Blended Learning

Smart Data Science: dein Einstieg in die professionelle Datenanalyse (Online)

Vom Basiswissen bis zum professionellen Datenprojekt mit dem CRISP-DM-Prozess

In der digitalen Welt entstehen immer mehr Daten. Und innovative KI-Lösungen nutzen diese Daten, bieten Unternehmen eine Vielzahl an neuen Geschäftsmöglichkeiten und verändern die Arbeitsrealität in verschiedensten Branchen. Unternehmen versuchen deshalb durch die Anwendung von generativer KI und durch die Erfassung, Analyse und Auswertung der ihnen verfügbaren Daten sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Die Voraussetzung dafür sind gutes Datenmanagement, sinnvolle Datenprojekte und Mitarbeitende mit den notwendigen Daten- & KI-Skills. Doch wie sieht der ideale Ablauf von Datenprojekten aus? Wo fängt man an, wie geht man vor, wo lauern Fallstricke und wie können diese geschickt umgangen werden? In diesem Training zum Thema Data Science und künstliche Intelligenz bekommst du das Wissen und die Techniken, um Potenziale deiner Unternehmensdaten zu erkennen und gezielt zu nutzen. Du lernst nicht nur alle Schritte für die erfolgreiche Umsetzung analytischer bzw. klassischer Daten- & KI-Projekte kennen – von der richtigen businessrelevanten Fragestellung bis zur Bewertung der Ergebnisse. Dir wird auch gezeigt, wie du wichtige Schlüsselkonzepte des Machine Learnings nutzen und unternehmerische Entscheidungen mithilfe von Künstlicher Intelligenz treffen kannst. Durch dieses Seminar positionierst du dich als kompetente Gestalter:in in der aktuellen Daten- & KI-Transformation.

Schon gewusst?

Dieser Kurs ist Bestandteil der zertifizierten Master Class „Data Analyst“. Bei Buchung der gesamten Master Class sparst du 21 Prozent im Vergleich zur Buchung der einzelnen Module.

Modul 1: Webinar
30 Min.
Kick-off und gemeinsamer Start ins Seminar
Kick-off und gemeinsamer Start ins Seminar

Das erste Webinar startet mit einer detaillierten Vorstellung von Aufbau, Erwartungen und Zielen für den Kurs. Gemeinsam wird ein Blick auf die ersten Lerneinheiten geworfen.  

Modul 2: Selbstlernphase
180 Min.
Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen
Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen

In der ersten Selbstlerneinheit erfährst du alles, was du grundlegend über Data Science und klassische KI wissen musst. Du lernst die Begriffe kennen und auseinanderzuhalten, verstehst, welchen Zweck Data Science erfüllen kann, und bekommst wertvolle Impulse dafür, wie Datenprojekte im Unternehmen angegangen werden sollten.

  • Grundbegriffe und Konzepte der Data Science & KI
  • Data Driven Mindset als Erfolgsfaktor im Unternehmen
  • Voraussetzungen für datengetriebene Unternehmen
  • Überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen
  • Methoden im Supervised und Unsupervised Learning
  • Wichtige Rollen in Data-Science-Projekten
  • Welche Infrastruktur wird für Data-Science-Projekte benötigt?
Modul 3: Webinar
90 Min.
Interaktiver Austausch zu den Themen CRISP-DM Cycle und Business Understanding
Interaktiver Austausch zu den Themen CRISP-DM Cycle und Business Understanding

Im zweiten Webinar erfährst du alles über den Standard für den Ablauf von Daten-Projekten, den CRISP-DM-Prozess. Danach erarbeitest du gemeinsam mit deinen Referent:innen Ausgangspunkte für eigene Projekte und bekommst einen Eindruck davon, welche Business Cases es gibt.

Modul 4: Selbstlernphase
540 Min.
Data Understanding, Data Preparation und Modeling
Data Understanding, Data Preparation und Modeling

In der zweiten Selbstlerneinheit tauchst du tief in die zentralen Phase des Datenanalyse-Prozesses ein — die Vorbereitung der Daten und das Erstellen von Datenmodellen, die mit den Daten trainiert werden.

