Lehrgang mit Zertifikat

Data Science Business Professional Online

Künstliche Intelligenz: Ihr Online-Einstieg in die digitale Kompetenz der Zukunft

In der heutigen digitalen Arbeitswelt entstehen immer mehr Daten. Unternehmen aller Branchen versuchen, durch Analyse und Auswertung der ihnen verfügbaren Daten wertvolle Einsichten zu erlangen, die ihnen einen wichtigen Wettbewerbsvorteil verschaffen können. Sie haben bereits eine Vorstellung vom Potenzial Ihrer Unternehmensdaten und fragen sich, wie Sie selbst, auch ohne Programmierkenntnisse und Data Science-Hintergrund, tiefer einsteigen können?

In dieser sechsmonatigen Online-Weiterbildung erhalten Sie im Online Essential Smart Data Science zunächst einen umfassenden Einblick in die Grundlagen der Data Science.

In Modul 2 vertiefen Sie anschließend dieses Wissen und lernen alle relevanten Phasen in Data Science-Projekten kennen, von der Datenbereinigung bis zur produktiven Umsetzung erstellter Machine Learning-Modelle.

Im dritten Modul benutzen Sie schließlich die intuitive Open Source-Software KNIME und lernen wie Sie mit KNIME die einzelnen Schritte des Data Science-Prozesses auch praktisch umsetzen. Das besondere an KNIME ist dabei, dass für die Bedienung keinerlei Programmierkenntnisse erforderlich sind.

Dieser Lehrgang bietet Ihnen die Möglichkeit vertiefte und anwendungsbezogene Data Science-Kompetenzen aufzubauen, die Ihnen dabei helfen in Ihrem Unternehmen den Wandel zur datengetriebenen Organisation mitzugestalten.

 

Der Lehrgang ist von der Staatlichen Zentralstelle für Fernunterricht (ZFU) in Köln unter der Nummer 7383721 geprüft und zugelassen.

 

Data Science Business Professional Online

6 Monate, ca. 3-4 Stunden/Woche
Der optimale Ablauf für Ihren Lernerfolg:
Modul 1: Online Essential
3 Webinare + ca. 11,5h Selbstlernphase
Online Essential: Smart Data Science

Modul 2: Online-Training
ca. 10 Wochen (inkl. Pufferwoche)
Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen
Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen

Im zweiten Modul bearbeiten Sie insgesamt zehn Lerneinheiten. Diese Lerneinheiten erklären Ihnen alle Phasen, die im Rahmen eines Data Science-Projektes von Bedeutung sind. Neben diesen zehn Lerneinheiten beinhaltet das Modul 2 außerdem zwei WebTalks mit Ihrem Trainer, in dem alle offenen Fragen geklärt werden können. 

 

Business Problem

Der Ausgangspunkt eines jeden Data-Science-Projektes ist immer ein reales Business-Problem. Für die erfolgreiche Umsetzung von Data Science Projekten in Unternehmen ist es wichtig, dass der unternehmerische Mehrwert solcher Projekte in den Vordergrund gerückt wird. 

 

KI-Anwendungsfall

Unser Business-Problem übersetzen wir nun in einen konkreten KI-Anwendungsfall. Das heißt, Sie überlegen sich, wie Sie Ihr Business-Problem durch die Analyse von Daten und die Anwendung von Machine-Learning lösen können. Dabei werden drei Formen des Machine Leraning unterschieden.

 

Datensammlung

Machine-Learning-Algorithmen brauchen in der Regel eine große Menge an Daten von guter Qualität. Doch wo finden Sie Daten in Ihrem Unternehmen? Wie können Sie diese Daten mit externen Daten ergänzen? Und welche Rolle spielt die Data Privacy? In dieser Lerneinheit beschäftigen Sie sich mit einer gut durchdachten Datensammlungsstrategie.

 

Datenintegration

Wenn Daten in verschiedenen Systemen gesammelt und gespeichert werden, müssen sie zunächst harmonisiert und vereinheitlicht werden. Dies ist das Ziel der Datenintegration. Die Datenintegration kann sehr anspruchsvoll sein, da unterschiedliche Datenquellen durchaus heterogen sein können, sowohl was den Inhalt als auch das Format der Datenquellen betrifft. Außerdem gibt es verschiedene Strategien für die Datenintegration.

