Automatisierte Datenpipelines und Workflows im Data Science Kurs


  • Datenquellen bereinigen, transformieren und für KI-Anwendungen optimieren


  • Automatisierte Prozesse entwickeln, um datengetriebene Analysen effizient zu gestalten


  • Strukturierte Workflows nutzen, um Datenverarbeitungsschritte zu beschleunigen


SQL für leistungsstarke Datenanalysen und KI-Modelle


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


  • Optimierte Abfragen nutzen, um Daten für maschinelles Lernen vorzubereiten


  • Datenbanken gezielt für KI-gestützte Entscheidungsprozesse strukturieren


Interaktive Visualisierung datengetriebener Analysen mit Power BI


  • Dynamische Dashboards entwickeln, um datenbasierte Erkenntnisse verständlich darzustellen


  • DAX-Funktionen nutzen, um präzise Berechnungen für KI-gestützte Anwendungen zu generieren


  • Berichte erstellen, um datengetriebene Entscheidungen fundiert zu präsentieren


Maschinelles Lernen und KI-Modelle im Data Science Kurs


  • Muster und Trends in Daten erkennen, um Vorhersagegenauigkeit von Modellen zu verbessern


  • Statistische Methoden nutzen, um datenwissenschaftliche Modelle zu evaluieren


  • Künstliche Intelligenz einsetzen, um Geschäftsprozesse durch Machine Learning zu optimieren