Automatisierte Datenpipelines und Workflows für Machine Learning


  • Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für Modelltraining bereitstellen


  • Effiziente Prozesse zur Automatisierung von Datenaufbereitung und Modellauswahl entwickeln


  • Strukturierte Workflows nutzen, um Machine Learning-Modelle skalierbar zu gestalten


SQL für leistungsstarke Datenanalysen in Machine Learning


  • Joins und Aggregationen verwenden, um große Datensätze gezielt vorzubereiten


  • Optimierte Abfragen schreiben, um relationale Daten effizient für KI-Modelle zu nutzen


  • Datenbankmanagement optimieren, um datengetriebene Modelle leistungsfähig zu machen


Interaktive Visualisierung und Modellbewertung mit Power BI


  • Dynamische Dashboards erstellen, um ML-Ergebnisse anschaulich darzustellen


  • DAX-Funktionen nutzen, um präzise Berechnungen für Modellanalysen durchzuführen


  • Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datengetriebene Entscheidungen mit KI-Methoden zu verbessern


Grundlagen des Machine Learning und künstlicher Intelligenz


  • Muster und Trends in Daten identifizieren, um Vorhersagemodelle zu verbessern


  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen zur Optimierung datengetriebener Prozesse einsetzen


  • Modelle trainieren, evaluieren und optimieren, um KI-gestützte Entscheidungsprozesse zu unterstützen