Algorithmische Content-Platzierung auf Websites, Online Ad-Optimierung, Chatbots, Conversational AI.
Dynamic Pricing, Recommendations, Next Best Offer.
Forecasting der Absatzzahlen, Sourcing der notwendigen Vorprodukte bzw. Betriebsmittel, Erkennung von kritischen Kommunikationssituationen per Sentiment-Analyse.
Betrugserkennung, Zahlungsverhalten, Liquiditätsplanung, Prognose des Kreditausfalls, Algorithmic Trading.
Claims and Total Loss Forecast. Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Schadensfall geltend gemacht wird und wie hoch ist die Schadensumme?
Vorhersagen von Lieferengpässen.
Ableitung der Fertigungsmethode auf Basis der Bauteilgeometrie und Eigenschaften, Auslastungsoptimierung sequenzieller Anlagen, automatisierte ressourcenoptimale Produktionsfahrweise.
Prädiktive Wartung, Zustandsüberwachung, adaptive Wartungsintervalle.
Für alle, die sich einen Überblick verschaffen wollen
Für alle, die sich einen Überblick verschaffen wollen
Fundiert, flexibel, gemeinsam - für Ihren Lernerfolg
Erarbeiten Sie sich Schritt für Schritt das nötige Grundverständnis im Umgang mit Unternehmensdaten und erkennen Sie die Potenziale Ihrer Daten!
Fundiert, flexibel, gemeinsam - für Ihren Lernerfolg
Gewinnen Sie umfassende und anwendungsorientierte Insights, die Sie als Basis für datengetriebene Entscheidungsprozesse in Ihrem Unternehmen einsetzen können.
Mit Daten und Machine Learning Innovation lenken und sichern
Lernen Sie alle relevanten Schritte zur erfolgreichen Anwendung von Data Science und Künstlicher Intelligenz kennen!
Ganzheitlicher Überblick über aktuelle Datentechnologien
Erwerben Sie sich ein grundlegendes Verständnis des gesamten Datenverarbeitungsprozesses inklusive Datenanalysen und komplexen Datenmodellen, um mit Datenexperten auf Augenhöhe kommunizieren zu können.
Grundlagen und praktische Umsetzung
Lernen Sie die Grundlagen von Data Science und trainieren Sie mit KNIME und Tableau zugleich praxisnah die Umsetzung für Ihr Business.
Datengetriebenes Arbeiten und Entscheiden
Erhalten Sie die nötigen Grundlagen zur Implementierung von Datenstrategien und zum Aufbau notwendiger Strukturen im Unternehmen für eine erfolgreiche digitale Transformation.
Grundlagen der Automatisierung eigener Arbeitsprozesse
Schaffen Sie sich solide Grundlagen in der Programmierung mit Python, mit denen Sie u.a. eigene Arbeitsprozesse automatisieren können.
Datenanalysenerfolgreich durchführen und Kennzahlen überzeugend vermitteln
Lernen Sie, datengetriebene Ergebnisse effektiv zu kommunizieren und auch abstrakte, statistische Konzepte zielgruppengerecht in Präsentationen einzubinden und zu vermitteln!
Datengetriebenes Arbeiten im Unternehmen richtig steuern
Vermittlung von notwendigem Wissen zu Planung und Aufbau einer Datenstrategie. Einführung in das Datenmanagement und in Themen wie Datenqualität, Prozesse, Sicherheit und Jobrollen.
Datenanalysen wirkungsvoll kommunizieren und datenbasierte Entscheidungen ermöglichen
Der potenzielle Informationsgehalt der Daten erschließt sich optimal über Visualisierungen. Es gilt die Potenziale der Datenvisualisierung zu nutzen.
Ein Blick jenseits der Grenzen traditioneller Datenorganisation auf Big Data Architekturen
Kennenlernen des Profils und der Tätigkeit eines Data Engineers sowie Aspekte der Verarbeitung und Strukturierung von Daten.
Die Methodik des überwachten und unüberwachten Lernens auf eigene Daten anwenden
Kennenlernen von klassischem Supervised Learning aus Klassifikation und Regression sowie von Unsupervised Learning mit Clustering Methoden und Anomalierkennung.
Fundiert, flexibel, gemeinsam - für Ihren Lernerfolg
Erarbeiten Sie sich Schritt für Schritt das nötige Grundverständnis im Umgang mit Unternehmensdaten und erkennen Sie die Potenziale Ihrer Daten!
Level
Basic
Dauer
12 h
Fundiert, flexibel, gemeinsam - für Ihren Lernerfolg
Gewinnen Sie umfassende und anwendungsorientierte Insights, die Sie als Basis für datengetriebene Entscheidungsprozesse in Ihrem Unternehmen einsetzen können.
Level
Basic
Dauer
16 h
Mit Daten und Machine Learning Innovation lenken und sichern
Lernen Sie alle relevanten Schritte zur erfolgreichen Anwendung von Data Science und Künstlicher Intelligenz kennen!
Level
Basic
Dauer
2 Tage
Ganzheitlicher Überblick über aktuelle Datentechnologien
Erwerben Sie sich ein grundlegendes Verständnis des gesamten Datenverarbeitungsprozesses inklusive Datenanalysen und komplexen Datenmodellen, um mit Datenexperten auf Augenhöhe kommunizieren zu können.
