Die Teilnehmenden erwerben Kompetenzen in Predictive Analytics und der Anwendung von Data Science zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen.
Automatisierte Datenpipelines für datengetriebene Prozesse in Data Science- Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für prädiktive Analysen strukturieren
- Effiziente Workflows entwickeln, um große Datenmengen automatisiert zu verarbeiten
- Datenmanagement optimieren, um präzisere Vorhersagemodelle zu ermöglichen
SQL für leistungsstarke Analysen und Predictive Analytics
- Joins und Aggregationen nutzen, um strukturierte Daten für Machine Learning aufzubereiten
- Optimierte Abfragen schreiben, um die Performance analytischer Prozesse zu steigern
- Datenbanken effizient verwalten, um datengetriebene Geschäftsentscheidungen zu unterstützen
Interaktive Visualisierung von Prognosemodellen mit Power BI
- Dynamische Dashboards entwerfen, um datengetriebene Prognosen verständlich darzustellen
- DAX-Funktionen nutzen, um präzise Berechnungen für Analysezwecke durchzuführen
- Aussagekräftige Berichte gestalten, um datenbasierte Entscheidungen zu optimieren
Machine Learning und statistische Modellierung in Data Science
- Muster und Trends identifizieren, um datengetriebene Vorhersagen zu verbessern
- Regressions- und Klassifikationsmodelle trainieren, um Geschäftsprognosen zu ermöglichen
- Modelle optimieren, um datenbasierte Entscheidungen auf präzisen Analysen zu stützen