Automatisierte Datenpipelines und Workflows in Data Science


  • Daten aus verschiedenen Quellen bereinigen, harmonisieren und effizient aufbereiten


  • Strukturierte Workflows entwickeln, um Analyseprozesse zu optimieren


  • Automatisierungstechniken nutzen, um wiederkehrende datengetriebene Prozesse zu beschleunigen


SQL für leistungsstarke Datenanalysen und Datenverarbeitung


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


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


  • Datenbankstrukturen gezielt für datenwissenschaftliche Anwendungen optimieren


Interaktive Datenvisualisierung und Berichterstellung mit Power BI


  • Dynamische Dashboards entwickeln, um Erkenntnisse visuell verständlich darzustellen


  • DAX-Funktionen nutzen, um präzise Berechnungen und Kennzahlen zu definieren


  • Berichte erstellen, um datengetriebene Entscheidungen fundiert zu präsentieren


Maschinelles Lernen und explorative Analysen in Data Science


  • Muster in Daten identifizieren, um belastbare Prognosen zu ermöglichen


  • Statistische Methoden zur Validierung von Hypothesen und Datenmodellen anwenden


  • Machine Learning-Modelle trainieren und optimieren, um datengetriebene Prozesse zu unterstützen