 

Datenvorbereitung und -bereinigung

Bevor die gesammelten und integrierten Daten nun weiter genutzt werden können, müssen sie auf etwaige Probleme überprüft werden, und diese Probleme müssen auch gelöst werden. Hier erfahren Sie mehr über Strategien und Maßnahmen, um Datensätze von fehlenden oder fehlerhaften Werten zu befreien.

 

Datenvisualisierung und -analyse

Sobald ein bereinigter Datensatz vorliegt, folgt üblicherweise eine erste Untersuchung der Daten mit Visualisierungen und Parameterberechnungen. Diese ersten Analysen sind eine wichtige Grundlage für die Entscheidung, welche Eigenschaften im Datensatz vertieft untersucht werden sollen.

 

Auswahl der Eigenschaften

In dieser Lerneinheit geht es um die Auswahl an Eigenschaften, also Variablen, die wir verwenden wollen, um einen Machine-Learning-Algorithmus zu trainieren. Dabei gibt es grundsätzlich unterschiedliche Herangehensweisen, deren Vor- und Nachteile Sie unbedingt kennen sollten. 

 

Algorithmus- und Methodikauswahl

In dieser Lerneinheit wiederholen wir noch einmal kurz die verschiedenen Arten des maschinellen Lernens. Anschließend schauen wir uns für jede dieser Methoden viele unterschiedliche Algorithmen sowie deren Vor- und Nachteile an. 

 

Ergebnisbeurteilung

Sobald die Ergebnisse eines maschinellen Trainingsvorgangs vorliegen, muss der Anwender entscheiden, ob das Ergebnis des Trainingsvorgangs für den gewünschten Einsatzzweck geeignet ist. Zentral ist hier vor allem die Frage, ob das Ergebnis uns helfen kann, unser Business Problem zu lösen und damit unsere Business-Ziele zu erreichen. In der Praxis ist die Beurteilungskompetenz für maschinelle Modelle von zentraler Wichtigkeit. Selbst wenn Sie die Analyse als Service zugekauft haben, liegt die Beurteilung der Güte und die Entscheidung über die weitere Verwendung des trainierten Modells bei Ihnen als zukünftiger:m Nutzer:in.

 

Deployment, Überwachung & Fehlersuche

Nach der erfolgreichen Entwicklung eines Machine-Learning-Modells muss dieses schlussendlich auch Anwendung finden. Deshalb geht es in dieser Lerneinheit um die Verteilung des Modells, um das Monitoring, die Fehlerbehebung und die Weiterentwicklung.

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Modul 3: Online-Training
ca. 10 Wochen (inkl. Pufferwoche)
Data Science und Machine Learning mit KNIME
Data Science und Machine Learning mit KNIME

In Modul 3 lernen Sie die Open-Source-Software KNIME kennen. KNIME ist eine sehr vielseitige Anwendung, mit der vollwertige Data Science-Projekte durchgeführt werden können, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Das Modul 3 besteht erneut aus 10 Lerneinheiten und zwei WebTalks mit einer:m Trainer:in, um aufkommende Rückfragen zu klären. 

 

Einführung in KNIME

Sie erhalten eine erste Einführung in KNIME und die KNIME-Benutzeroberfläche. Sie installieren die Anwendung und richten sie ein.

 

Datenimport

In dieser Lerneinheit geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen in KNIME zu importieren.

 

Datentranverknüpfung

Zu Beginn eines Datenprojektes ist es häufig nötig, Daten aus verschiedenen Quellen in einem Datensatz zusammenzufassen. In dieser Lerneinheit lernen Sie verschiedene Methoden kennen, um Daten aus verschiedenen Quellen in KNIME zu verknüpfen.

 

Datenvisualisierung und -analyse

Hier erfahren Sie alles über die verschiedenen Funktionen zur Visualisierung und deskriptiven Analyse Ihrer Daten in KNIME.

 

Datenbereinigung

Welche Datentypen gibt es in KNIME? Welche Funktionen bietet KNIME, um mit fehlenden oder falschen Datenwerten umzugehen? In dieser Lerneinheit beschäftigen wir uns praxisnah mit der Datenbereinigung.

