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Data Analytics und Data Science praktisch umsetzen mit KNIME

Datenprojekte mit Künstlicher Intelligenz – ohne Programmierung
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online

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Blended Learning

Machine Learning und Data Mining: Konzepte, Modelle, Lernverfahren

Der technische Grundkurs für eigene KI- und Data-Projekte
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online

20 Stunden über vier Wochen

Blended Learning

Predictive Analytics: Datenbasierte Prognosen mit KI und Vorhersagemodellen

Datenbasierte Vorhersagen mit Künstlicher Intelligenz und Zeitreihen-Modellen

online

16 Stunden über 4 Wochen

Blended Learning

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

Vom Basiswissen bis zum professionellen Datenprojekt mit dem CRISP-DM-Prozess
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16 Stunden über 2 Wochen

Blended Learning

Digitalisierung in HR

People Analytics, Generative AI, Bots & Co. intelligent anwenden
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2 Tage + 90 Min. Webinar

Blended Learning

Product Owner in der Praxis – UX-fokus- siert & datenbasiert Produkte entwickeln

Nutzerzentrierung im agilen Management

online

17 Stunden über 3 Wochen

Blended Learning

Datenanalyse und Datenvisualisierung mit Excel und Power BI

Daten kompetent einsetzen – der Praxiskurs für die Datenanalyse mit Bordmitteln
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online

16 Stunden über 2 Wochen

Blended Learning

Agiles Produktmanagement Advanced: Prod- ukte kunden- & marktorientiert gestalten

Produktmanagement als Kontaktsport – datengestützt, KI-powered und kundenorientiert
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an 2 Orten und online

2 Tage + 1,5 h Selbstlernphase

Blended Learning

Interaktive und dynamische Dashboards mit Pivot in Excel

Daten schnell und revisionssicher auswerten
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an 2 Orten und online

2 Tage

Blended Learning

Agiles Produktmanagement Basic: Produkte flink und effizient liefern

Von der Idee zur Umsetzung - agil, KI-unterstützt, im Team
(37)

an 2 Orten und online

siehe Details

Blended Learning

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Kompass und Kristallkugel? In der Welt der Daten sind Data Analytics und Data Science genau das – Werkzeuge, die Unternehmen den Weg weisen oder in die Zukunft blicken lassen. Unternehmen setzen sie ein, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und innovative Lösungen zu entwickeln. Doch worin genau unterscheiden sich Data Analytics und

Unternehmen sehen sich heute einer wahren Flut aus Daten gegenüber. Hier den Überblick zu bewahren und die wirklich wichtigen Erkenntnisse zu ziehen, ist oft schwierig. Denn Sinn entsteht in den Daten manchmal erst auf den zweiten, oder gar erst auf den KI-gestützten Blick. Mit SAP Analytics Cloud® werden alle Datenquellen an einem Ort gebündelt, analysiert

Auch im Personalwesen ist es möglich, dass Verantwortliche Personalentscheidungen treffen, die auf Fakten statt auf Bauchgefühl basieren. Ein Wandel, der nur gelingt, wenn HR-Teams Prozess- und Personaldaten richtig erheben, analysieren und anwenden können. Das Zauberwort lautet: People Analytics. Erfahren Sie, wie sich People Analytics vom strategischen Personalcontrolling abgrenzt und wie HR den Rohstoff Daten bergen

Im ersten Teil unserer Serie „Buzzword Bingo: Data Science“ widmeten wir uns den Begriffen Künstliche Intelligenz, Algorithmen und Maschinelles Lernen (machine learning). Nun geht es hier im zweiten Teil weiter mit der Begriffsklärung dreier weiterer Begriffe aus dem Data Science-Umfeld. Buzzword Bingo: Data Science – Teil II: Big Data, Predictive Analytics & Internet of Things

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Unser tägliches Leben ist längst digitalisiert. Bei jeder Transaktion und Interaktion entstehen riesige Datenmengen. Diese wachsen Jahr für Jahr exponentiell an. Unternehmen müssen sich aktiv mit dem Thema beschäftigen und Kompetenzen aufbauen, um gezielt strategische Entscheidungen in diesem Datenmeer zu treffen und von den darin enthaltenen Informationen zu profitieren. Erfahren Sie, wie Sie von dieser

Big Data ist ein schwammiger Begriff. Die Definitionen sind unterschiedlich und zuweilen etwas widersprüchlich. Im Grunde handelt es sich aber um große Mengen an Daten, die im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung durch immer neue und bessere Geräte produziert werden. Wenn sie richtig behandelt, aufbereitet und analysiert werden, können sie Unternehmen dabei unterstützen, die Produktivität zu

Digitalisierung und Big Data sind in aller Munde und machen natürlich nicht vor dem Thema Eignungsdiagnostik Halt. Mit Digitalisierung ist hier weit mehr gemeint, als bisher verwendete computergestützte Online-Fragebögen. Es geht um völlig neue Methoden der Eignungsbeurteilung für verschiedene Anwendungsbereiche im Unternehmen: Online-Tools, Apps und zahlreiche Software versprechen eine qualifizierte, vorurteilsfreie – weil IT-gestützte –

Im ersten Teil unserer Serie „Buzzword Bingo: Data Science“ widmeten wir uns den Begriffen Künstliche Intelligenz, Algorithmen und Maschinelles Lernen (machine learning), im zweiten Teil den Begriffen Big Data, Predictive Analytics und Internet of Things. Nun geht es hier im dritten und letzten Teil weiter mit der Begriffsklärung dreier weiterer Begriffe aus dem Data Science-Umfeld.

Die Veränderungen in unserer Wirtschaft sind seit Jahren enorm. Insbesondere die Einflüsse der Digitalisierung machen sich unaufhaltsam in Unternehmen bemerkbar. Seit einigen Jahren ist das Stichwort Big Data in Aller Munde. Zahlreiche Unternehmen beschäftigen sich mit dem Thema Business Intelligence, um die vorhandenen Daten im Haus zu optimieren bzw. weitere Daten zu generieren. Häufig angetrieben

Welchen Stellenwert hat HR-Controlling in der DACH-Region? Welche Herausforderungen sehen Personalverantwortliche? Und wie verbreitet ist die datengetriebene HR-Analytics in der Praxis? Diese und weitere Fragen haben wir fast 200 Unternehmen in einer großen Studie gestellt, die Sie nun kostenlos herunterladen können. Erfahren Sie mehr über die Top-Erkenntnisse für jedes HR-Team und wie der Status Quo

Die Haufe Akademie im Gespräch mit Prof. Dr. Stephan Matzka, Hochschulprofessor an der HTW Berlin und Trainer der Haufe Akademie darüber, wie Data Science und KI verdaulich vermittelt werden können und was eigentlich passiert, wenn man es nicht tut. Sie beschäftigen sich mit Data Science, Algorithmen und Machine Learning – Hand aufs Herz: Sind Sie

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