Data Science kompakt (Inhouse)

Einstieg in Datenanalyse & KI

• Data Science Starter Kit   Behandelte Methoden/Modelle 
  • Datenpotenzial und Datenstrategie   
  • Was ist überhaupt Data Science?   
  • Datenanalytisches Denken zur Use-Case-Findung   
  • Projektvorgehen nach CRISP-DM   
  • Praxisteil I: Hypothesen aufstellen & testen   
  • Vorstellung KI & Machine Learning   
  • Praxisteil II: Welche Machine-Learning-Methoden passen zu den Use Cases?   
  • Datenvisualisierung und ihre Fallstricke   
  • Praxisteil III: Explorative Datenanalyse (EDA)   
  • Überblick zur Datenspeicherung: Data Warehouse, Data Lake, Cloud   
  • Zusammenfassung und Ausblick – Weg zur "Data Driven Company"   

  Tools und Sprachen 

  • Google Sheets (alles fast 1:1 auf Excel übertragbar) 

Vortrag und Diskussion zu Use Cases im Bereich Daten sowie Übungen mit Google Sheets

Hinweis

Allgemeine Hinweise: Aufgrund der Internationalität des Themas sind die Vortragsfolien auf Englisch gehalten. Die Seminarsprache ist Deutsch.

Hinweis für Online-Schulungen:

Für unsere Online-Schulungen möchten wir Sie darauf hinweisen, dass es von Vorteil ist, wenn Sie über zwei Bildschirme verfügen. Ein zusätzlicher Bildschirm ermöglicht es Ihnen, die Schulungsinhalte auf einem Bildschirm anzuzeigen, während Sie auf dem anderen Bildschirm praktische Übungen durchführen oder Anwendungen parallel öffnen können. Durch die Verwendung von zwei Bildschirmen können Sie die Schulungsinhalte effektiver verfolgen und gleichzeitig interaktiv an den Übungen teilnehmen, ohne zwischen Fenstern hin- und herwechseln zu müssen. Wir empfehlen daher, sich im Vorfeld auf die Schulung mit einem zusätzlichen Bildschirm vorzubereiten, um das bestmögliche Lernerlebnis zu gewährleisten.

LernzieleDaten sind ein zentraler Erfolgsfaktor für moderne Unternehmen – doch wie lassen sich aus ihnen fundierte Entscheidungen ableiten?   In diesem zweitägigen Seminar erhalten Sie einen kompakten Einstieg in die Welt der Data Science. Sie lernen grundlegende Konzepte, Methoden und Begriffe kennen – von der Datenstrategie über das Projektvorgehen mit CRISP-DM bis hin zu ersten Anwendungen von Machine Learning. Praxisnahe Übungen mit Google Sheets (übertragbar auf Excel) und interaktive Diskussionen zu realen Use Cases sorgen für einen nachhaltigen Lerntransfer. Das Training wird als Präsenz- oder Live Online-Seminar angeboten und basiert auf dem 4REAL-Modell für wirksames Lernen.   Nach dem Seminar verstehen Sie die typischen Phasen eines Data-Science-Projekts, kennen relevante Datenarchitekturen und können erste datenanalytische Fragestellungen selbstständig einordnen und bearbeiten. Unser Seminar ist für alle, die ohne Vorkenntnisse in das Thema einsteigen und datengetriebenes Denken in ihren Arbeitsalltag integrieren möchten.Zielgruppen

• Fach- und Führungskräfte, die ein grundlegendes Verständnis für Data Science entwickeln möchten 
• Personen, die in ihrem Unternehmen datenbasierte Entscheidungen fördern und umsetzen wollen 
• Mitarbeiter:innen aus den Bereichen IT, Business Intelligence oder Datenanalyse, die ihre Kenntnisse erweitern möchten