Die Teilnehmenden erwerben Kompetenzen zur Entwicklung und Optimierung von automatisierten Datenpipelines und Workflows im Data Science Umfeld.
Automatisierte Datenpipelines und Workflow-Optimierung im Data Science Kurs- Datenquellen bereinigen, zusammenführen und für Analysen aufbereiten
- Effiziente Workflows entwickeln, um datengetriebene Prozesse zu automatisieren
- Automatisierungstechniken nutzen, um wiederkehrende Datenanalysen zu optimieren
SQL für leistungsstarke Abfragen und Datenverarbeitung
- Joins und Aggregationen anwenden, um komplexe Datensätze effizient auszuwerten
- Optimierte Abfragen schreiben, um große Datenmengen performant zu analysieren
- Datenbankstrukturen für Machine Learning und analytische Prozesse anpassen
Interaktive Datenvisualisierung mit Power BI
- Dynamische Dashboards erstellen, um Analyseergebnisse verständlich darzustellen
- DAX-Funktionen nutzen, um präzise Berechnungen und Kennzahlen zu generieren
- Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datengetriebene Geschäftsentscheidungen zu unterstützen
Explorative Analysen und Machine Learning im Data Science Kurs
- Muster und Trends in Daten identifizieren, um Prognosen zu verbessern
- Statistische Methoden nutzen, um fundierte datengetriebene Erkenntnisse zu gewinnen
- Machine Learning-Modelle entwickeln, trainieren und optimieren