  • Explorative Datenanalyse und ihre Darstellungsformen
  • Lageparameter und Streuungsparameter
  • Lineare und nichtlineare Zusammenhänge erkennen
  • Die Relevanz von Daten beurteilen
  • Daten bereinigen und vorbereiten
  • Modeling: Klassifikation, Regression und Clustering
Modul 5: Webinar
120 Min.
Interaktiver Austausch zu den Themen Evaluation und Deployment
Interaktiver Austausch zu den Themen Evaluation und Deployment

Im dritten Webinar durchläufst du gemeinsam mit deinen Referent:innen die letzten beiden Phasen des CRISP-DM-Prozesses. Du lernst, wie du Datenmodelle evaluierst, produktiv setzt und fortwährend überwachst. Zudem werden aktuelle Anwendungsfälle von Sprachmodellen (z.B. ChatGPT) aufgezeigt, die zielführend typische Aufgabenstellungen in einem Data Science Projekt unterstützen können.

Inhalte

Weiterbildung nach KI-VO Art. 4 für die Nachweispflicht von KI-Kompetenz

1. Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen

  • Grundbegriffe und Konzepte der Data Science bzw. der klassischen KI-Methoden
  • Data Driven Mindset als Erfolgsfaktor im Unternehmen.
  • Voraussetzungen für datengetriebene Unternehmen
  • Überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen
  • Methoden im Supervised und Unsupervised Learning
  • Wichtige Rollen in Data-Science-Projekten
  • Welche Infrastruktur wird für Data-Science-Projekte benötigt?

2. Der CRISP-DM-Cycle als Standard in der Datenanalyse

  • Business Understanding: Ziele, Anforderungen, Fragen
  • Data Understanding: Datenstruktur und Datenqualität
  • Explorative Datenanalyse und ihre Darstellungsformen
  • Lageparameter und Streuungsparameter
  • Lineare und nichtlineare Zusammenhänge erkennen
  • Data Preparation: Daten bereinigen, filtern, formatieren
  • Data Modeling: Klassifikation, Regression und Clustering
  • Evaluation: Modelle überprüfen und an Geschäftszielen ausrichten
  • Deployment: Modelle für die Datenanalyse in Betrieb nehmen

So lernst du in diesem Kurs

Dieser Online-Kurs bietet dir ein digitales Blended-Learning-Konzept, das extra für berufsbegleitendes Lernen entwickelt wurde. Mit einem Zeitbudget von mindestens 3-4 Stunden pro Woche kommst du sicher ans Ziel. Alternativ kannst du dir die Lerneinheiten flexibel einteilen. So lernst du in dem Kurs:

Selbstlernphasen: Lerne selbstbestimmt, in deinem eigenen Tempo und wann immer du möchtest. Unsere Kurse bieten dir dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial mit Videos, Artikeln, interaktiven Übungen, Quizzes und Lernkontrollen.

Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren triffst du deine Referent:innen persönlich. Du erhältst Antworten auf deine Fragen, konkrete Hilfestellungen und Anleitungen, um dein Wissen zu vertiefen und die erworbenen Fähigkeiten in praktischen Übungen anzuwenden.

Praxisaufgaben: Um die Fähigkeiten in der Praxis zu lernen, erhältst du Zugang zu Datenprojekten, die es dir ermöglichen, die erlernten Techniken und Methoden auf reale Probleme anzuwenden. Durch diese Übungen erhältst du ein tiefes Verständnis für die Arbeit mit Daten und erarbeitest dir Methoden und Techniken, die du im beruflichen Alltag anwenden kannst.

Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht dir eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tausche dich mit anderen Teilnehmenden und den Referent:innen aus und kläre deine Fragen.

Teilnahmebescheinigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhältst du ein Zertifikat und ein Open Badge, das du ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u.a. LinkedIn) teilen kannst. 

Future Jobs Club: Erhalte exklusiven Zugang zu einem Business-Netzwerk, Micro-Learnings (sparks), News und Future Work Hacks.

In deiner Online-Lernumgebung findest du nach deiner Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.

