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!
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Willst du oder dein Team tiefer in die Materie eintauchen und Data Analytics in die praktische Anwendung bringen? Lerne in der Master Class Data Analyst den Einsatz professioneller Datenanalyse und werde Problemlöser:in für komplexe Fragestellungen.
Master Class Data Analyst
- Master Class mit 2 intensiven Kursen
- Dauer: 25 Wochen Lernzeit
- Individuelles 1:1 Praxiscoaching
- Abschlussprojekt und Prüfung mit anerkanntem Zertifikat
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.
In der ersten Selbstlerneinheit erfährst du alles, was du grundlegend über Data Science 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
- 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?
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.
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
Im dritten Webinar durchläufst du gemeinsam mit deinen Referent:innen die letzten beiden Phasen des CRIPS-DM-Prozesses. Du lernst, wie du Datenmodelle evaluierst, produktiv setzt und fortwährend überwachst. Zum Abschluss werden die letzten Fragen beantwortet.
Inhalte
1. Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen
- Grundbegriffe und Konzepte der Data Science
- 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 Data Science gewinnen? Du bist Fachexpert:in und möchten die Daten besser nutzen, mit denen du jeden Tag zu tun hast? 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.
- 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.
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?
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.
Weitere Empfehlungen zu „Smart Data Science: Ihr 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.
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.
Seminarbewertung zu „Smart Data Science: Ihr Einstieg in die professionelle Datenanalyse (Online)“
Hier erhalten Sie Eindrücke vom Seminar sowie Informationen rund um das Seminarthema.
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