Entdecke die Welt der Datenwissenschaft! Im Whitepaper erfährst du, was Data Science alles kann und welche Potenziale sie in Organisationen entfalten kann. Mach dir selbst ein Bild davon!
Im ersten Webinar lernen Sie, was Data Awareness heißt, und bekommen überzeugende Argumente dafür an die Hand, warum ein Data Mindset in jeder Situation hilfreich ist. Danach zeigen Ihnen Ihre Referent:innen anhand von anschaulichen Beispielen und praxisnahen Business Cases, wie Daten in Unternehmen genutzt werden können. Dabei geht es auch um die Kunst, richtige Fragen an die Daten zu stellen.
In der ersten Selbstlerneinheit erfahren Sie, welche Eigenschaften und welche Aussagekraft Daten haben, und bekommen Techniken an die Hand, um sich mit den Daten in Ihrem Umfeld auseinanderzusetzen. Nach Abschluss dieses Moduls können Sie folgende Fragen beantworten:
- Wo entstehen Daten in Ihrem Unternehmen?
- Welche Arten von Daten werden erhoben, und wie werden sie verwaltet?
- Welche zusätzlichen externen Datenquellen könnten für Ihre Situation hilfreich sein?
Im Rahmen dieses Moduls wenden Sie das entwickelte Datenverständnis an und können die folgenden Fragen beantworten:
- Wie können die Daten in Ihrem Fachbereich genutzt werden?
- Welche Methoden gibt es, und welche Ideen stecken dahinter?
- Welche Verfahren gibt es in Ihrem Unternehmen bereits, und wie setzen Sie diese bei der alltäglichen Arbeit ein?
- Welches Gütemaß benötigen die Daten für die Fragen, die Sie an sie stellen?
Im zweiten Webinar bekommen Sie Hilfsmittel dafür an die Hand, um mit Daten richtig und verantwortlich umzugehen. Darüber hinaus beschäftigen Sie sich mit Big-Data-, Data-Lake- und Data-Warehouse-Konzepten und erfahren, welche weitgehenden Möglichkeiten cloudbasierte Unternehmenslösungen für die Datenanalyse bieten.
In diesem Modul erarbeiten Sie sich eine Grundlage dafür, kompetent mit Daten umzugehen und die richtigen Fragestellungen zu ermitteln.
- Welche Methoden gibt es für das Speichern und Managen von Daten, und was sollte man dabei beachten?
- Was muss man beachten, um nicht von vornherein falsche Fragen an die Daten zu stellen?
- Welche Kennzahlen gibt es, um Daten zu beschreiben, und wie lassen sich solche Kennzahlen ermitteln?
Nachdem Sie alle Vorbereitungen getroffen haben, erlernen Sie in diesem Modul Techniken und Methoden zur Erstellung von Ad-hoc-Analysen. Sie lernen:
- Wie lassen sich Daten visualisieren, um Erkenntnisse aus den Daten zu erlangen?
- Welche Arten von Visualisierungen gibt es, und wie liest man diese richtig?
- Wie strukturiert man Daten, um daraus einfache und verständliche Hypothesen ableiten zu können?
Im dritten und letzten Webinar wird der Datenprozess noch einmal mit allen Stationen und in anschaulichen Beispielen zusammengefasst. Danach widmen Sie sich wirtschaftlichen Fragen an die Datenprozesse. Sie diskutieren mit Ihren Referent:innen Kosten, Nutzen, Konzepte, Technologien sowie organisatorische Fragen, die in Ihrem Unternehmen Beachtung finden sollten.
Inhalte
1. Daten richtig verstehen
- Bestandteile und Eigenschaften von Daten
- Wie können Sie die Güte von Daten bewerten?
- Wo finden Sie Daten und wie extrahieren Sie sie?
- Datenarten und Variablentypen im Detail
2. Ziele der Datennutzung definieren
- Daten- und Variablenstrukturen beurteilen
- Business Cases, bei denen Daten eine entscheidende Hilfe darstellen
- Der Ablauf eines Data-Science-Projekts
- Valide Fragestellungen an Daten
3. Wie Sie mehr aus Daten herausholen können
- Wie die Form der Daten ihre Nützlichkeit bestimmt
- Aus bestehenden Daten neue Variablen erzeugen
- Stolpersteine bei der Daten-Arbeit (und wie man sie umgeht)
- Strategien zum Umgang mit Messfehlern und fehlenden Werten
4. Daten gewinnbringend einsetzen
- Die Unterschiede und Vorteile von deskriptiver und inferenzieller Statistik
- Lage-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße und was sie genau aussagen
- Empfindliche und unempfindliche Kennzahlen gegenüber Messfehlern
- Visualisierungsverfahren für effektives Data Storytelling
Wie lernen Sie in dem Kurs?
