Weiterbildung: Einführung Data Science

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?

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)

Wir setzen ausschließlich browserbasierte Tools (bspw. edudip next, BigBlueButton oder MS TEAMS) im Rahmen unserer Webinare ein. Es sind somit keine Installationen im Vorfeld notwendig. Zur Teilnahme an unseren Webinaren benötigen Sie:

• eine Internetverbindung mit mind. 6000er-DSL-Leitung. Wir empfehlen die Nutzung eines LAN-Kabels.
• einen aktuellen Webbrowser (Firefox, Google Chrome, Edge, Safari). Bitte beachten Sie, dass eine Teilnahme über den Internet Explorer nicht möglich ist.
• ein audiofähiges Endgerät (PC oder Laptop) mit Lautsprecher/Kopfhörer, Mikrofon und Webcam.

Teilnahmebescheinigung der TÜV NORD Akademie