Datenanalyse

Nicht wenige DAX-Interessenten versuchen die Lösungsansätze ihrer Aufgabenstellungen online selbst zu finden. Für die Anpassung einer gefundenen Musterlösung fehlt jedoch meist das Hintergrundwissen. Hier setzt das Seminar an: Anstatt nur einzelne Funktionen kennen zu lernen, steht das Verständnis für die grundlegenden DAX-Konzepte im Vordergrund. Beginnend mit einer verständlichen Erklärung des Zeilen- und Filterkontexts lernen Sie die grundlegenden DAX-Funktionen wie z. B. SUMX(), Filter(), … kennen, um abschließend die Bedeutung der Calculate()-Funktion zu verstehen. Mit diesen Werkzeugen sind Sie in der Lage eigene Measures von Grund auf selbst zu realisieren.

Der Kurs vermittelt Ihnen anhand zahlreicher Praxisbeispiele den Einsatz der verschiedenen Werkzeuge von Power BI wie z.B. Power Query (Einführung), Visuals, etc.. Sie lernen dabei die Unterschiede zu Excel und die Stärken von Power BI kennen, um Ihre Aufgaben im Controlling effizienter und schneller zu erledigen. So können Sie z. B. große Datenmengen aus Excel-, CSV-Dateien, etc. importieren und automatisiert so aufbereiten, um diese in gewünschter Form auswerten zu können. Die Diagramme - in Power BI Visuals genannt - ermöglichen es Ihnen, Daten in aussagekräftigen Berichten u.a. mit externen Diagrammen darzustellen. Die Berichte können im Power BI (Web-)Service für die Kollegen im Unternehmen und auch anderen Organisationen einfach zur Verfügung gestellt werden.

Dieses Seminar richtet sich an Excel- und Power BI-User*innen, die externe Daten in ihre Auswertungen integrieren wollen. Dabei könnten z. B. Excel- oder CSV-Dateien beispielsweise auch aus ERP-Systemen sowie SAP importiert werden. Neben der Möglichkeit, mehr als 1 Mio. Zeilen zügig importieren zu können, können Sie auch während des Importprozesses die Daten und Tabellenstrukturen Ihren Vorstellungen automatisiert anpassen. Die Datentransformationen reichen vom simplen Aufspalten Ihrer Daten auf mehrere Spalten, über Duplikate entfernen bis hin zum Entpivotieren von Tabellen.

Lernen Sie die Programmiersprache Python von Grund auf - praxisnah und verständlich. Python zählt zu den beliebtesten Programmiersprachen weltweit und überzeugt durch einfache Syntax, hohe Lesbarkeit und breite Einsatzmöglichkeiten. In diesem dreitägigen Python Grundlagenkurs erhalten Sie einen umfassenden Einstieg in die Programmierung mit Python 3.
Der Kurs richtet sich an Programmieranfänger ohne Vorkenntnisse und vermittelt alle wichtigen Grundlagen, um Python als Skriptsprache sicher anzuwenden.

Praxisnaher Einstieg in Prognosen und KI-Methoden für Zeitreihen

• RNN, LSTM, GRU
• Temporal Convolutional Networks (TCN)
• Transformer-Architekturen

• Datenaufbereitung für Sequenzmodelle (Resampling, Sliding Windows, Train/Test-Splits)
• Implementierung neuronaler Netzwerke in Python (u. a. mit Darts)
• Vergleich von Modellansätzen und Evaluationsmetriken (MAE, RMSE, MAPE, SMAPE)
• Best Practices: Cross-Validation, Vermeidung von Data Leakage

Data Science Kurs für Anfänger: Grundlagen von Machine Learning mit pandas und scikit-learn in Python

• Daten bereinigen und analysieren,
• eigene Python-Funktionen schreiben,
• Machine-Learning-Modelle trainieren, validieren und bewerten.

Deep Learning mit Python und GPU - Praxisorientiertes Seminar

• Einführung in Deep Learning und gängige Netzarchitekturen (MLP, CNN)
• Praxisübungen in Python mit TensorFlow/Keras
• Datenaufbereitung, Modelltraining und Transfer Learning
• Anwendung auf industrielle Use Cases: Bilderkennung, Produktionsüberwachung, Texturanalyse
• Kostenloses Seminar-Setup inkl. GPU-Zugang für die Nachbereitung

In diesem Kurs lernen Sie zunächst das Prinzip und den Aufbau von Datenbanken kennen und steigen dann Schritt für Schritt in die Grundlagen der Abfragesprache SQL (Structured Query Language) ein, mit deren Hilfe Sie Daten gezielt abrufen, sortieren und aktualisieren können. Sehen Sie, wie Sie strukturierte Abfragen formulieren und wie Sie neue Daten in eine Datenbank einfügen und vorhandene Daten bearbeiten. Praktische Übungsdateien und eine Musterdatenbank unterstützen Sie beim Lernprozess und runden den Kurs ab.

Dieses fünftägige Intensivseminar vermittelt praxisorientierte Kompetenzen für den Einstieg in Data Science und Machine Learning mit Python. Die Teilnehmenden erlernen die Grundlagen der Programmiersprache Python für die Datenanalyse und entwickeln Schritt für Schritt die Fähigkeit, Machine-Learning-Algorithmen mit scikit-learn eigenständig umzusetzen.

Schwerpunkte der Weiterbildung:

• Python für Data Analytics: Datenstrukturen, eigene Funktionen, Control Flows.
• Datenaufbereitung und Analyse: Arbeiten mit pandas, numpy sowie Visualisierung mit seaborn und matplotlib.
• Machine Learning in der Praxis: Implementierung und Verständnis zentraler Algorithmen (Regression, Klassifikation, Clustering) mit scikit-learn.
• Modellbewertung und Optimierung: Train-Test-Split, Kreuzvalidierung, Hyperparameter-Tuning, Overfitting erkennen und vermeiden.
• Eigenständige Umsetzung: Intensive Übungsphasen und praxisnahe Projekte unter Anleitung des Trainers.

• Daten aus unterschiedlichen Quellen einlesen, bereinigen und visualisieren.
• Machine-Learning-Modelle trainieren, validieren und interpretieren.
• Die Grundlagen von Data Engineering und Data Mining anwenden.
• Ihr Wissen eigenständig weiter ausbauen und in beruflichen Projekten einsetzen.

• Nutzung der Anaconda-Distribution und der IDE Spyder.
• Ideal für Bildungsurlaub und den Einstieg in Data Science, Business Intelligence und Data Analytics.