Automatisierte Workflows und Datenpipelines für den Data Scientist


  • Daten aus verschiedenen Quellen harmonisieren und für Analysen vorbereiten


  • Effiziente Prozesse zur Datenbereinigung und Transformation entwickeln


  • Automatisierungstechniken nutzen, um wiederkehrende Analyseaufgaben zu optimieren


SQL-Abfragen für leistungsstarke Datenanalysen


  • Joins, Aggregationen und Filter zur gezielten Verarbeitung großer Datensätze anwenden


  • Optimierte Abfragen schreiben, um die Performance analytischer Prozesse zu verbessern


  • Datenbanken effektiv strukturieren, um Machine Learning-Modelle effizient zu unterstützen


Interaktive Visualisierung mit Power BI für datengetriebene Analysen


  • Aussagekräftige Dashboards gestalten, um komplexe Daten verständlich zu präsentieren


  • DAX-Funktionen nutzen, um präzise Berechnungen für Analysen durchzuführen


  • Berichte entwickeln, um datengetriebene Entscheidungen effektiv zu unterstützen


Explorative Datenanalysen und Modellierungstechniken für den Data Scientist


  • Muster und Korrelationen in Daten erkennen, um fundierte Prognosen zu erstellen


  • Statistische Methoden anwenden, um datenwissenschaftliche Hypothesen zu validieren


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