Datenanalyse unterstützt die Erkennung von Mustern und Trends in strukturierten und unstrukturierten Daten.
Big Data Analytics: Methoden für strukturierte und unstrukturierte Daten- Teilnehmende erlernen statistische Methoden und explorative Analysen zur Gewinnung fundierter Erkenntnisse.
- Der Kurs vermittelt die Optimierung datengetriebener Geschäftsentscheidungen.
SQL
- SQL ermöglicht die effiziente Verarbeitung und Abfrage großer Datenmengen in relationalen Strukturen.
- Teilnehmende analysieren komplexe Datensätze durch den Einsatz optimierter Joins, Indexierungen und Aggregationen.
- Präzise Abfragen unterstützen datengetriebene Unternehmensprozesse.
Power BI
- Power BI bietet Visualisierungsfunktionen für strukturierte und unstrukturierte Daten.
- Teilnehmende erstellen interaktive Dashboards mit DAX-Funktionen.
- Große und vielschichtige Daten werden verständlich dargestellt und in aussagekräftige Berichte überführt.
Datenmodellierung
- Datenmodellierung verbessert die Organisation und Nutzbarkeit großer und komplexer Datenmengen.
- Vermittelt werden optimierte Datenstrukturen und Workflows zur Steigerung der Effizienz datengetriebener Prozesse.
- Die Analyse verschiedenartiger Datenquellen wird erleichtert.
Webbasierte Technologien
- Webbasierte Technologien ermöglichen einen flexiblen Zugriff auf Analyseergebnisse in Echtzeit.
- Teilnehmende erlangen Grundlagen der Webprogrammierung.
- Entwicklung interaktiver Dashboards zur nutzerfreundlichen Visualisierung strukturierter und unstrukturierter Daten.
Maschinelles Lernen
- Maschinelles Lernen optimiert die Analyse heterogener Datenquellen durch automatisierte Mustererkennung und Vorhersagemodelle.
- Teilnehmende trainieren Modelle für überwachtes und unüberwachtes Lernen.
- Datengetriebene Prozesse in Big Data Analytics werden effektiver und skalierbarer gestaltet.