Smart Data Science: dein Einstieg in die professionelle Datenanalyse: Vom Basiswissen bis zum ersten Datenprojekt mit dem CRISP-DM-Prozess

1. Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen

• Grundbegriffe und Konzepte der Data Science bzw. der klassischen KI-Methoden
• Data Driven Mindset als Erfolgsfaktor im Unternehmen
• Voraussetzungen für datengetriebene Unternehmen
• Überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen
• Methoden im Supervised und Unsupervised Learning
• Wichtige Rollen in Data-Science-Projekten
• Welche Infrastruktur wird für Data-Science-Projekte benötigt?

2. Der CRISP-DM-Cycle als Standard in der Datenanalyse

• Business Understanding: Ziele, Anforderungen, Fragen
• Data Understanding: Datenstruktur und Datenqualität
• Data Preparation: Daten bereinigen, filtern, formatieren
• Modeling: Datenmodelle entwickeln und validieren 
• Evaluation: Modelle überprüfen und an Geschäftszielen ausrichten
• Deployment: Modelle für die Datenanalyse in Betrieb nehmen
• Neu: entlang der Phasen Data Understanding, Preparation, Modeling und Evaluation werden aktuelle Anwendungsfälle von Sprachmodellen (z.B. ChatGPT) aufgezeigt, die zielführend typische Aufgabenstellungen in einem Data Science Projekt unterstützen können

3. Alle Phasen des Datenprojekts im Detail erklärt

• Explorative Datenanalyse und ihre Darstellungsformen
• Lageparameter und Streuungsparameter
• Lineare und nichtlineare Zusammenhänge erkennen
• Die Relevanz von Daten beurteilen
• Daten bereinigen und vorbereiten
• Modeling: Klassifikation, Regression und Clustering mit klassischen Machine Learning Tools (KNIME, Azure Machine Learning oder RStudio) und in Verbindung mit Sprachmodellen (z.B. ChatGPT)
• Das Modell evaluieren und in Produktion bringen

Du bist Entscheider:in und willst mehr als nur einen Überblick über einfache Datenanalysen gewinnen? Du bist Fachexpert:in und möchtest die Daten besser nutzen, die dir jeden Tag begegnen? Aus diesem 2-tägigen Präsenzseminar zum Thema Data Science & KI nimmst du Folgendes mit:

• Du kannst beurteilen, wie ihr im Bereich Data Science aufgestellt seid und welche Potenziale in euren Unternehmensdaten stecken.
• Du gewinnst umfassende und anwendungsorientierte Insights, die als Basis für datengetriebene Entscheidungsprozesse eingesetzt werden können.
• Du erarbeitest quer über verschiedene Branchen hinweg das notwendige Business Understanding für die Datenanalyse und lernst anhand konkreter Szenarien, wie du Ziele für Datenprojekte definieren kannst.
• Durch das aufgebaute KI-Wissen hast du ein vertieftes Verständnis, welche Techniken, Potenziale und Limitierungen im Umgang mit Sprachmodellen bzw. den Möglichkeiten der generativen KI einhergehen.
• Du lernst alle Schritte eines Data-Science-Projekts entlang des branchenübergreifenden Frameworks CRISP DM kennen.
• Du nimmst in Übungen erste eigene Datenanalysen vor und übst praktisch mit echten Datensets.

Dieses Seminar richtet sich an Fachkräfte- und Führungskräfte aus allen Branchen, die ihr Wissen im Umgang mit Daten vertiefen wollen oder Datenanalysen selbst durchführen oder im Unternehmen einführen möchten. Es ist ein tiefgehender Einstieg in das Thema Daten & KI und eignet sich auch als Ausgangspunkt, wenn du mit einer Ausbildung zum Data Analyst oder Data Scientist beginnen möchtest.