Power BI: Daten erzählen
Power-BI-Schulung: Daten mit Power Query aufbereiten, ein Datenmodell bauen, DAX-Kennzahlen entwickeln und verständliche Berichte bereitstellen.


Kurse zu Data Analytics, Data Engineering, Power BI, Tableau, Kafka und Jupyter. Themen, Niveau und Rollenbezug vergleichen, Training anfragen.
Data Science umfasst Kurse zur Analyse, Aufbereitung und Visualisierung von Daten. Die Themen passen zu Analysten, Controllerinnen, Data Engineers und Fachkräften, die Daten für Entscheidungen aufbereiten. Wer Auswertungen erstellt, beginnt mit „Data Analytics“. Für Pipelines und Datenflüsse eignet sich „Data Engineering“. Berichte und Dashboards behandelt „Power BI: Daten erzählen“. Entscheide nach dem Schwerpunkt: auswerten, bereitstellen oder visualisieren. Ergänzend gibt es Kurse zu Kafka, Jupyter und prüfungsbezogene Microsoft-Themen; Herstellernamen stehen für keine Partnerschaft. Vorkenntnisse, Umfang und Termine klären wir auf Anfrage.
Power-BI-Schulung: Daten mit Power Query aufbereiten, ein Datenmodell bauen, DAX-Kennzahlen entwickeln und verständliche Berichte bereitstellen.
Data-Analytics-Schulung: Analysefragen formulieren, Datenqualität prüfen, Daten mit Python und pandas auswerten und Erkenntnisse verständlich vermitteln.
Data-Engineering-Schulung: Datenpipelines mit Airflow, Spark und dbt entwerfen, Daten sauber modellieren und Pipelines zuverlässig betreiben und testen.
Tableau-Schulung: Daten verbinden, passende Visualisierungen auswählen, interaktive Dashboards entwickeln und Ergebnisse überzeugend präsentieren.
Modelliere einen ereignisbasierten Ablauf und verfolge eine Nachricht vom Producer bis zum Consumer. Der Kurs konzentriert sich auf nachvollziehbare Ereignisse, Verarbeitung bei Wiederholungen und die Grenzen von Reihenfolge und Zustellung.
Verbinde Datenprüfung, Code und Erläuterungen zu einem Notebook, das eine andere Person nachvollziehen kann. Du untersuchst versteckte Ausführungszustände und hältst fest, welche Aussage durch die verwendeten Daten tatsächlich gestützt wird.
PL-300-Schulung für Power BI: Daten anbinden und bereinigen, Modelle bauen, Kennzahlen mit DAX berechnen und Berichte sicher veröffentlichen.
DP-600-Schulung zu Microsoft Fabric: Lösungen strukturieren, Lakehouse oder Warehouse wählen, Daten abfragen und semantische Modelle optimieren.
Data Engineering in Microsoft Fabric: Batch- und Streaming-Daten laden, transformieren, absichern und überwachen, passend zu DP-700.
Daten beschaffen, bereinigen, statistisch auswerten und verständlich visualisieren: Der Kurs bereitet dich gezielt auf CompTIA Data+ DA0-002 vor.
Mit NumPy und pandas Daten einlesen, verknüpfen, gruppieren und als Zeitreihe auswerten, dazu Ergebnisse mit Matplotlib in klaren Diagrammen zeigen.
Von der ersten Datenverbindung zum interaktiven Dashboard: Du lernst Tableau Desktop kennen und bereitest dich auf die Foundations-Prüfung vor.
Joins, Extrakte, Parameter und Tabellenberechnungen: Du baust in Tableau Desktop Auswertungen, die auch bei komplexeren Fragen tragen.
Daten beschaffen, erkunden, modellieren und Ergebnisse erklären: Du übst den ganzen Data-Science-Ablauf und bereitest dich auf DSP-210 vor.
AWS-Schulung zu Datenplattformen: Quellen und Qualität klären, Speicherung und Zugriff entwerfen, Daten verarbeiten und Abläufe wiederholbar dokumentieren.
Schulung zu Datenengineering auf Google Cloud: Quellen und Qualität festlegen, Speicherung entwerfen, Daten verarbeiten und den Ablauf wiederholbar machen.
Im Kurs zu SAP Analytics Cloud legst du Datenfragen fest, modellierst Daten, erstellst Berichte und Planung und prüfst Qualität und Zugriffsrechte.
Der Databricks-Kurs führt durch Lakehouse-Datenplattformen: Datenmodell entwerfen, Daten aufbereiten, Qualität prüfen, Arbeitsablauf dokumentieren.
In der Snowflake-Schulung entwirfst du Datenmodell und Zugriffswege, fragst Daten ab, prüfst Qualität und Sicherheit und dokumentierst den Ablauf.