Der zielführende Umgang mit Daten wird immer komplexer, dabei müssen sie immer mehr in den Mittelpunkt unternehmerischer Entscheidungen rücken. Erhalten Sie in diesem Modul einen umfassenden Blick auf Potenziale, die in Ihren Daten stecken, werfen Sie einen Blick in die Zukunft und verbessern Sie gezielt Ihre Beurteilungskompetenz. Wir zeigen Ihnen, was alles in Ihren Daten steckt und wie Sie sich mit ihnen Wettbewerbsvorteile verschaffen.
Um in der Unternehmensentwicklung, in Marketing und Vertrieb erfolgreich zu bleiben, kann die Nutzung von Big Data eine bedeutungsvolle Rolle einnehmen. Besondere Möglichkeiten bieten Datenmengen dann, wenn mit Hilfe von Data Science die Extraktion von Erkenntnissen, Mustern und Schlüsseln ermöglicht wird und so Smart Data entsteht. Lernen Sie in diesem Modul die Chancen, aber auch die Herausforderungen von Big Data kennen, um einen möglichen Handlungsbedarf in Ihrem Unternehmen einschätzen zu können. Sie erhalten einen Einblick in technologische Grundlagen, sodass Sie ein breites Spektrum von Technologien kennen, die für Ihr Unternehmen von Bedeutung sein können. Entwickeln Sie Ideen, wie Sie KI und Machine Learning gewinnbringend für Ihre Organisation einsetzen. Darüber hinaus erarbeiten Sie Lösungen für die Herausforderungen zu Datenschutz und Datensicherheit für die Planung eines KI-Projektes in Ihrem Unternehmen. Dieses praktisch angelegte Modul wird durch geeignete Best-Practice-Beispiele und fundierte Fallstudien zum Thema Data Science angereichert. So erzielen Sie einen echten Nutzen für Ihre eigenen unternehmerischen Aufgabenstellungen!
Big Data: Einleitung und Motivation, Charakteristik
Technologische Grundlagen
Datenanalyse im Zeitalter von Big Data, Data Science
KI und Maschinelles Lernen
Datenschutz und Datensicherheit, Anwendungsbeispiele
Sie lernen die Herausforderungen und die Chancen von Big Data kennen und können diese auf Ihr individuelles Unternehmensumfeld transferieren und fundierte Schlussfolgerungen treffen.
Sie erhalten einen Einblick in technologische Grundlagen, sodass Sie ein breites Spektrum von Technologien kennen, welches für Ihr Unternehmen von Bedeutung sein kann.
Sie lernen, einen selbst gewählten betriebswirtschaftlichen Sachverhalt bzgl. eines Einsatzes von Data Science zu analysieren, um den Einsatz von Data Science zu planen.
Die Veranstaltung erstreckt sich über fünf Wochen. Die einzelnen Wochen sind in drei Phasen unterteilt: Asynchrone Selbstlernphase, Transferaufgabe und synchrone, virtuelle Präsenz. Zu Beginn findet ein gemeinsames Check-In und zum Abschluss des Moduls ein gemeinsames Check-Out statt.
Konzeption und Durchführung dieses Moduls:
Christoph Gschnaidtner ist als Forscher an der Professur für Innovationsökonomik der TUM School of Management und bei der Deutschen Bundesbank tätig. Zudem ist er Mitglied des TUM Blockchain Research Clusters sowie Lehrbeauftragter an der ADG Business School (Steinbeis-Hochschule). Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich der Devisenmärkte und des Geldes der Zukunft, Decentralized Finance, Modellkalibrierung und stochastische Volatilitätsmodelle. Er hat einen Master of Science in Finanzmathematik und einen Master of Science im bayerischen Elitestudiengang Finance & Informations Management, beide von der Technischen Universität München (TUM). Neben seiner akademischen Laufbahn verfügt er über vielfältige Berufserfahrung in der Finanzindustrie und tritt als Keynote Speaker zu den Themen Blockchain, digitale Währungen und Datenanalyse auf.