Dein Nutzen

Du bist Entscheider:in und willst mehr als nur einen Überblick über einfache Datenanalysen gewinnen? Du bist Fachexpert:in und möchtest die Daten besser nutzen, die dir jeden Tag begegnen? Aus diesem Data-Science-Kurs nimmst du Folgendes mit:

  • Du kannst beurteilen, wie ihr im Bereich Data Science aufgestellt seid und welche Potenziale in den Unternehmensdaten stecken.
  • Du gewinnst umfassende und anwendungsorientierte Insights, die du als Basis für datengetriebene Entscheidungsprozesse einsetzen kannst.
  • Du erarbeitest quer über verschiedene Branchen hinweg ein Business Understanding für die Datenanalyse und lernst an konkreten Szenarien, wie du Ziele für Datenprojekte definierst.
  • Durch das aufgebaute KI-Wissen hast du ein vertieftes Verständnis, welche Techniken, Potenziale und Limitierungen im Umgang mit Sprachmodellen bzw. den Möglichkeiten der generativen KI einhergehen.
  • Du lernst die grundlegenden Schritte eines Data Science-Projekts entlang des branchenübergreifenden Frameworks CRISP DM kennen.
  • Du nimmst in Übungen erste eigene Datenanalysen vor und übst praktisch mit echten Datensets.

Trainer:in

Methoden

Fundierter Trainer:innen-Input, Präsentationen, Praktische Übungen, Selbstreflektionen, Diskussionen, Arbeitshilfen, Gruppenarbeiten zu realen Projekten der Teilnehmenden und Erfahrungsaustausch in der Lern-Community.

Empfohlen für

Dieser Online-Kurs richtet sich an Fachkräfte- und Führungskräfte aus allen Branchen, die ihr Wissen im Umgang mit Daten vertiefen wollen und Datenanalysen selbst durchführen oder im Unternehmen einführen möchten. Es ist ein tiefgehender Einstieg in das Thema Daten & KI und eignet sich auch als Ausgangspunkt, wenn du mit einer Ausbildung zum Data Analyst oder Data Scientist beginnen möchtest.

Open Badges - Zeige auch digital, was du kannst.

Open Badges sind anerkannte, digitale Teilnahmezertifikate. Diese verifizierbaren Nachweise sind der aktuelle Standard für die Einbindung in Karrierenetzwerken wie z.B. LinkedIn.

Damit zeigst du digital, über welche Kompetenzen du verfügst. Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du von uns ein Open Badge.

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Weitere Empfehlungen zu „Smart Data Science: dein Einstieg in die professionelle Datenanalyse (Online)“

Stimmen unserer Teilnehmer:innen

Das Smart Data-Training fand ich sehr gut. Vor allem die Videos mit dem Trainer in den Selbstlernphasen haben mir sehr gut gefallen. Dadurch konnte man immer mal wieder zurückspulen und sich schwierige Inhalte mehrfach anschauen.

Martin Schatz
Metro Properties, METRO AG, Düsseldorf

Das Online Essential hat mir gut gefallen. Besonders die Praxisbeispiele, die gezeigt haben, wie man Datensätze sichtet und für Analysen vorbereitet, fand ich sehr hilfreich.

Jens Hempel
Schott AG, Mainz

"The live webinars were a great chance to interact, discuss and ask further questions."

Valerija Gottselig
EEX AG

Seminarbewertung zu „Smart Data Science: dein Einstieg in die professionelle Datenanalyse (Online)“

4,3 von 5
bei 3 Bewertungen
Seminarinhalte:
4,6
Verständlichkeit der Inhalte:
4,6
Praxisbezug:
3,7
Fachkompetenz:
4,6
Teilnehmenden­orientiert:
4,6
Methodenvielfalt:
4,1
Blick ins Produkt

Hier erhältst du Eindrücke vom Seminar sowie Informationen rund um das Seminarthema.

Fachartikel, Interviews oder Whitepaper rund um das Thema

Data Scientist: Gehalt, Aufgaben und Skills

Große Datenmengen zu strukturieren und sie dadurch in nützliche Informationen zu verwandeln – das ist die Hauptaufgabe eines Data Scientist. Als Spezialist für Daten und Datenbezüge erstellt er aus bloßen Zahlen sinnvolle Prognosen für die Zukunft und gibt dem Unternehmen Handlungsempfehlungen. Data Scientist: Key Facts Ausbildung Masterstudium Data Science, Informatik oder Mathematik Berufserfahrung von Vorteil [...]

