SQL für datengetriebene Analysen und Machine Learning im Data Science Kurs


  • Komplexe Joins und Aggregationen nutzen, um große Datensätze effizient zu verarbeiten


  • Optimierte Abfragen schreiben, um Relationale Datenbanken für KI-Modelle vorzubereiten


  • Strukturierte Datensätze erstellen, um fundierte Machine Learning-Analysen zu ermöglichen


Automatisierte Datenpipelines und effiziente Workflows


  • Datenquellen bereinigen, integrieren und für KI-Anwendungen transformieren


  • Strukturierte Workflows entwickeln, um Analyseprozesse zu optimieren


  • Automatisierte Datenverarbeitung nutzen, um wiederkehrende Analysen effizient umzusetzen


Interaktive Visualisierung von KI-Analysen mit Power BI


  • Dynamische Dashboards erstellen, um Machine Learning-Ergebnisse verständlich darzustellen


  • DAX-Funktionen anwenden, um fortgeschrittene Berechnungen für KI-Projekte zu ermöglichen


  • Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datengetriebene Entscheidungen mit präzisen Analysen zu unterstützen


Fortgeschrittene Machine Learning-Algorithmen und Modelloptimierung


  • Muster in Daten erkennen, um Prognosemodelle mit hoher Genauigkeit zu entwickeln


  • Hyperparameter-Tuning und Feature Engineering zur Verbesserung der Modellleistung einsetzen


  • KI-Techniken praktisch anwenden, um datengetriebene Prozesse durch Machine Learning zu optimieren