Data Literacy – Datenkompetenz für den Berufsalltag (Inhouse)

Modul 1: Einstieg in die Data Literacy

• Was ist Data Literacy und warum ist sie relevant?
• Beispiele erfolgreicher Datenprojekte
• Erwartungsabfrage der Teilnehmenden

Modul 2: Datenprozess verstehen

• Überblick CRISP-DM: Von der Datenerhebung zur Interpretation
• Tools und Methoden in den einzelnen Phasen

Modul 3: Datenquellen und Qualität

• Interne vs. externe Quellen
• Qualitätskriterien: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität
• Validierung und Dokumentation leicht gemacht

Modul 4: Denkfehler im Datenkontext

• Kognitive Verzerrungen erkennen (z. B. Confirmation Bias)
• Reflexion eigener Entscheidungsmuster

Modul 5: Visualisierung & Reports

• Gute vs. schlechte Visualisierungen erkennen
• Typische Fehler in Charts und Dashboards
• Aufbau und Interpretation von Kennzahlen

Modul 6: Mit Daten überzeugen

• Grundlagen des Data Storytelling
• Mini-Übungen zu Story-Arcs und Publikumsrelevanz

Modul 7: Einstieg in Machine Learning

• Wie Maschinen aus Daten lernen
• Anwendungsbeispiele aus der Praxis

Modul 8: Rechtliche Rahmenbedingungen & Transfer

• Überblick zum EU AI Act
• Konkrete Umsetzungsideen im eigenen Arbeitskontext

Methode

Das Seminar kombiniert:

• Interaktive Kurzvorträge mit visuellen Impulsen
• Reflexions- und Diskussionsrunden
• Gruppenarbeiten und Mini-Cases
• Übungen zu Reports, Visualisierungen und Storytelling
• Optional: Nutzung von LearningHub @Cegos und 4REAL-Modell für nachhaltigen Lerntransfer
• Zugang zum LearningHub @Cegos mit digitalen Zusatzmaterialien und Selbstlernmodulen. Integration nach dem 4REAL-Modell für nachhaltigen Lerntransfer.