Kurs
Fallstudie: E‑Commerce-Analyse in Power BI
- FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
- 4.7+
- 265
In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.
Datenvisualisierung
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Datenvisualisierung
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Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.
Datenaufbereitung
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Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
Künstliche Intelligenz
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Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
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Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Probabilistik & Statistik
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Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Angewandte Finanzen
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Maschinelles Lernen
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In diesem Kurs dreht sich alles um SQL, Datenmanagement, Optimierung und Sicherheit von Amazon Redshift.
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Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.
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Datenvisualisierung
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Künstliche Intelligenz
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Finde heraus, was es mit dem ganzen Hype um DeepSeek wirklich auf sich hat! Entwickle Anwendungen mit den Modellen R1 und V3 von DeepSeek.
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Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
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Hier lernst du, wie du echte Effekte von Zufall unterscheidest und Denkfehler erkennst, die Entscheidungen verzerren.
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Wir tauchen ein in die Grundlagen der Geschäftsmodellierung, darunter Cashflows, Investitionen, Annuitäten, Kreditrückzahlungen und mehr.
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Du lernst die Grundlagen von A/B-Tests in R und erfährst, wie du Experimente planst, Daten analysierst und Ergebnisse visualisierst.
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Hier lernst du GARCH-Modelle kennen, implementierst sie und kalibrierst sie mit Finanzdaten von Aktien bis Devisen.
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Dieser Kurs vermittelt effiziente Techniken in pandas, mit denen du deinen Python-Code optimieren kannst.
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