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Data Science für das Business

Seminar - GFU Cyrus AG

Nach dem Seminar können Sie die Bedeutung von Data Science für betriebliche Entscheidungen und Prozesse erläutern. Sie kennen die wesentlichen Schritte von der Datenbeschaffung und -aufbereitung bis zur Auswahl und Bewertung von Modellen. Sie können grundlegende Machine-Learning-Verfahren ihren typischen Aufgaben zuordnen und die Bedeutung von Datenqualität und Validierung einschätzen. Darüber hinaus verstehen Sie organisatorische und technische Voraussetzungen für die Einführung von Data-Science-Lösungen. Sie kennen Ansätze zur Erfolgsmessung und ROI-Bewertung und können Datenschutz, ethische Fragen sowie Modellrisiken berücksichtigen. Damit erhalten Sie eine Grundlage, um geeignete Anwendungsfälle und deren Geschäftsnutzen zu beurteilen.
Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Data Science und seine Rolle im Business
    • Definition, Merkmale und Anwendungsbereiche
    • Bedeutung für Wettbewerbsvorteile und Innovation

  • Daten für Unternehmensprozesse und Entscheidungen
    • Daten als strategischer Vermögenswert
    • Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung, Risikobewertung und Entscheidungsunterstützung

  • Datenbeschaffung und -exploration
    • Interne und externe Datenquellen identifizieren
    • Marktdaten und soziale Medien einbeziehen
    • Data Scraping und weitere Beschaffungstechniken

  • Datenqualität und -bereinigung
    • Qualitätsprobleme und ihre Auswirkungen erkennen
    • Duplikate, Ausreißer und fehlende Werte behandeln
    • Datenimputation

  • Datenintegration und -transformation
    • Unterschiedliche Datenquellen konsolidieren
    • Daten formatieren und standardisieren
    • Datenaggregation und -transformation für geeignete Granularität und Zusammenfassungen

  • Einführung in Machine Learning
    • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
    • Anwendungen und Branchenbeispiele

  • Geeignete Machine-Learning-Algorithmen auswählen
    • Klassifikation mit logistischer Regression oder Random Forests
    • Regression für Vorhersagemodelle
    • Clustering für Segmentierungsanalysen

  • Modelltraining und Validierung
    • Trainings-, Validierungs- und Testdaten unterscheiden
    • Cross-Validation zur Modellvalidierung
    • Modelle optimieren und Overfitting vermeiden

  • Data-Science-Lösungen im Unternehmen umsetzen
    • Integration in Strukturen und Prozesse
    • Organisatorische Anpassungen und Datenkompetenzen
    • Change Management

  • Technologische Infrastruktur und Tools
    • Analyse- und Modellierungswerkzeuge auswählen und einführen
    • On-Premise- und Cloud-Plattformen
    • Datenschutz und Datensicherheit berücksichtigen

  • Anwendungen in Unternehmensbereichen
    • Beispiele aus Marketing, Vertrieb und Operations
    • Marketing- und Vertriebsstrategien personalisieren
    • Produktion und Lieferketten durch Predictive Analytics optimieren

  • Erfolgsmessung und ROI
    • Erfolgsindikatoren und Leistungsmetriken definieren
    • Return on Investment bewerten
    • Lösungen kontinuierlich überwachen und anpassen

  • Herausforderungen und Risiken
    • Datenschutz, Compliance und sensible Daten
    • Ethik und Verantwortung im Umgang mit Daten und Algorithmen
    • Bias und fehlerhafte Vorhersagen

  • Trends und Entwicklungen
    • Aufkommende Technologien und Methoden
    • KI und Machine Learning im Unternehmen
    • Ausblick auf Entwicklungen und Innovationen

Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an Führungskräfte, Geschäftsinhaber, Daten- und IT-Verantwortliche sowie Entscheidungsträger und Analysten aus verschiedenen Unternehmensbereichen. Ebenso angesprochen sind Mitarbeiter aus Marketing, Vertrieb, Operations und Supply Chain Management, die Data Science für geschäftliche Fragestellungen nutzen möchten.

Teilnahmevoraussetzungen


Sie benötigen keine speziellen Vorkenntnisse in Data Science.

Grundlegendes Verständnis betrieblicher Prozesse und erste Erfahrungen im Umgang mit Daten sind hilfreich.
Seminarkennung:
S3153
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