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Data Awareness

Ganzheitlicher Überblick über aktuelle Datentechnologien

 

Ziel des Data Awareness Trainings ist der ganzheitliche Überblick über aktuelle Datentechnologien. Dafür wird ein grundlegendes Verständnis des gesamten Datenverarbeitungsprozesses für Datenanalysen und komplexe Datenmodelle gelegt, sodass Teilnehmende fachgerecht mit Datenexperten kommunizieren können. Darüber hinaus sind Teilnehmende in der Lage, Datenanalysen und -projekte aus der Fachdomäne zu evaluieren sowie Datenvisualisierungen zu beurteilen.

Inhalte

Kapitel 1: Big Data

  • Datengestützte Entscheidungen.
  • Arbeitsschritte in der Datenanalyse.
  • Best Practices in der Strukturierung von Daten.

Kapitel 2: Datafizierung

  • Verständnis von Dateninfrastrukturen.
  • Datenreinigung in komplexen Projekten.
  • Best Practices von Datenvisualisierungen.

Kapitel 3: Künstliche Intelligenz

  • Anwendungsfälle der Künstlichen Intelligenz.
  • Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens verstehen (Maschinelles Lernen).
  • Training von KI-Algorithmen nachvollziehen.

Kapitel 4: Internet der Dinge und Industrie 4.0

  • Möglichkeiten von Sensoren begreifen.
  • Datenbasierte Produktentwicklung durch A/B Tests.
  • Predictive Maintenance von Anlagen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen.

Hinweis zu Ihrer persönlichen Lernumgebung

In Ihrer Online-Lernumgebung finden Sie ab dem Starttermin Lerneinheiten, Arbeitshilfen, Zusatzprodukte und Zugang zum Data Lab. Jede Woche werden Ihnen neue Materialien bereitgestellt, deren Bearbeitung Sie sich selbständig einteilen können. Über den gesamten Trainingszeitraum hinweg werden Sie online begleitet und haben die Möglichkeit, sich mit anderen Trainingsteilnehmenden und Trainingsdozenten zu den jeweiligen Lerneinheiten auszutauschen.

Ihr Nutzen

Ziel des Data Awareness Trainings ist der ganzheitliche Überblick über aktuelle Datentechnologien. Dafür wird ein grundlegendes Verständnis des gesamten Datenverarbeitungsprozesses für Datenanalysen und komplexe Datenmodelle gelegt, sodass Teilnehmende fachgerecht mit Datenexperten kommunizieren können. Darüber hinaus sind Teilnehmende in der Lage, Datenanalysen und -projekte aus der Fachdomäne zu evaluieren sowie Datenvisualisierungen zu beurteilen.

Methoden

  • Das Online-Training besteht aus Lehrvideos, Interviews, Textbeiträgen und interaktiven Wissensabfragen.
  • Das berufsbegleitende Online-Training bietet Ihnen nach dem Login in die Lernumgebung eine Mischung aus Videos, Lesestoffen und Business Szenarien, die Ihr Wissen schärfen.
  • Diese Komponenten werden über eine Trainingsumgebung online zur Verfügung gestellt. Durch interaktive Übungen legen Sie in Ihrer Lernumgebung selbst Hand an und gewinnen einen praktischen Eindruck, was es heißt, mit Daten zu arbeiten. Damit Sie die Datenkompetenz gewinnen, die Sie wirklich brauchen in einem modernen, digitalen Arbeitsalltag. Trainingsteilnehmende bearbeiten die Inhalte selbständig und können Ort und Zeit dafür selbst festlegen.

Teilnehmerkreis

Mitarbeitende, die das Thema Data Analytics besser verstehen, perspektivisch einfache Analysen eigenständig ausführen oder fachnah mit Datenexperten zusammenarbeiten wollen. Die Teilnehmenden sollten grundsätzliches Interesse an Daten mitbringen, um von dem Training zu profitieren.

Weitere Empfehlungen zu „Data Awareness“

  • Maßgeschneidert für Ihren Bedarf
  • Vor Ort für mehrere Mitarbeiter
  • Zeit und Reisekosten sparen

Preis auf Anfrage.

Anfragen
Buchungsnummer
30352
Online-Training
12 h (2-3 h/Woche)
Dies ist ein berufsbegleitendes Online-Training (ca. 2-3 Stunden pro Woche für 4 Wochen). Das Training findet im Browser statt, ohne zusätzliche Software. Die Zugangsdaten werden ca. eine Woche vor Trainingsbeginn versendet.
Starttermine
04.11.-01.12.19
20.01.-16.02.20
02.-29.03.20
02.-29.04.20
15.06.-12.07.20
02.-29.11.20
16.11.-13.12.20
Teilnahmegebühr
€ 399,- zzgl. MwSt.
€ 474,81 inkl. MwSt.
Die Haufe Akademie
  • Absoluter Praxisbezug
  • Top Trainer, Referenten & Coaches
  • 180.000 Teilnehmer pro Jahr
  • Erfolgsmacher seit 1978
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Stephanie Göpfert
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