Interaktive Datenvisualisierung im Data Science Kurs


  • Dynamische Dashboards gestalten, um maschinelle Lernmodelle verständlich darzustellen


  • DAX-Funktionen nutzen, um berechnete Kennzahlen für ML-Analysen effizient zu erstellen


  • Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datengetriebene Entscheidungen fundiert zu visualisieren


SQL für effiziente Datenverarbeitung in Machine Learning-Projekten


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


  • Leistungsstarke Abfragen schreiben, um Daten für ML-Modelle optimal vorzubereiten


  • Datenbankstrukturen organisieren, um Predictive Analytics zu unterstützen


Automatisierte Workflows und Datenaufbereitung


  • Datenquellen bereinigen und harmonisieren, um qualitativ hochwertige Analysen zu ermöglichen


  • Effiziente Workflows erstellen, um Machine Learning-Prozesse reibungslos zu gestalten


  • Automatisierungstechniken nutzen, um Datenverarbeitungsschritte zu optimieren


Statistische Analysen und Modelltraining im Data Science Kurs


  • Muster und Trends in großen Datensätzen identifizieren


  • Feature Engineering und Modelloptimierung zur Verbesserung von ML-Algorithmen anwenden


  • Modelle trainieren, validieren und interpretieren, um datengetriebene Vorhersagen zu ermöglichen