Datenanalyse, Fabric und Python praxisnah lernen und Microsoft Datenplattformen sicher nutzen
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Microsoft Data Science verbindet Datenanalyse, Data Engineering, Machine Learning, Business Intelligence und Cloud-Plattformen zu belastbaren Entscheidungen im Unternehmen. In den Schulungen dieser Kategorie lernst du, Daten mit Microsoft Technologien strukturiert zu erfassen, aufzubereiten, zu modellieren und für Analysen, Reports, Dashboards und analytische Anwendungen nutzbar zu machen. Je nach Training stehen Microsoft Fabric, Azure Synapse Analytics, Power BI, Python, Pandas, NumPy oder Analytics Engineering im Mittelpunkt.
Die Weiterbildungen richten sich an Fachkräfte, die Datenprojekte fachlich oder technisch voranbringen, bestehende Reporting-Landschaften weiterentwickeln oder datengetriebene Arbeitsweisen im Unternehmen etablieren möchten. Für den Einstieg in Python-basierte Analysen eignet sich 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 Data Engineering und Microsoft Fabric für Entscheider passende Vertiefungen.
Auch für BI-Rollen ist diese Kategorie relevant: Mit Microsoft Power BI Data Analyst und dem Power BI Aufbaukurs lassen sich Analysemodelle, Visualisierungen und Entscheidungsgrundlagen gezielt ausbauen. So entsteht ein durchgängiger Lernpfad von Datenkompetenz über Datenplattformen bis zu verwertbaren Insights.
Strategische Bewertung von Microsoft Fabric für Datenplattform, BI, Governance und Investitionsentscheidungen
Governance, Sicherheit und Kapazitäten für einen stabilen Microsoft-Fabric-Betrieb gezielt steuern
Erarbeite Fabric-Lösungen für Lakehouse, Warehouse und Power BI bis zur DP-600-Prüfungsvorbereitung
Offizielles Microsoft Training: Entwickle skalierbare Fabric-Datenlösungen mit Lakehouse, Data Warehouse, KQL und CI/CD
Synapse Analytics mit SQL-Pools, Spark, Delta Lake und Pipelines gezielt für Analysen einsetzen
Wir bieten die Kurse auch als Inhouse oder Firmenseminar an - vor Ort oder Live-Online.
In 4 Tagen Daten mit Python analysieren, auswerten und überzeugend visualisieren
Wir erstellen dir gern ein individuelles Trainingsangebot.
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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 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 technische Datenplattformen bietet sich zusätzlich der Blick auf Microsoft SQL Server Schulungen an, wenn relationale Datenbanken, Abfragen und Datenhaltung Teil der bestehenden Architektur sind.
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, Power BI oder Python Data Science. Wer Datenarbeit breiter im Unternehmen verankern möchte, ergänzt diese Lernpfade mit Data-Driven Entscheiden, Data Literacy oder Datenvisualisierung und Storytelling. Durch den hohen Praxisanteil lassen sich die Inhalte direkt auf eigene BI-Landschaften, Cloud-Szenarien und datenbasierte Entscheidungsprozesse übertragen.
Für den Einstieg in datenanalytisches Arbeiten eignet sich besonders Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co.. Dort stehen Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung mit typischen Data-Science-Werkzeugen im Vordergrund. Wenn im Unternehmen bereits Microsoft Cloud-Dienste genutzt werden, kann auch ein Einstieg über Microsoft Fabric, Power BI 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, ob eine bestehende Synapse-Umgebung vertieft oder eine Fabric-basierte Datenplattform aufgebaut werden soll.
Die Trainings eignen sich für Data Analysts, Data Engineers, Business-Intelligence-Spezialisten, Controllerinnen und Controller, IT-Architektinnen und IT-Architekten, Entwicklerinnen und Entwickler, Projektleitungen 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 konkreten Voraussetzungen stehen in der jeweiligen Seminarbeschreibung.
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. Je nach Training kommen Python, Pandas, NumPy, Power BI, Microsoft Fabric oder Azure Synapse Analytics hinzu.
Für Reporting, Datenmodelle und Visualisierungen passt Microsoft Power BI Data Analyst. Wer bereits Erfahrung mit Power BI hat und Analysemodelle, DAX, Visualisierungen oder Berichtsgestaltung vertiefen möchte, findet im Power BI Aufbaukurs eine passende Weiterführung.
Einige Microsoft Data Science, Power BI und Microsoft Fabric Trainings orientieren sich an offiziellen Microsoft Lernpfaden und Rollenprofilen, zum Beispiel für Data Analysts, Analytics Engineers oder Data Engineers. Ob ein Training gezielt auf eine Prüfung vorbereitet, ist in der jeweiligen Seminarbeschreibung angegeben.
Ja. Viele Inhalte lassen sich auch dann sinnvoll erarbeiten, wenn eine Datenplattform erst geplant wird. Für fachliche Entscheidungen rund um Architektur, Nutzen und Einführung eignet sich Microsoft Fabric für Entscheider. Für den methodischen Aufbau von Datenkompetenz sind Trainings zu Data Literacy, datengetriebenen Entscheidungen und Datenvisualisierung hilfreich.
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 Data Engineering, Analytics Engineering und Entscheidungsrollen.
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. Für Reporting- und BI-Szenarien ergänzt Power BI Data Analyst die Data-Science- und Data-Engineering-Themen sinnvoll.
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. Dadurch entsteht verwertbares Know-how für Rollen in Data Analytics, Business Intelligence, Data Engineering, Controlling, IT-Architektur und Digitalisierungsprojekten. Angrenzende Themen zur datenbasierten Analyse finden sich außerdem in der Kategorie Data Science & KI-Datenanalyse.
