Microsoft Data Science verbindet Datenanalyse, Data Engineering, Machine Learning und moderne Cloud-Plattformen zu belastbaren Entscheidungen im Unternehmen. In den Schulungen dieser Kategorie lernst Du, Daten mit Microsoft Technologien zu erfassen, aufzubereiten, zu modellieren und für Analysen nutzbar zu machen. Je nach Training stehen Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Power BI, Python, Pandas, NumPy oder Analytics-Engineering im Mittelpunkt.
Die Microsoft Data Science Weiterbildungen eignen sich für Fachkräfte, die Datenprojekte fachlich oder technisch umsetzen, bestehende Reporting-Landschaften weiterentwickeln oder den Einstieg in datengetriebene Arbeitsweisen suchen. Für einen praxisnahen Start in Python-basierte Analysen passt das Training Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co.. Wer Datenplattformen in der Microsoft Cloud plant oder betreibt, findet mit Azure Synapse Analytics, Microsoft Fabric Analytics Engineering und Microsoft Fabric Data Engineering passende Vertiefungen.
Willkommen zum Seminar DP-600 Microsoft Fabric Analytics Engineer (DP-600T00). In diesem Kurs erlernen Sie fortgeschrittene Methoden und Praktiken, um Datenanalyselösungen im großen Maßstab mithilfe von..
In dieser eintägigen Präsenzschulung tauchen Sie tief in die Welt der modernen Datenanalytik ein. Sie erhalten wertvolle Einblicke in die Verwendung dedizierter SQL-Pools und serverloser Spark-Pools, die Ihnen..
In diesem praxisorientierten Kurs tauchen Sie tief in die Welt der Datentechnik-Lösungen ein und entdecken fortschrittliche Methoden zur Nutzung von Microsoft Fabric. Erfahren Sie, wie Sie leistungsstarke..
Strategische Bewertung von Microsoft Fabric für Datenplattform, BI, Governance und Investitionsentscheidungen
Lernen Sie in diesem viertägigen Kurs Daten mit Python und NumPy, Pandas, Matplotlib und Co. zu analysieren und zu visualisieren.
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Die Kategorie Microsoft Data Science bündelt praxisorientierte Schulungen für datengetriebene Analyse- und Plattformprojekte mit Microsoft Technologien. Im Mittelpunkt stehen typische Aufgaben aus Business Intelligence, Datenmodellierung, Data Engineering, Analytics Engineering und Data Science: Datenquellen anbinden, Datenqualität bewerten, Transformationsprozesse aufbauen, semantische Modelle entwickeln, Analyseergebnisse visualisieren und Datenplattformen skalierbar betreiben.
Besonders relevant sind Themen wie Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Power BI, Lakehouse-Architekturen, Data Warehousing, ETL- und ELT-Prozesse, Python für Data Science sowie der sichere Umgang mit Daten in Unternehmensumgebungen. Die Trainings richten sich an Personen, die Daten nicht nur auswerten, sondern verlässlich in Geschäftsprozesse, Reports, Dashboards und analytische Anwendungen überführen möchten.
Für strategische und fachliche Entscheidungen rund um Datenplattformen eignet sich Microsoft Fabric für Entscheider. Technische Rollen vertiefen ihr Wissen mit Trainings zu Fabric, Synapse Analytics oder Python Data Science. Durch den hohen Praxisanteil lassen sich die Inhalte direkt auf eigene Datenprojekte, BI-Landschaften und Cloud-Szenarien übertragen.
Für den Einstieg in datenanalytisches Arbeiten eignet sich besonders eine Schulung mit Python, Pandas und NumPy. Dort werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung vermittelt. Wenn bereits Microsoft Cloud-Dienste im Einsatz sind, kann ein Einstieg über Microsoft Fabric oder Azure Synapse Analytics sinnvoll sein.
Microsoft Fabric bündelt verschiedene Analytics-Workloads in einer integrierten Plattform, darunter Data Engineering, Data Warehousing, Real-Time Analytics und Power BI. Azure Synapse Analytics ist stark auf analytische Datenplattformen, Data Warehousing und die Verarbeitung großer Datenmengen in Azure ausgerichtet. Die passende Schulung hängt davon ab, welche Plattform im Unternehmen genutzt oder eingeführt werden soll.
Die Trainings eignen sich für Data Analysts, Data Engineers, Business Intelligence Spezialisten, Controller, IT-Architekten, Entwickler, Projektleiter sowie Fachverantwortliche, die Datenplattformen, Reports, Dashboards oder analytische Anwendungen planen und umsetzen.
Das hängt vom gewählten Training ab. Für Python Data Science sind grundlegende Programmierkenntnisse hilfreich. Bei Microsoft Fabric, Power BI oder Synapse Analytics stehen je nach Seminar Datenmodellierung, Plattformverständnis, Pipelines, SQL, Architektur oder Analyseprozesse im Vordergrund. Die jeweiligen Voraussetzungen werden in den einzelnen Schulungsbeschreibungen genannt.
Typische Inhalte sind Datenimport, Datenbereinigung, Datenmodellierung, ETL- und ELT-Prozesse, Data Warehousing, Lakehouse-Konzepte, semantische Modelle, Visualisierung, Performance, Governance und der Einsatz von Microsoft Cloud-Diensten für Analytics-Projekte.
Einige Microsoft Data Science und Microsoft Fabric Trainings orientieren sich an offiziellen Microsoft Lernpfaden und Rollenprofilen, zum Beispiel für Analytics Engineers oder Data Engineers. Ob ein Training gezielt auf eine Prüfung vorbereitet, ist in der jeweiligen Seminarbeschreibung angegeben.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Eine Microsoft Data Science Schulung unterstützt Unternehmen dabei, Datenkompetenz systematisch aufzubauen und Microsoft Plattformen gezielt für Analyse, Reporting und datenbasierte Entscheidungen einzusetzen. Die Trainings decken sowohl den methodischen Einstieg als auch technische Vertiefungen ab: von Python Data Science mit Pandas und NumPy über Datenanalyse mit Azure Synapse Analytics bis hin zu Microsoft Fabric für Analytics Engineers, Data Engineers und Entscheider.
Wer Daten aus verschiedenen Systemen zusammenführen, transformieren und analysieren möchte, profitiert von strukturierten Lernpfaden rund um Data Lakes, Lakehouses, Data Warehouses, Pipelines, semantische Modelle und Visualisierung. Dabei geht es nicht nur um einzelne Tools, sondern um das Zusammenspiel aus Datenarchitektur, Governance, Performance, Sicherheit und aussagekräftigen Kennzahlen.
Die Microsoft Data Science Weiterbildungen bei cmt sind für B2B- und B2G-Umgebungen ausgelegt und verbinden fundiertes Fachwissen mit praktischen Übungen. Dozenten aus der Praxis zeigen typische Projektabläufe, Stolpersteine und bewährte Vorgehensweisen. So entsteht verwertbares Know-how für Rollen in Data Analytics, Business Intelligence, Data Engineering, Controlling, IT-Architektur und Digitalisierungsprojekten.
