenzen, um moderne Datenpipelines zu entwickeln und große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Durch Datenharmonisierung und Automatisierung entstehen skalierbare und reproduzierbare Analyse-Workflows.

Strukturierte Datenanalyse mit SQL

Ein Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von SQL zur strukturierten Analyse großer Datensätze. Optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen machen relationale Datenbanken zu einem leistungsfähigen Werkzeug für datengetriebene Entscheidungen und den Einsatz in Machine Learning-Modellen.

Datenvisualisierung mit Power BI

Power BI unterstützt die anschauliche Visualisierung analytischer Ergebnisse. Mit interaktiven Dashboards und DAX-Funktionen lassen sich komplexe Analysen effektiv kommunizieren und datenbasierte Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen nutzen.

Explorative Analyse und statistische Verfahren

Durch explorative Datenanalyse erkennen Teilnehmende Muster und Trends in Datenbeständen. Statistische Verfahren ermöglichen fundierte Hypothesentests und Prognosen für wissenschaftliche sowie unternehmerische Anwendungen.

Einstieg in maschinelles Lernen

Abgerundet wird der Kurs durch den Einstieg in maschinelles Lernen. Dabei lernen die Teilnehmenden, prädiktive Modelle zu entwickeln, Algorithmen zu optimieren und datenwissenschaftliche Methoden strategisch einzusetzen.