SQL für Datenbankabfragen und Datenmodellierung
  • Grundlegende SQL-Abfragen erstellen, um strukturierte Daten effizient zu analysieren
  • Datenbanken normalisieren und optimieren, um schnelle und präzise Abfragen durchzuführen
  • Joins, Aggregationen und Unterabfragen anwenden, um komplexe Datenanalysen zu ermöglichen - essenziell für die Data Science Grundlagen


Anwendungen von Machine Learning für datengetriebene Entscheidungen
  • Einführung in überwachtes und unüberwachtes Lernen zur Mustererkennung in großen Datenmengen
  • Modelle validieren und optimieren, um aussagekräftige Prognosen basierend auf Datenanalysen zu erstellen
  • Datenaufbereitung und Feature Engineering nutzen, um die Qualität von Machine Learning-Algorithmen in den Data Science Grundlagen zu steigern