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Looker und LookML 2026: Business Intelligence Leitfaden und Interview-Fragen
Umfassender Leitfaden zu Looker-Interview-Fragen, LookML-Modellierung und Business Intelligence Best Practices für Datenanalysten im Jahr 2026.
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Apache Superset 2026: Dashboards, SQL Lab und Interviewfragen
Ein tiefer Einblick in Apache Superset: Data-Analytics-Dashboards bauen, SQL Lab und Jinja-Templating, der Vergleich mit Tableau und die Interviewfragen, die zählen.
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dbt für Data Analysts 2026: Modellierung, Testing und Interviewfragen
dbt (data build tool) für die Datenanalyse beherrschen — Projektstruktur, SQL-Modellierung, Testing-Strategien und typische Interviewfragen mit praktischen Beispielen.
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Fortgeschrittenes SQL fuer Data-Analyst-Interviews: Unterabfragen, Pivots und Abfrageoptimierung 2026
Fortgeschrittenes SQL fuer Data-Analyst-Interviews 2026: korrelierte Unterabfragen, Pivot-Abfragen mit bedingter Aggregation, EXPLAIN-ANALYZE-Plaene und Indexierungsstrategien auf PostgreSQL 17 mit praxisnahen Codebeispielen.
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Pandas 3.0 im Jahr 2026: Neue APIs, Breaking Changes und Interviewfragen
Pandas 3.0 führt Copy-on-Write als Standard ein, einen PyArrow-gestützten String-Datentyp und den neuen pd.col()-Ausdrucks-Builder. Dieser Artikel behandelt die wichtigsten Änderungen, Migrationsmuster und Interviewfragen für Data Engineers.
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Python für Datenanalyse: Matplotlib, Seaborn und Visualisierung für Vorstellungsgespräche
Python-Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn meistern. Praxisorientiertes Tutorial mit Diagrammen, Styling, Subplots und häufigen Interviewfragen für Data-Analytics-Positionen 2026.