Smart Data Science: dein Einstieg in die professionelle Datenanalyse (Online)
Vom Basiswissen bis zum professionellen Datenprojekt mit dem CRISP-DM-Prozess
4.5
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 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?
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 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
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 Kurs bietet dir ein digitales Blended-Konzept, das für berufsbegleitendes Lernen entwickelt wurde. Durch einen flexiblen Mix aus Online-Seminaren und Selbstlernphasen kommst du sicher ans Ziel. So lernst du in dieser Weiterbildung:
Lernumgebung: In deiner Online-Lernumgebung findest du nach deiner Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Selbstlernphasen: Lerne selbstbestimmt, in deinem eigenen Tempo und wann immer du möchtest. Unsere Kurse bieten dir dafür didaktisch hochwertiges Lernmaterial.
Live-Webinare: In regelmäßigen Online-Seminaren triffst du deine Trainer: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.
Lern-Community: Während des gesamten Kurses steht dir eine digitale Lern-Community zur Verfügung. Tausche dich mit anderen Teilnehmenden und den Trainer:innen aus und kläre Fragen.
Future Jobs Club: Erhalte exklusiven Zugang zu einem Business-Netzwerk, News und Future Work Hacks.
Teilnahmebestätigung und Open Badge: Als Absolvent:in des Kurses erhältst du eine Teilnahmebestätigung und ein Open Badge, das du u. a. auch ganz einfach in beruflichen Netzwerken (u. a. LinkedIn) teilen kannst.
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.
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.
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