Business Intelligence
Daten verstehen. Entscheidungen steuern. Zukunft sichern.
Business Intelligence befähigt Unternehmen, schneller, datengetriebener und erfolgreicher zu handeln.
Im Zentrum steht die Fähigkeit, aus komplexen Datenmengen strategisch relevante Erkenntnisse zu gewinnen – in Echtzeit und auf Basis fundierter Analysen. Business Intelligence (BI) verbindet Datenkompetenz mit unternehmerischem Denken und ermöglicht so präzisere Entscheidungen, effizientere Prozesse und eine nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit.
Strategien gestalten mit Zahlen, die sprechen
Der BI-Kurs vermittelt Ihnen, wie man große Datenmengen in aussagekräftige Berichte und Dashboards transformiert. Mit modernen BI-Tools wie Tableau, Power BI oder KNIME erstellen Sie Visualisierungen, die Entscheider wirklich verstehen – und nutzen können.
Sie lernen, relevante Kennzahlen zu identifizieren, Prozesse zu optimieren und Trends frühzeitig zu erkennen. So helfen Sie Unternehmen, datengetriebene Strategien zu entwickeln und Wettbewerbsvorteile zu sichern.
Key Facts
- Datenanalyse mit Power BI, Tableau, KNIME
- Dashboard-Erstellung & KPI-Management
- Visual Analytics & Data Storytelling
- Datengetriebene Entscheidungsfindung
- Branchenübergreifende Anwendungsfelder
Business Intelligence – Machen Sie Daten zu Ihrem Wettbewerbsvorteil!
Möchten Sie verstehen, wie Unternehmen mithilfe von Daten klügere Entscheidungen treffen, Risiken erkennen und Chancen nutzen? Dann ist Business Intelligence genau das Richtige für Sie. Lernen Sie Business Intelligence kennen – den Schlüssel zur datenbasierten Unternehmenssteuerung!
In diesem Kurs lernen Sie:
- Wie Sie mit Power BI, KNIME und Tableau interaktive Dashboards erstellen
- Wie Sie mit ETL-Prozessen (Extract, Transform, Load) Daten intelligent verarbeiten
- Wie Sie Data Warehouses mit MS SQL und SSIS aufbauen
- Wie Sie Datenmodelle zur effizienten Analyse entwickeln
- Wie Sie mit BI-Methoden Betrugsmuster erkennen und analysieren
Nach dem Kurs können Sie:
- Geschäftsdaten professionell aufbereiten und visualisieren
- Datenquellen zusammenführen und automatisiert auswerten
- Mit Dashboards fundierte Entscheidungen ermöglichen
Weitere Kursinhalte
Data Science & KI
Entdecken Sie unsere KI-Weiterbildung – passgenau für Ihren Bildungsgutschein und Ihre beruflichen Ziele. Lernen Sie, wie Sie mit Algorithmen Automatisieren können, KI-Agenten, Multi-KI-Agenten und KI-Chat-Bots entwickeln und in leistungsfähige KI-Agenten-Frameworks integrieren. Setzen Sie auf praxisnahe Inhalte, die Sie direkt in Ihrem Unternehmen einsetzen können – für eine Zukunft, die von Künstlicher Intelligenz gestaltet wird.
NEUPython lernen
- Objektorientierte Programmierung (OOP)
- Objekte, Klassen und Instanzen
- Einfache und effektive Algorithmen
- Analyse und Visualisierung von Daten
- Exploratory Data Analysis (EDA)
- Transformers, Vernetzen von Programmen und Webservices
- Stochastik, Statistik und Matrizenrechnung
- Moderne Entwicklungsumgebungen
- The Zen of Python
- Pythontypische libraries, packages und Module
NEUMachine Learning & KI
- Was ist "Lernen"? und Wie lernen Maschinen?
- Unterschied maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
- Statistische Grundlangen, lineare und nichtlineare Modelle
- Überwachtes, bestärkendes und unüberwachtes Lernen
- Clustering, Ensemble Learning, Optimierungsverfahren und der Fluch der Dimensionalität
Verbesserung von Modellen - Feature Engineering, Principle Component
- Analysis, Hyperparameter Tuning und Transfer Learning
- Für Machine Learning typische libraries, packages und Module
BELIEBTNeuronale Netze | Deep Learning
- Funktionsweise eines Neurons, Eigenschaften, Eingabe- versteckte- und Ausgabeschicht
- Übertragung der Funktionsweise eines Neurons in Software
- Gewichtete Netze, Trainings- und Testphase
- Lernregeln, Backpropagation und Netztypen
- Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze
- Anwendungen bei Routinetätigkeiten, Wahrnehmung, Krankheit und Kognition
- Für Neuronale Netze und Deep Learning typische libraries, packages und Module
BELIEBTBig Data
- Volume (Datenvolumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Bandbreite), Value (Zusammenhänge), Veracity (Wahrhaftigkeit)
- Data Mining Simulation
- Strukturierte Abfrage Sprache (Structure Query Language, SQL) Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS)
- SQL-Datenbanken (Strukturierte-Abfrage-DatenBanken)
Nichtstrukturierte-Abfrage-Datenbanken (NoSQL-Datenbanken) - Einführung in visuelle Business Intelligence Tools
- Einführung in alternative Cluster Analyse
Workflows erstellen für Big Data
NEUKI Anwendungen
Anwendungsbereiche und real case studies:
- Data Mining
- Artificial Intelligence (AI) und
- eXplainable AI (XAI)
Low-Code Problemlösungen in den Bereichen:
- Datenzugriff
- Datenmanipulation
- Visualisierung und Analytik
Die Architektur der Informationsverarbeitung:
- Erstellen eines personalisierten Chatbots
- Lernende KI-Algorithmen
- Workflows erstellen für Künstliche Intelligenz
- KI-Agenten
- Mulit-KI-Agenten
- Mulit-KI-Agenten-Frameworks
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