Automatisierte Workflows und Datenpipelines im Data Science Kurs


  • Datenquellen harmonisieren und für Analysen optimieren


  • Effiziente Prozesse zur Datenbereinigung und Transformation entwickeln


  • Automatisierungstechniken nutzen, um wiederkehrende Datenverarbeitung zu beschleunigen


SQL für strukturierte Datenanalysen


  • Joins und Aggregationen einsetzen, um Daten effizient auszuwerten


  • Optimierte Abfragen schreiben, um große Datensätze performant zu verarbeiten


  • Datenbanken gezielt für analytische und Machine Learning-Anwendungen organisieren


Interaktive Visualisierung und Berichterstellung mit Power BI


  • Dynamische Dashboards gestalten, um datengetriebene Erkenntnisse verständlich darzustellen


  • DAX-Funktionen verwenden, um präzise Berechnungen und Kennzahlen zu generieren


  • Berichte entwickeln, um datenbasierte Entscheidungen effektiv zu unterstützen


Explorative Analysen und Machine Learning im Data Science Kurs


  • Muster und Korrelationen identifizieren, um datenwissenschaftliche Hypothesen zu validieren


  • Statistische Methoden nutzen, um datengetriebene Prognosen zu erstellen


  • Machine Learning-Modelle trainieren und optimieren, um analytische Prozesse zu verbessern