 

Dokumentation & Workflow Organisation

Für Data Science-Projekte, die über einen längeren Zeitraum laufen oder von verschiedenen Personen betreut werden, ist es wichtig, dass Sie Ihren Workflow in KNIME nachvollziehbar gestalten. Sie lernen Verfahren zu Dokumentation und Workflow-Organisation kennen.

 

Weiterführende Datentransformation

In Data Science-Projekten ist es manchmal nötig, Daten zu transformieren, um sie sinnvoll weiterverwenden zu können. Dazu gehört beispielsweise die Umformung oder die Neuberechnung von Variablen.

 

Machine Learning

In dieser Lerneinheit lernen Sie verschiedene Möglichkeiten des maschinellen Lernens in KNIME kennen. Vor allem geht es aber darum, wie Sie ein in KNIME erstelltes Modell bewerten können.

 

Datenexport

Zum Abschluss eines Data Science-Projektes werden Sie Ihre Daten häufig aus KNIME exportieren und in anderen Anwendungen weiterverwenden. Dazu stehen Ihnen einen Reihe an Export-Nodes zur Verfügung. Diese werden hier erläutert. 

 

Zusatzaufgabe

Am Ende des dritten Moduls bearbeiten Sie eine Vertiefungsaufgabe mit einem realistischen Datensatz. Anhand mehrerer Übungen werden Sie so durch alle Schritte eines Data Science-Projektes geführt. Somit haben Sie die Möglichkeit, das Gelernte praxis- und alltagsnah anzuwenden.


E-Prüfung
E-Prüfung (Projektarbeit + Wissenstest)
E-Prüfung (Projektarbeit + Wissenstest)

Nach Beendigung des zweiten Moduls legen Sie einen Online-Wissenstest ab. Der Wissenstest ist eine online-basierte Prüfung, die Sie an Ihrem PC durchführen können. Der Wissenstest umfasst 24 Fragen, die sich allesamt auf die erlernten Inhalte des zweiten Moduls beziehen. Sie erfahren direkt im Anschluss, ob Sie bestanden haben oder nicht. 

 

Die schriftliche Projektarbeit erfolgt nach Beendigung des dritten Moduls. Sie bearbeiten selbstständig ein Datenanalysebeispiel in KNIME und wenden das erlernte Wissen direkt an. Hierfür bekommen Sie von uns einen Datensatz zur Verfügung gestellt. Die Projektarbeit bezieht sich auf die Lerninhalte des dritten Moduls.

E-Learning
Zusätzliches Lernmaterial für Ihre digitale Kompetenz:
Zusätzliches Lernmaterial für Ihre digitale Kompetenz:
  • E-Learning: Mehr Tempo durch Digitalisierung
    Die digitale Transformation birgt das Potential, Tempo in Ihre Organisation zu bringen. Geschwindigkeit ist wichtig, um am Markt zu sein und zu bleiben. Wie Sie das Tempo innerhalb Ihrer Organisation erhöhen und weiterhin auf Erfolgskurs bleiben, erfahren Sie in diesem zusätzlichen E-Learning.
  • E-Learning: Neue Konzepte für die digitale Transformation
    Neue Tools und Methoden unterstützen Sie und Ihr Unternehmen dabei, die digitale Transformation erfolgreich zu meistern. In diesem Kurs erhalten Sie einen Überblick von Design Thinking bis Kanban, um fundiert mitreden zu können.

Inhalte

  • Navigation durch alle wichtigen Schritte des Machine Learnings.
  • Kennenlernen des Prozessstandards CRISP DM (Cross-industry standard process for data mining). 
  • Praxisnaher Einstieg in die Open-Source-Software KNIME.
  • Bewertung der Business Anforderungen in Bezug auf Ihre Datenbasis.
  • Einschätzung von Potenzialen in einem datengetriebenen Umfeld.  
  • Interpretation von Datenergebnissen. 
  • Kommunikation und Präsentation datengesteuerter Innovationen.
  • Visualisierung und Storytelling für Ihr Business.
  • Bewertung der Relevanz interner und externer Datenquellen.
  • Verankerung von Datenmodellen in Prozessen.

 

Online-Lernumgebung & LUX Community

In Ihrer persönlichen Online-Lernumgebung finden Sie nach Ihrer Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und extra Services zu Ihrerr Qualifizierungsmaßnahme. Die Lerninhalte werden regelmäßig aktualisiert und stehen Ihnen für ca. 12 Monate uneingeschränkt zur Verfügung.

