PL-300 Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300T00)
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Unser Bereich Data Scientist Schulung bietet Kurse zu Data Science mit Python und R, maschinellem Lernen, Deep Learning sowie cloudbasierten Technologien von AWS und Microsoft. Mit unseren Data Science-Seminaren und Data Science-Bootcamps qualifizieren Sie sich weiter und bringen professionelle Datenexpertise in Ihr Unternehmen. Profitieren Sie von erfahrenen Dozenten und aktuellen Tools, um Ihre Datenkompetenz auf das nächste Level zu heben und erfolgreich Data Science Projekte umzusetzen.
Unsere Schulungen im Bereich Data Science bereiten Sie darauf vor, die Herausforderungen der modernen Datenanalyse zu meistern. Sie lernen, wie Sie Data Science und KI (Künstliche Intelligenz) einsetzen, um aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und diese effektiv zu nutzen. Unsere praxisorientierten Trainings ermöglichen es Ihnen, das Gelernte direkt in Ihren Arbeitsalltag zu integrieren und so den größtmöglichen Nutzen für Ihr Unternehmen zu erzielen.
Egal, ob Sie Einsteiger oder bereits erfahrener Datenanalyst sind, unsere Data Scientist Schulungen bieten Ihnen die passende Weiterbildung, die Ihre Fähigkeiten in der Data Science erweitern. Werden Sie Teil der Data Science Community und gestalten Sie die Zukunft der Datenanalyse aktiv mit.
In unseren offenen Kursen profitieren Sie vom Wissen erfahrener Trainer und dem Austausch mit anderen Teilnehmenden. Unsere Kurse finden regelmäßig in unseren Schulungszentren in Nürnberg, Hamburg, München, Berlin, Köln und an weiteren 20 Standorten sowie online im Virtual Classroom statt.
Unsere Experten besprechen im Vorfeld unverbindlich und kostenfrei maßgeschneiderte Inhalte und Anforderungen mit Ihnen.
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Um ein erfolgreicher Data Scientist zu sein, sollten Sie eine breite Palette von Fähigkeiten erwerben, darunter:
Ja, es gibt Unterschiede zwischen Data Analysts, Data Scientists und Data Engineers. Obwohl alle diese Rollen im Bereich Datenanalyse tätig sind, haben sie unterschiedliche Schwerpunkte und Fähigkeiten.
Zusammenfassend lassen sich Data Analysts als Datenanalysten, Data Scientists als Datenwissenschaftler und Data Engineers als Dateninfrastrukturexperten beschreiben. Jede dieser Rollen ist wichtig für den erfolgreichen Einsatz von Daten in Unternehmen, aber sie haben unterschiedliche Schwerpunkte und erfordern unterschiedliche Fähigkeiten..
Data Mining und Data Science sind zwei eng miteinander verbundene, aber dennoch unterschiedliche Begriffe. Während beide auf die Analyse von Daten abzielen, gibt es einige wichtige Unterschiede zwischen ihnen.
Data Mining bezieht sich auf den Prozess der Extraktion von Mustern und Zusammenhängen aus großen Datensätzen. Es handelt sich um eine Teilmenge von Data Science, die sich auf die Analyse von Daten konzentriert, um verborgene Zusammenhänge zu entdecken und Erkenntnisse zu gewinnen. Data Mining-Techniken werden in der Regel verwendet, um vorhandene Daten zu durchsuchen und Muster oder Trends zu finden, die auf zukünftige Entwicklungen oder Ereignisse hinweisen können, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Data Science hingegen bezieht sich auf ein breiteres Feld, das sich mit allen Aspekten der Datenaufbereitung, Datenanalyse und Modellierung beschäftigt, um Erkenntnisse und Wissen aus Daten zu gewinnen. Data Science umfasst viele Methoden und Techniken, einschließlich Data Mining, aber auch Statistik, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Big Data-Technologien. Data Science-Methoden werden verwendet, um komplexe Fragen zu beantworten, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.
Eine Data Science Schulung ist besonders geeignet für Fach- und Führungskräfte aus Unternehmensbereichen wie Marketing und Vertrieb, Finanzen und Controlling, Produktentwicklung und Innovationsmanagement, Logistik und Supply Chain Management sowie dem Personalwesen. Diese Schulung ermöglicht es Marketing- und Vertriebsmanagern, Kundenverhalten besser zu verstehen und Marketingkampagnen effektiver zu gestalten. Finanz- und Controlling-Experten können präzisere Prognosen erstellen und die finanzielle Performance optimieren. In der Produktentwicklung und im Innovationsmanagement profitieren Fachkräfte von der Fähigkeit, Marktdaten und Kundenfeedback zu analysieren, um neue Produkte zu entwickeln und bestehende zu verbessern. Logistik- und Supply Chain Manager können durch fortschrittliche Datenanalysen die Effizienz ihrer Lieferketten steigern und Kosten senken. Auch HR-Manager nutzen Datenanalysen, um Trends im Mitarbeiterverhalten zu erkennen und die Personalplanung zu verbessern.
Für Experten in der Datenanalyse bietet eine Data Science Schulung die Möglichkeit, ihre bereits vorhandenen Kenntnisse zu vertiefen und sich mit den neuesten Techniken im Bereich maschinelles Lernen, Deep Learning und Big Data-Analysen vertraut zu machen. Diese erweiterten Datenkompetenzen helfen allen genannten Zielgruppen, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Effizienz sowie Innovationskraft ihres Unternehmens zu steigern.
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