Statistische Analysen und Modellierung im Data Science Kurs


  • Explorative Datenanalyse nutzen, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen


  • Statistische Methoden anwenden, um datengetriebene Entscheidungen zu optimieren


  • Daten für Machine Learning vorbereiten und Modelle validieren


SQL für effiziente Datenabfragen und Strukturierung


  • Joins, Aggregationen und Filter anwenden, um große Datensätze präzise zu analysieren


  • Optimierte Abfragen schreiben, um die Performance datenintensiver Prozesse zu verbessern


  • Datenbanken effizient organisieren, um Machine Learning-Modelle zu unterstützen


Interaktive Visualisierung und Berichterstellung mit Power BI


  • Dashboards erstellen, um Analyseergebnisse verständlich darzustellen


  • DAX-Funktionen nutzen, um berechnete Kennzahlen für datenwissenschaftliche Modelle zu generieren


  • Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datenbasierte Entscheidungen gezielt zu steuern


Feature Engineering und Datenbereinigung für maschinelles Lernen


  • Relevante Merkmale aus Datensätzen extrahieren, um Modellleistung zu verbessern


  • Datenquellen bereinigen und harmonisieren, um zuverlässige ML-Analysen durchzuführen


  • Automatisierte Prozesse nutzen, um große Datenmengen effizient für Analysen aufzubereiten