Level
Basic
Dauer
12 h
Grundlagen und praktische Umsetzung
Lernen Sie die Grundlagen von Data Science und trainieren Sie mit KNIME und Tableau zugleich praxisnah die Umsetzung für Ihr Business.
Level
Basic
Dauer
3 Tage
Datengetriebenes Arbeiten und Entscheiden
Erhalten Sie die nötigen Grundlagen zur Implementierung von Datenstrategien und zum Aufbau notwendiger Strukturen im Unternehmen für eine erfolgreiche digitale Transformation.
Level
Basic
Dauer
6 h
Grundlagen der Automatisierung eigener Arbeitsprozesse
Schaffen Sie sich solide Grundlagen in der Programmierung mit Python, mit denen Sie u.a. eigene Arbeitsprozesse automatisieren können.
Level
Basic
Dauer
32 h
Datenanalysenerfolgreich durchführen und Kennzahlen überzeugend vermitteln
Lernen Sie, datengetriebene Ergebnisse effektiv zu kommunizieren und auch abstrakte, statistische Konzepte zielgruppengerecht in Präsentationen einzubinden und zu vermitteln!
Level
Basic
Dauer
4 h
Datengetriebenes Arbeiten im Unternehmen richtig steuern
Vermittlung von notwendigem Wissen zu Planung und Aufbau einer Datenstrategie. Einführung in das Datenmanagement und in Themen wie Datenqualität, Prozesse, Sicherheit und Jobrollen.
Level
Basic
Dauer
1 Tag
Datenanalysen wirkungsvoll kommunizieren und datenbasierte Entscheidungen ermöglichen
Der potenzielle Informationsgehalt der Daten erschließt sich optimal über Visualisierungen. Es gilt die Potenziale der Datenvisualisierung zu nutzen.
Level
Basic
Dauer
1 Tag
Ein Blick jenseits der Grenzen traditioneller Datenorganisation auf Big Data Architekturen
Kennenlernen des Profils und der Tätigkeit eines Data Engineers sowie Aspekte der Verarbeitung und Strukturierung von Daten.
Level
Basic
Dauer
1 Tag
Die Methodik des überwachten und unüberwachten Lernens auf eigene Daten anwenden
Kennenlernen von klassischem Supervised Learning aus Klassifikation und Regression sowie von Unsupervised Learning mit Clustering Methoden und Anomalierkennung.
Level
Basic
Dauer
2 Tage
Für alle, die tiefer in die Materie eintauchen und Data Science in die praktische Anwendung bringen wollen
Relevantes Wissen zur Beurteilung datengetriebener Entscheidungen
Lernen Sie alle wesentliche Schritte kennen - von der Datenbereinigung bis zum produktiven Einsatz gängiger Machine Learning-Modelle für die praktische Anwendung von Data Science.
Künstliche Intelligenz: Ihr Einstieg in die digitale Kompetenz der Zukunft
Wenden Sie Data Science im Businesskontext selbst praktisch an! Im Fokus steht, selbst mit den Daten zu arbeiten, Daten zu beurteilen und die Potenziale zu visualisieren.
Künstliche Intelligenz: Ihr Online-Einstieg in die digitale Kompetenz der Zukunft
Wenden Sie Data Science im Businesskontext selbst praktisch an! Im Fokus steht, selbst mit den Daten zu arbeiten, Daten zu beurteilen und die Potenziale zu visualisieren.
Daten analysieren und visualisieren mit Python
Lernen Sie sehr anwendungsorientiert, wie Sie mit der freien Programmiersprache Python Unternehmensdaten aufbereiten, analysieren und visualisieren können.
Machine Learning-Algorithmen mit Python
Lernen Sie Machine Learning- und Big Data-Verfahren mit Hilfe von echten Unternehmensdatensätzen anwendungsorientiert umzusetzen, um datenbasierte Vorhersagen machen zu können.
Best Practice und Vertiefungswissen
Lernen Sie Machine Learning- und Big Data-Verfahren mit Hilfe von echten Datensätzen anwendungsorientiert umzusetzen, um datenbasierte Vorhersagen machen zu können.
Relevantes Wissen zur Beurteilung datengetriebener Entscheidungen
Lernen Sie alle wesentliche Schritte kennen - von der Datenbereinigung bis zum produktiven Einsatz gängiger Machine Learning-Modelle für die praktische Anwendung von Data Science.
Level
Medium
Dauer
120 h in 6 Monaten
(5 h/Woche)
Künstliche Intelligenz: Ihr Einstieg in die digitale Kompetenz der Zukunft
Wenden Sie Data Science im Businesskontext selbst praktisch an! Im Fokus steht, selbst mit den Daten zu arbeiten, Daten zu beurteilen und die Potenziale zu visualisieren.
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Medium
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Daten analysieren und visualisieren mit Python
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Medium
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90 h in 15 Wochen
(6 h/Woche)
Machine Learning-Algorithmen mit Python
Lernen Sie Machine Learning- und Big Data-Verfahren mit Hilfe von echten Unternehmensdatensätzen anwendungsorientiert umzusetzen, um datenbasierte Vorhersagen machen zu können.
Level
Advanced
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(6 h/Woche)
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Advanced
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