Maschinelles Lernen verbessert die Analyse großer Datenmengen durch automatisierte Mustererkennung und intelligente Prognosemodelle. Teilnehmende lernen, wie sie Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen trainieren, um datengetriebene Vorhersagen gezielt einzusetzen und Analyseprozesse zu optimieren.

Kursinhalt

Datenanalyse hilft, Trends und Zusammenhänge in komplexen Datensätzen systematisch zu identifizieren. Mithilfe statistischer Methoden und explorativer Techniken gewinnen Teilnehmende fundierte Erkenntnisse, die als Grundlage für die Optimierung datenbasierter Entscheidungsprozesse dienen.
SQL unterstützt die effiziente Speicherung, Verarbeitung und Abfrage großer Datenmengen. Teilnehmende erlernen den Einsatz optimierter Abfragen, Joins und Indexierungen, um komplexe Datenstrukturen gezielt zu analysieren und analytische Fragestellungen effektiv zu bearbeiten.
Power BI bietet leistungsstarke Werkzeuge zur Visualisierung analytischer Ergebnisse. Im Kurs erstellen Teilnehmende interaktive Dashboards und setzen DAX-Funktionen ein, um große Datenmengen übersichtlich aufzubereiten und datengetriebene Entscheidungen visuell zu unterstützen.
Datenmodellierung verbessert die Strukturierung und Skalierbarkeit datengetriebener Prozesse. Teilnehmende lernen, wie sie durch modellbasierte Ansätze und optimierte Datenflüsse auch große Datenmengen effizient verarbeiten, analysieren und in hochwertige Auswertungen überführen.
Webbasierte Technologien ermöglichen die benutzerfreundliche Bereitstellung und den flexiblen Zugriff auf Analyseergebnisse. Grundkenntnisse in Webprogrammierung unterstützen Teilnehmende dabei, interaktive Dashboards zu entwickeln, die Datenanalysen verständlich aufbereiten und zielgerichtet verfügbar machen.