Interaktive Datenvisualisierung mit Power BI für den Data Scientist


  • Dashboards entwickeln, um komplexe Analysen visuell verständlich darzustellen


  • DAX-Funktionen nutzen, um präzise Berechnungen und Kennzahlen abzubilden


  • Berichte erstellen, um datengetriebene Forschungsanalysen gezielt zu unterstützen


Leistungsstarke SQL-Abfragen für strukturierte Datenanalysen


  • Joins und Aggregationen anwenden, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten


  • Optimierte Abfragen schreiben, um relationale Datenbanken performant zu nutzen


  • Daten gezielt für Machine Learning-Modelle und analytische Prozesse vorbereiten


Datenpipelines und Automatisierungstechniken für datengetriebene Forschung


  • Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für Analysen aufbereiten


  • Effiziente Workflows entwickeln, um Datenprozesse zu automatisieren


  • Best Practices nutzen, um Skalierbarkeit und Performance zu optimieren


Explorative Datenanalyse und Machine Learning-Techniken für den Data Scientist


  • Muster und Korrelationen identifizieren, um datenwissenschaftliche Hypothesen zu validieren


  • Statistische Methoden einsetzen, um datengetriebene Vorhersagemodelle zu entwickeln


  • Machine Learning-Modelle trainieren und optimieren, um analytische Erkenntnisse zu generieren