Veranstaltungsart
Modul
Dauer (in Tagen)
3
Termin
09.11.2023 - 14.12.2023
Zu erreichender Abschluss
Teilnahmebescheinigung
Workload (in h)
12
1.890,00 €
Mitglieder
1.701,00 €
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Aktions- und Gutscheincodes werden im weiteren Bestellprozess berücksichtigt.

Big Data - Data Science

Buchungsnummer
RT24-00002
Diese Veranstaltung richtet sich an:
Vorstände, Bereichsleitende, 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. 12 Std.

Workload

Zeitaufteilung

 

ca. 12 Std. Webinare

optional:

ca. 10 Stunden Selbstlernkurs

Kompetenzziele

 


40 %


40 %


10%


10%

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

Technische Vorraussetzungen

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

 

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.

Der Workload dieses Moduls beläuft sich auf circa 12 Stunden (6 Webinare á 2 Stunden). Die fachlichen Inhalte werden den Teilnehmenden in einem Zeitraum von circa 5 Wochen von Experten in Webinaren vermittelt. Dabei haben die Teilnehmenden die Gelegenheit, die optionalen WBTs selbstständig zu bearbeiten, um den Lernerfolg nochmals zu steigern.

Webinar Datum Uhrzeit geplantes Thema
Webinar 1 09.11.2023 14:00 - 16:00 Uhr Grundlagen (Smart) Data
Webinar 2 16.11.2023 10:00 - 12:00 Uhr Datenanalyse 
Webinar 3 23.11.2023 10:00 - 12:00 Uhr KI - Überblick, Anwendungen, Ausblick, Einschätzungen
Webinar 4 30.11.2023 10:00 - 12:00 Uhr IT- und Data-Strategie - Grundlagen
Webinar 5 07.12.2023 10:00 - 12:00 Uhr IT- und Data-Strategie - Was gibt es im Verbund?
Webinar 6 14.12.2023 10:00 - 12:00 Uhr Rechtliche Aspekte

 

 

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.

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