Zentrale Kompetenzen für Data Scientists werden vermittelt, mit Fokus auf Python, SQL und Power BI, von der Datenanalyse bis zur Visualisierung und Automatisierung.
Inhaltsübersicht- 1. Maschinelles Lernen mit Python gezielt einsetzen
- 2. Effiziente Datenabfragen und SQL-Optimierung
- 3. Analysen mit Power BI anschaulich präsentieren
- 4. Statistische Datenanalyse und Exploration
- 5. Webtechnologien für interaktive Datenprodukte
- 6. Workflows automatisieren und skalieren
Maschinelles Lernen mit Python gezielt einsetzen
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen anwenden, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen
- Klassifikations- und Regressionsmodelle entwickeln, um datenbasierte Entscheidungen zu unterstützen
Effiziente Datenabfragen und SQL-Optimierung
- SQL-Abfragen mit Joins und Indexierungen optimieren, um große Datenmengen performant zu verarbeiten
- Relevante Informationen aus relationalen Datenbanken gezielt extrahieren und für Analysen vorbereiten
Analysen mit Power BI anschaulich präsentieren
- Interaktive Dashboards und Visualisierungen erstellen, um analytische Ergebnisse verständlich aufzubereiten
- Datengetriebene Erkenntnisse klar kommunizieren, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen
Statistische Datenanalyse und Exploration
- Explorative Techniken und statistische Methoden einsetzen, um Muster und Trends zu erkennen
- Erkenntnisse in umsetzbare Handlungsempfehlungen für datenbasierte Strategien überführen
Webtechnologien für interaktive Datenprodukte
- Grundlagen der Webentwicklung nutzen, um Analyseergebnisse in benutzerfreundlichen Oberflächen bereitzustellen
- Dashboards und Reports webbasiert integrieren, um flexible Zugänge zu ermöglichen
Workflows automatisieren und skalieren
- Automatisierte Analysepipelines entwickeln, um manuelle Schritte zu reduzieren
- Wiederholbare, flexible Workflows gestalten, um langfristige Skalierbarkeit sicherzustellen