 

In unserer Lern-Community LUX können Sie sich mit anderen Teilnehmender:innenTeilnehmenden austauschen und berufliche Erfahrungen miteinander teilen. Vernetzen Sie sich mit Menschen aus verschiedenen Unternehmen und Bereichen, bilden Sie Lerngruppen, helfen Sie Anderen mit Ihrem eigenen Wissen oder profitieren Sie umgekehrt von den Kenntnissen anderer Teilnehmer:innenTeilnehmer. Gemeinsam lernt es sich leichter!

 

Ihr Nutzen

Das Optimum für Sie: Knowhow-Aufbau zu technischen und sozialen Schlüsselkompetenzen

  • Sie erhalten fundierte Skills rund um Data Science.
  • Sie können Datenprojekte im eigenen Unternehmen anstoßen.
  • Sie lernen, Ihre Daten als erfolgreiche Entscheidungsgrundlage einzusetzen.
  • Sie sind in der Lage, den unternehmerischen Kontext und die grundsätzlichen Voraussetzungen für Machine Learning zu beurteilen.
  • Sie erfahren, wie Sie Ihre Unternehmensdaten in substanzielle Werte wandeln können.
  • Sie erstellen aussagekräftige Datenvisualisierungen mit KNIME.
  • Sie sind aufgrund der Datenanalyse in der Lage, gezielt auf Ad-hoc-Anfragen zu reagieren.
  • Sie steuern das Erwartungsmanagement an datenbasierte Lösungen und kommunizieren sowohl mit technologisch orientierten Einheiten in Ihrem Unternehmen als auch mit externen Dienstleistern im Data-Bereich auf Augenhöhe.
  • Sie sind in der Lage, datengesteuerte Innovationen erfolgreich zu gestalten und Geschäftsprozesse maßgeblich zu optimieren.
  • Sie lernen, aus prädiktiven Analysemethoden echte Mehrwerte für Ihr Unternehmen zu generieren.
  • Sie stärken Ihr persönliches Berufsprofil und eignen sich zentrale Future Skills an.
  • Unser praxisnahes Online-Lernkonzept garantiert Ihren Lernerfolg und bietet Ihnen durch umfangreiche E-LearningseLearnings eine abwechslungsreiche Selbstlernphase.
  • In unserer Lern-Community LUX können Sie sich mit anderen Teilnehmer:innenTeilnehmenden austauschen und gemeinsam lernen.
  • Sie lernen zeit- und ortsunabhängig,ortsunabhängig wann und wo Sie wollen.
  • Alle Lerninhalte sind über unsere Online-Lernumgebung auch mobil nutzbar und langfristig verfügbar.

 

Methoden

Vermittlung der Inhalte über digitale Bestandteile wie z. . B. E-LearningseLearnings, interaktive Übungen, Webinare, Lernkontrollen und mehr. Austausch mit Lerner:innenLernenden und Expert:innenExperten über eine Community. Ortsungebunden und jederzeit abrufbar. Mobil lernen, wann und wo Sie möchten!

Teilnehmer:innenkreis

Personen, die die Potenziale Ihrer Unternehmensdaten erkennen und damit einhergehende Innovationen vorantreiben und nutzen möchten. Alle, die mehr zum Thema Data Science erfahren und ohne Coding Automatisierung und KI in Ihrem Business anwenden möchten. 

Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich!

Open Badges - Zeigen Sie, was Sie können.

Nach erfolgreichem Abschluss der Veranstaltung erhalten Sie von uns ein digitales Zertifikat in Form eines Open Badge. Diesen können Sie in Ihrer Lernumgebung downloaden und anschließend über soziale Medien einbinden und teilen. Mit Open Badges zeigen Sie online, über welche Kompetenzen Sie verfügen.

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Teilnehmer:innenstimmen

Die Weiterbildung zum Data Science Business Professional kann ich sehr empfehlen. Die Inhalte sind für mich sehr relevant und ich konnte einige Tipps und Tricks der kompetenten Trainer bereits in meinem Arbeitsalltag ausprobieren.
Helmut Freudenberger
Boehringer Ingelheim, Ingelheim am Rhein
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