Dieser Online-Kurs bietet Ihnen ein digitales Blended-Konzept, das extra für berufsbegleitendes Lernen entwickelt wurde. Mit einem Zeitbudget von circa 6 Stunden pro Woche kommen Sie sicher ans Ziel. Alternativ können Sie sich die Lerneinheiten flexibel einteilen. So lernen Sie in dem Kurs:
Selbstlernphasen: Lernen Sie selbstbestimmt, in Ihrem eigenen Tempo und wann immer Sie möchten. Unsere Kurse bieten Ihnen dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial mit Videos, Artikeln, interaktiven Übungen, Quizzes und Lernkontrollen.
Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren treffen Sie Ihre Referent:innen persönlich. Sie erhalten Antworten auf Ihre Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um Ihr Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden.
Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht Ihnen eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tauschen Sie sich mit anderen Teilnehmenden und den Referent:innen aus und klären Sie Fragen.
Teilnahmebescheinigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhalten Sie ein Zertifikat und ein Open Badge, das Sie ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u.a. LinkedIn) teilen können.
Future Jobs Club: Mit der Buchung dieses Online-Kurses erhalten Sie Zugang zum Future Jobs Club mit exklusiven Informationen, Angeboten und Möglichkeiten zur Vernetzung.
In Ihrer Online-Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Ihr Nutzen
Nach Abschluss dieses Online-Kurses haben Sie umfassendes Wissen über Daten und Datenprojekte erarbeitet und folgende Kompetenzen erlangt. Sie können:
Daten im Business-Kontext tiefergehend verstehen: Sie erleben, was Data Awareness bedeutet und warum datenorientiertes Denken (ein Data Mindset) in jeder Situation hilfreich ist. Sie lernen auch, wie Sie relevante Fragen an Ihre Daten stellen und die gesammelten Daten in Ihrem Unternehmen richtig interpretieren.
Daten identifizieren und lesen: Sie lernen, wo und wie Daten in Ihrem Unternehmen erzeugt werden, welche Arten von Daten erhoben werden und wie sie gespeichert werden. Darüber hinaus erfahren Sie, welche externen Datenquellen für Ihre spezifische Situation nützlich sind.
Ziele für Datenanalysen erkennen und definieren: Sie entwickeln ein tiefes Verständnis dafür, wie die Daten in Ihrem Fach- bzw. Arbeitsbereich genutzt werden können. Dabei lernen Sie die verschiedenen Methoden und Verfahren kennen, die Sie dafür benötigen.
Datenkompetenz im Unternehmensalltag einbringen: Sie bekommen Werkzeuge und Regeln an die Hand, um verantwortungsbewusst mit Daten umzugehen. Sie lernen mehr über Big-Data-, Data-Lake- und Data-Warehouse-Konzepte und über die weitreichenden Möglichkeiten der Datenanalyse.
Daten managen und gewinnbringend einsetzen: Sie erarbeiten sich eine ideale Grundlage dafür, kompetent mit Daten umzugehen und die richtigen Fragen an sie zu stellen. Sie lernen auch Methoden zur Datenspeicherung und -verwaltung sowie wichtige Metriken zur Beschreibung von Daten kennen.
Methoden und Techniken für die Datenanalyse anwenden: Sie lernen Techniken und Methoden zur Erstellung von Ad-hoc-Analysen kennen und erfahren, wie Sie damit Daten in ihrem Bereich nutzen können.
Datenprojekte wirtschaftlich einordnen: Sie erfahren, wie Sie die Wirtschaftlichkeit von Datenprojekten richtig einschätzen, welche Kennzahlen und Methoden dabei hilfreich sind und wie Sie diese überwachen.
Methoden
Fundierter Trainer:innen-Input, Präsentationen, Praktische Übungen, Selbstreflektionen, Diskussionen, Arbeitshilfen, Gruppenarbeiten zu realen Projekten der Teilnehmenden und Erfahrungsaustausch in der Lern-Community.
Für wen ist der Kurs geeignet?
Dieses Training richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die ein solides Fundament an Datenkompetenz aufbauen und den planvollen Umgang mit Daten erlernen möchten. Egal, ob Sie Sie sich zum ersten Mal mit Daten beschäftigen oder bereits erste Berührungspunkte mit Daten im Unternehmenskontext hatten — in diesem Kurs erlernen Sie einen sicheren Umgang mit Ihren Unternehmensdaten, um datengestützt arbeiten und entscheiden zu können.
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