Weitere Informationen finden Sie hier

Data Analyst: Gehalt, Ausbildung, Skills, Aufgaben

Ein Data Analyst sammelt und interpretiert komplexe Daten, um wertvolle Einblicke und Erkenntnisse zu gewinnen. Dank analytischem Denkvermögen und der Fähigkeit, Muster zu erkennen, unterstützt ein Data Analyst ein Unternehmen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und somit Potenziale auszuschöpfen. Data Analyst: Key Facts Ausbildung Studium im naturwissenschaftlichen oder technischen Bereich auch Quereinstieg möglich Hard Skills [...]

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Fachartikel, Interviews oder Whitepaper rund um das Thema

Data Scientist: Gehalt, Aufgaben und Skills

Große Datenmengen zu strukturieren und sie dadurch in nützliche Informationen zu verwandeln – das ist die Hauptaufgabe eines Data Scientist. Als Spezialist für Daten und Datenbezüge erstellt er aus bloßen Zahlen sinnvolle Prognosen für die Zukunft und gibt dem Unternehmen Handlungsempfehlungen. Data Scientist: Key Facts Ausbildung Masterstudium Data Science, Informatik oder Mathematik Berufserfahrung von Vorteil [...]

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Data Analyst: Gehalt, Ausbildung, Skills, Aufgaben

Ein Data Analyst sammelt und interpretiert komplexe Daten, um wertvolle Einblicke und Erkenntnisse zu gewinnen. Dank analytischem Denkvermögen und der Fähigkeit, Muster zu erkennen, unterstützt ein Data Analyst ein Unternehmen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und somit Potenziale auszuschöpfen. Data Analyst: Key Facts Ausbildung Studium im naturwissenschaftlichen oder technischen Bereich auch Quereinstieg möglich Hard Skills [...]

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Gemeinsam online weiterbilden
Buchungs-Nr.:
31549
€ 1.240,- zzgl. MwSt
16 Stunden üb …
Online
7 Termine
Termine
Mehrere Mitarbeitenden intern schulen
Preis auf Anfrage
  • Passgenaue Schulungen nach deinem Bedarf
  • Direkt bei dir vor Ort oder online
  • Kostenvorteil ab 5 Teilnehmenden
  • Wir kontaktieren dich innerhalb von 24 Stunden (Mo-Fr)
16 Stunden über 2 Wochen
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Diese Veranstaltung ist auch als Bestandteil buchbar von:

Master Class Data Analyst (Online)

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Starttermine und Details

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04.07.2025
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Buchungsnummer: 31549
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€ 1.475,60 inkl. MwSt.
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Technische Hinweise
Für die Durchführung unserer Online-Veranstaltungen nutzen wir verschiedene Techniken.
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16 Stunden über 2 Wochen
Zahl der Teilnehmenden begrenzt
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Kick-off und gemeinsamer Start ins Seminar
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04.07.2025
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Beginn 13:30 Uhr, Ende ca. 14:00 Uhr
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Interaktiver Austausch zu den Themen CRISP-DM Cycle und Business Understanding
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11.07.2025
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Interaktiver Austausch zu den Themen Evaluation und Deployment
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18.07.2025
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Beginn 10:30 Uhr, Ende ca. 12:30 Uhr
31.07.2025
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Buchungsnummer: 31549
€ 1.240,- zzgl. MwSt.
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16 Stunden über 2 Wochen
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Kick-off und gemeinsamer Start ins Seminar
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31.07.2025
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07.08.2025
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14.08.2025
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Beginn 14:00 Uhr, Ende ca. 16:00 Uhr
10.10.2025
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17.10.2025
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24.10.2025
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Beginn 13:00 Uhr, Ende ca. 15:00 Uhr
28.11.2025
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Buchungsnummer: 31549
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16 Stunden über 2 Wochen
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28.11.2025
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05.12.2025
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Beginn 08:45 Uhr, Ende ca. 10:15 Uhr
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Interaktiver Austausch zu den Themen Evaluation und Deployment
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12.12.2025
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06.01.2026
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Buchungsnummer: 31549
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16.01.2026
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23.01.2026
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30.01.2026
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Beginn 13:00 Uhr, Ende ca. 15:00 Uhr
10.04.2026
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Buchungsnummer: 31549
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Technische Hinweise
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10.04.2026
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17.04.2026
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Interaktiver Austausch zu den Themen Evaluation und Deployment
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24.04.2026
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03.07.2026
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