Detaillierte Informationen zum Seminar
Inhalte:
Einführung: Was ist Data Science?
- Grundverständnis schaffen: Abgrenzung zu klassischer Datenanalyse und Business Intelligence
- Kernkonzepte verstehen: Mustererkennung, Prognosen und datengetriebene Entscheidungen
- Warum ist Data Science für Unternehmen entscheidend? Praxisnahe Anwendungsfälle
Daten als Grundlage: Datenquellen und Datenqualität
- Welche Daten sind wirklich wertvoll? Relevante Datenquellen identifizieren
- Grundlagen der Datenqualität: Warum saubere, konsistente Daten unerlässlich sind
- Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten (z. B. Sensordaten vs. Kundenstammdaten)
Wie laufen Data-Science-Projekte ab? (High Level Übersicht)
- Phasen eines Data-Science-Projekts: Von der Datensammlung bis zur Interpretation
- Wer macht was? Rollen und Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen, IT und Data Scientists
Methoden und Werkzeuge - ein nicht-technischer Überblick
- Machine Learning und KI verstehen: Worum geht es und wo entstehen echte Mehrwerte?
- Big Data, Cloud und Automatisierung: Was steckt hinter den Buzzwords?
- Hype vs. Realität: Welche Tools sind praxisrelevant, welche eher Zukunftsvisionen?
Data Science in der Praxis: Anwendungsfelder und Best Practices
- Wo Data Science echten Nutzen bringt: Beispiele aus Marketing, Produktion, Logistik, Controlling
- Erfolgreiche Unternehmensstrategien: Wie nutzen führende Firmen Data Science?
- Direkte Reflexion: Wo könnte Ihr Unternehmen von datengetriebenen Prozessen profitieren?
Kommunikation und Data Storytelling - Daten verständlich präsentieren
- Ergebnisse wirkungsvoll visualisieren: Warum Grafiken und Dashboards so wichtig sind
- Wie überzeuge ich Entscheider mit Daten? Erfolgreiches Data Storytelling
- Fallbeispiele: gute vs. schlechte Datenkommunikation
Data-Driven Thinking und die nächsten Schritte
- Wie etabliere ich eine datengetriebene Denkweise im Unternehmen?
- Erste Schritte zur Umsetzung: Pilotprojekte identifizieren und Prozesse anpassen
- Ausblick und Vertiefungsmöglichkeiten: Welche Themen können weiter vertieft werden?
Ziele/Bildungsabschluss:
An wen richtet sich diese Data-Science-Weiterbildung?
Dieses kompakte Grundlagenseminar richtet sich an Personen, die neu in Data Science einsteigen oder ihr Wissen konzeptionell erweitern möchten. Besonders geeignet ist es für Fach- und Führungskräfte, Projektleiterinnen und Projektleiter, Consultants sowie alle, die Daten strategisch nutzen möchten, ohne selbst programmieren zu müssen.
Warum ist Data Science und Datenanalyse wichtig?
Daten werden in vielen Unternehmen bereits gesammelt, ihr tatsächlicher Wert entsteht jedoch erst durch die richtige Einordnung und Nutzung. Data Science hilft Ihnen, Muster zu erkennen, Prozesse zu verbessern und Entscheidungen auf eine fundierte Grundlage zu stellen.
Mit unserer klaren Einführung in Data Science und Datenanalyse verstehen Sie, wann datengetriebene Ansätze sinnvoll sind und wie sie Ihre Geschäftsstrategie unterstützen können. Das ist besonders wichtig, wenn Sie Projekte anstoßen, Anforderungen formulieren oder gemeinsam mit Expertinnen und Experten aus IT und Fachbereichen tragfähige Lösungen entwickeln möchten.
Was Sie im Webinar konkret lernen und nachhaltig anwenden können
In 4 Unterrichtseinheiten gewinnen Sie einen kompakten Überblick über zentrale Begriffe, Methoden und Einsatzmöglichkeiten. Sie verstehen, wie sich Data Science von Business Intelligence und klassischer Datenanalyse unterscheidet und welche Rolle Machine Learning, Künstliche Intelligenz, Datenqualität und Datenstrategie spielen.
Diese Data-Science-Fortbildung stärkt Ihre Sicherheit im Austausch mit technischen Teams und unterstützt Sie dabei, Projektideen besser einzuordnen. Sie profitieren von verständlichen Praxisbeispielen, hilfreichen Templates und einer Teilnahmebescheinigung, die Ihre neu erworbenen Kenntnisse dokumentiert.
Teilnahmevoraussetzungen:
Keine besonderen Vorkenntnisse nötig.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
Präsenzseminar
Zielgruppe:
- Personen, die neu im Bereich Data Science sind, in die Datenanalyse einsteigen oder ihre bestehenden Kenntnisse erweitern möchten
- Fach- und Führungskräfte, die verstehen möchten, wie Daten strategisch genutzt werden, ohne selbst programmieren zu müssen
- Personen, die sich ein breiteres, eher konzeptionelles Verständnis von Data Science verschaffen wollen (z. B. Manager, Projektleiter, Consultants)
Seminarkennung:
EX/A36/10551101/10092026-1
