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Business Development und Projektmanagement im Big-Data-Umfeld

Blended Learning - Munich Business School

Modul 2 im Lehrgang zum Certified Business Data Scientist Wettbewerbsvorteile mit Big Data, Advanced Analytics und Machine Learning: Data Analytics ist zu einem wichtigen Wettbewerbs- und Wachstumsfaktor geworden. Moderne Analysetechnologien halten Einzug in sämtliche Lebensbereiche. Dieser Lehrgang widmet sich der Rolle des Business Data Scientists, der als „Leiter für datengetriebene Analysen“ mit der verantwortungsvollen Aufgabe befasst ist, Big Data im Unternehmen zielgerichtet umzusetzen.
Termin Ort Preis*
13.10.2021 München 1.297,10 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
Vorgehensweise bei der Auswahl und Bewertung von Use Cases
Priorisierung von Business Cases
Die Rolle des Data Scientist und das Data Science Team
Stakeholder Analyse und Projektumfeldanalyse
Agile Projektvorgehensweise (Modell-Fabrik, CRISP-DM)
Termin/Kosten/Leistung im Gleichgewicht halten
Beispiel Elektromobilität zur Orientierung
Erstellung von einem Digitalisierungskonzept (aufgeteilt auf die Module 1 und 2 im Lehrgang)
Dauer/zeitlicher Ablauf:
1 Tag / 9 bis 17 Uhr
Ziele/Bildungsabschluss:
Im ersten Teil dieses Moduls widmen wir uns dem zielgerichteten Einsatz von datengetriebenen Methoden (Maschinelles Lernen, Advanced Analytics, Künstliche Intelligenz): Durch die Entwicklung von Use Cases wird die Vorgehensweise geplant, z.B. im Hinblick auf Effizienzgewinne, verbesserte Steuerungswerkzeuge oder neue Geschäftsmodelle.

Die Teilnehmer arbeiten am Digitalisierungshandbuch weiter, welches sie im ersten Modul begonnen haben zu entwickeln. Der zweite Teil hat die notwendigen Veränderungen im Bereich Data-Science-Projektmanagement zum Inhalt und reicht von agilen Vorgehensmodellen bis hin zum Stakeholder Management.
Teilnahmevoraussetzungen:
keine
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Berufsbegleitung
Zielgruppe:
Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Lehrgangs Certified Business Data Scientiest sind Fachexperten und Führungskräfte,

die für die Umsetzung bzw. Koordination von Data-Science-Projekten zuständig sind,
sich ein Bild von Use Cases im Umgang mit Big-Databezogenen Fragestellungen machen wollen und
konkrete IT-Tools und Projekt-Know-how für die Umsetzung eigener Projekte suchen.
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