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Machine Learning mit Python und Scikit-learn

Data is playing an increasingly important role in modern business life. An important prerequisite for creating value with data is sensitising employees to the topic and a basic knowledge of the handling and potential of data. The online training library Data & AI from the Haufe Akademie and StackFuel GmbH offers employees in companies a holistic introduction to the topic of data literacy. The courses are designed to be learnt flexibly and at your own pace. A high-quality didactic mix of videos, infographics, texts, interactive learning methods and learning success checks is used. The courses not only provide a basic understanding of data, data processing and data analysis, but also teach specialists and managers practical skills that they can use profitably in their day-to-day work.

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen:

• Mithilfe der Analyse- und Visualisierungstools der Google Cloud Platform Erkenntnisse aus Daten ableiten
• Daten mit Google Cloud Dataprep in großem Maßstab laden, bereinigen und transformieren
• Daten mit Google Data Studio untersuchen und visualisieren
• Abfragen mit hoher Leistung schreiben, optimieren und Fehler darin beheben
• Mit vorkonfigurierten ML APIs für Bild- und Textverständnis üben
• ML-Modelle für die Klassifizierung und Prognose mithilfe von SQL mit BQML trainieren

• Definieren Sie Looker und die Möglichkeiten, die es für die Arbeit mit Daten bietet.
• Verwenden Sie Dimensionen, Kennzahlen und Filter, um Daten zu analysieren und zu visualisieren.
• Verwenden Sie Dashboards für mehrere Visualisierungen und Boards, um Looker-Inhalte zu kuratieren.
• Erstellen Sie erweiterte Metriken, indem Sie Looker-Daten drehen und Tabellen- und Offset-Berechnungen schreiben.
• Erstellen Sie Visualisierungen mit Looks und Dashboards und teilen Sie Looker-Inhalte mit anderen.

Data Scientists sind im besonderen Maße qualifizierte Experten. Leider mangelt es ihnen oft am Hintergrundwissen zu betriebswirtschaftlichen und organisatorischen Zusammenhängen im Kontext zu den Unternehmenszielen. Controller mit Data Science-Ambitionen sind mit ihrem breiteren Know-how hier klar im Vorteil. In diesem Seminar lernen Sie die praktischen Tools kennen, die Sie dabei unterstützen, Daten gezielt auszuwählen, Analysen durchzuführen und bspw. Machine Learning-Ergebnisse zu interpretieren und für Unternehmensentscheidungen aufzubereiten.

Zu den spezifischen Zielen für Unternehmen gehören:

• Verbesserung der Datenverwaltung: Das Seminar soll Unternehmen helfen, ihre Daten effizienter zu organisieren und zu verwalten. Dies umfasst Aspekte wie Datenintegration, Datenqualität, Datenmodellierung und Datenaktualisierung.
• Steigerung der Analysefähigkeiten: Unternehmen sollen in der Lage sein, Daten aus dem Data Warehouse zu analysieren, um Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Das Seminar soll den Mitarbeitern helfen, Abfrage- und Analysetechniken zu erlernen und fortgeschrittene Analysemethoden anzuwenden.
• Optimierung der Geschäftsprozesse: Durch den Einsatz von Data-Warehouse-Technologien können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren und effizienter gestalten. Das Seminar soll den Teilnehmern ermöglichen, die Vorteile von Data Warehousing für die Optimierung von Berichterstattung, Planung, Forecasting und anderen geschäftlichen Aktivitäten zu verstehen.
• Entscheidungsfindung unterstützen: Ein Data Warehouse ermöglicht es Unternehmen, aufgrund fundierter Datenanalysen fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Seminar soll den Teilnehmern helfen, Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln und die Nutzung von Business Intelligence-Tools für eine bessere Entscheidungsfindung zu erlernen.

Zu den spezifischen Zielen für Unternehmen gehören:

• Verbesserung der Datenverwaltung: Das Seminar soll Unternehmen helfen, ihre Daten effizienter zu organisieren und zu verwalten. Dies umfasst Aspekte wie Datenintegration, Datenqualität, Datenmodellierung und Datenaktualisierung.
• Steigerung der Analysefähigkeiten: Unternehmen sollen in der Lage sein, Daten aus dem Data Warehouse zu analysieren, um Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Das Seminar soll den Mitarbeitern helfen, Abfrage- und Analysetechniken zu erlernen und fortgeschrittene Analysemethoden anzuwenden.
• Optimierung der Geschäftsprozesse: Durch den Einsatz von Data-Warehouse-Technologien können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse optimieren und effizienter gestalten. Das Seminar soll den Teilnehmern ermöglichen, die Vorteile von Data Warehousing für die Optimierung von Berichterstattung, Planung, Forecasting und anderen geschäftlichen Aktivitäten zu verstehen.
• Entscheidungsfindung unterstützen: Ein Data Warehouse ermöglicht es Unternehmen, aufgrund fundierter Datenanalysen fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Seminar soll den Teilnehmern helfen, Daten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln und die Nutzung von Business Intelligence-Tools für eine bessere Entscheidungsfindung zu erlernen.

Der Einsatz von Data-Science und Künstlicher Intelligenz wird das Controlling in den Unternehmen radikal verändern. Die Kompetenzen aller Mitarbeitenden im Controlling müssen zukunftsfähig ausgerichtet werden. Für Controller:innen ist ein grundlegendes Verständnis für Daten, Analysekompetenz und Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz essenziell. In diesem Einstiegsseminar erhalten Sie Einblicke in die Potenziale von KI und Data Science und lernen in Hands-on-Sessions Daten statistisch zu analysieren und erste Data-Science-Modelle zu entwickeln.

Erkennen Sie Risiken bei der DSGVO-Umsetzung

Mit der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gelten seit Mai 2018 neue gesetzliche Verpflichtungen für die Gewährleistung von Datenschutz und Datensicherheit. Neu ist die Anforderung an einen „risikobasierten Ansatz“ im Datenschutz, bekannt etwa aus Risikomanagement & Informationssicherheit. Für besonders risikobehaftete Datenverarbeitungen schreibt die DSGVO eine sogenannte Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) vor. Viele Unternehmen hadern, in welchen Fällen sie eine DSFA vornehmen müssen und wie sie diese genau dokumentieren sollen. In diesem Workshop zeigen wir Ihnen, wie Sie Datenschutzrisiken bewerten und eine DSFA praxisfreundlich dokumentieren.

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, grundlegende Azure-Datenbankdienste zu nutzen, Daten zu analysieren und Visualisierungen zu erstellen sowie Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen zu implementieren. 



Sie lernen, wie sie die Effizienz und Qualität ihrer Datenverwaltung und -analyse verbessern können.