Veranstaltungsart
Fachmodule
Dauer (in Tagen)
3
Termin
15.07.2022 - 19.08.2022
Preis für Mitglieder des Fördervereins

KundInnen, die Mitglied im Förderverein sind, erhalten den Mitgliederpreis.

1.575,00 €
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1.750,00 €
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Modul Big Data - Data Science

Buchungsnummer
RT22-00059
Diese Veranstaltung richtet sich an:
BereichsleiterInnen, Führungskräfte, Digitalisierungsbeauftragte

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. 

Gesamtzeit



ca. 30 Std.

Workload

Zeitaufteilung


ca. 21 Std. Selbstlernzeit
inkl. persönlicher Frage- & Diskussionsmöglichkeiten

ca. 9 Std. Live Sessions

Kompetenzziele

 


40 %


40 %


10%


10%

 
  Fach-kompetenz Methoden-kompetenz Sozial-kompetenz Selbst-kompetenz  

Technische Vorraussetzungen

multimediafähiges
Endgerät (Laptop/Tablet)
Internetzugang
Zugangsdaten zur Lernwelt
(VRB oder Moodle)

 

Um in der Unternehmensentwicklung, in Marketing und Vertrieb erfolgreich zu bleiben, kann der Einsatz von Data Science eine bedeutungsvolle Rolle einnehmen.

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, das für Ihr Unternehmen von Bedeutung sein können. Entwickeln Sie Ideen, wie Sie KI und Machine Learning gewinnbringend für Ihre Organisation einsetzen. Darüber hinaus werden Sie dazu befähigt, eine zielführende Visualisierung von Erkenntnissen nach Ihren Wünschen zu gestalten, um die Anforderungen Ihres Unternehmens an Data Science zu erfüllen. Finden Sie auch 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 gründliche Fallstudien zum 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.

Der Workload dieses Fachmoduls beläuft sich auf circa 30 Stunden. Die fachlichen Inhalte werden den Teilnehmenden in einem Zeitraum von circa 5 Wochen unter fachkundiger Anleitung in digitalen Formaten vermittelt. Dabei haben die Teilnehmenden die Gelegenheit, in jeder Woche in ihren individuellen Lerntempos bereitgestellte Lerninhalte und Transferaufgaben zu bearbeiten.

Am Ende jeder Unterrichtswoche findet online eine Live-Session statt, in welcher die Teilnehmenden Wissen vertiefen sowie bearbeitete Aufgaben gemeinsam mit dem Dozierenden reflektieren. 

 

 

Termine

Check-In 15.07.2022

Takt 1 startet am 22.07.2022

Takt 2 startet am 29.07.2022

Takt 3 startet am 05.08.2022

Takt 4 startet am 12.08.2022

Takt 5 startet am 19.08.2022

Check-Out 19.08.2022

 

 

 

 

 

 

Konzeption und Durchführung dieses Moduls: 

Dr. Boris Brandherm promovierte im Bereich Künstlicher Intelligenz und war Postdoktorand am National Institute of Informatics (NII) in Tokio. Er ist Senior Researcher am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz und Co-Leiter der „Sustainable Energy Systems Gruppe“. Er ist Autor zahlreicher Publikationen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Industrie 4.0, Erneuerbare Energien und Ambient Asssisted Living.

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