Grundlagen Data Science Seminar - BNW-Seminare.de

Grundlagen Data Science

Digitalisierung und KI brauchen einen Plan: Werden Sie als Datenbote ein Experte in der zeitgemäßen Datenverarbeitung

In der heutigen Zeit generieren wir jeden Tag Unmengen an Daten, und mit der steigenden Bedeutung von künstlicher Intelligenz (KI) wird es noch wichtiger zu erkennen, welche Daten für unser Unternehmen relevant sind und wie wir sie nutzen können. Als Anfänger im Bereich der Datenanalyse können Sie in unserem Data Science Online Kurs lernen, wie Sie datenbewusst handeln und Chancen sowie Risiken erkennen. Mit praxisorientierten Business Cases bekommen Sie erste Erfahrungen in der Umsetzung von Theorie und Praxis, einschließlich Anwendungskenntnissen aktueller KI-Tools. Durch die rechtzeitige Analyse von Daten können Sie sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und effiziente Entscheidungen treffen und sukzessive Datenmanager werden. Werden Sie als Datenbote ein Experte in der zeitgemäßen Datenverarbeitung und agieren Sie anwendungsbezogen in einer datengetriebenen Zukunft!

  •   Inhalte

      Dieses Seminar bietet durch praktische Aufgaben, inspirierenden Szenarien und konkreten Business Cases eine fundierte Grundlage in den Bereichen:

      1. Data Science 

      Hier lernen Sie die Grundlagen im Data Science Kurs. Die kleine Data Science Weiterbildung gibt einen guten und ersten Überblick.

      • Was ist Data Science?
      • Abgrenzung von BI / Data Engineering
      • Data Science als Kompetenzschnittstelle
      • Differenzierung der Data Science
      • Data Lifecycle Management
      • Anwendungsfälle
      • Tools und Technologien

      2. Data Engineering

      Der Data Engineering Kurs ist ein gutes kurzes Seminar, um sich einen ersten Üblick zum Thema zu verschaffen.

      • Was ist das und welche Rolle spielt es?
      • Datenarchitekturen und -modelle
      • Datenintegration – ETL
      • Data Pipelines
      • Datenqualität und Verfügbarkeit
      • Tools und Technologien
      • Anwendungsgebiete und Beispiele

      3. Datenmanagement und Big Data

      Der Datenmanagement Kurs mit seinem Big Data Seminar bringt Licht ins Dunkle der Welt des Datenmanagements.

      Datenbanken:

      • Was ist das?
      • DB und DBMS
      • CAP Theorem
      • Datenbanken im Data Lifecycle Management

      Big Data:

      • Was ist das?
      • 5-V Modell
      • Big Data Analytics and Frameworks
      • Beispiel

      4. Business Intelligence

      Das Business Intelligence Seminar gibt einen ersten Einblick in das Thema rund um BI.

      • Was ist BI?
      • Ziele und Nutzen
      • Komponenten und Architektur
      • Self Service BI und Managed BI
      • BI Prozess
      • Datenvisualisierung
      • Beispiele

      5. Einführung in Power BI

      Die Inhalte zum Power BI Kurs:

      • Was ist Power BI und Vorteile?
      • Applikationen
      • Lizenzen
      • Beispiele
      • Zukünftige Entwicklungen und Trends

      6. Data Awareness

      • Einführung in Daten und deren Bedeutung
      • Daten und deren Relevanz im Wandel der Zeit
      • Data Awareness und Change Management
      • Datenqualität und Data-Lifecycle-Management

      7. Datengetriebene Transformationsprozesse

      • Einführung in datengetriebene Transformation
      • Datenanalyse und Entscheidungsfindung
      • Datenintegration und Automatisierung
      • Skalierung der datengetriebenen Transformation
      • Messung der Auswirkungen und kontinuierliche Verbesserung

      8. Nachhaltigkeit in der IT

      • Einführung in das Thema Nachhaltigkeit in der IT
      • Umweltauswirkungen in der IT
      • Nachhaltige IT-Hardware
      • Nachhaltige Softwareentwicklung
      • Green IT in der Unternehmenspraxis

      9. Machine Learning & KI

      Die Machine Learning Engineer Grundlagen bekommen Sie bei uns, ebsnso eine Weiterbildung Künstliche Intelligenz in unserem KI Seminar.

      • Einordnung im Feld data Science / KI
      • Unterschied (Inferenz-) statistik
      • Anwendungsbeispiele
      • Vorgehen Grundlagen und UseCase
      • Problemübersicht und UseCase
      • Modell / Algorithmus Übersicht und UseCase
      • Evaluation Grundlagen und UseCase
      • Neuronale Netze
      • Image Recognition Beispiel
  •   Nutzen

      • Sie erhalten einen Überblick über die Relevanz der Daten und ihrer Verarbeitung
      • Das modular aufgebaute Seminarprogramm begleitet Ihre Entwicklung Schritt für Schritt und unterstützt Sie bei dem Transfer in die Praxis.
      • Sie erlernen die Grundlagen von Data Science und Machine Learning.
      • Sie erkennen Potenziale für datengetriebene Prozessoptimierungen und können diese umsetzen.
      • Sie erhalten die Grundlagen, um eine effizientere Ressourcenplanung auf Basis von Daten umsetzen zu können

      Als Datenbote schaffen Sie sich die Grundlagen für den Aufbau einer zukunftsfähigen KI-Kompetenz.

  •   Methoden

      Impulsvorträge, Übungsaufgaben in Einzel- und Gruppenarbeit, Handlungsempfehlungen

  •   Zielgruppe

      Auszubildende in fortgeschrittenen Lehrjahren, Trainees und Berufseinsteiger, die sich fortlaufend weiterbilden möchten sowie Ausbildungsleiter

  •   Trainer*innen

      Franz Buschendorf

      Data Scientist & Trainer
      Trainingsschwerpunkte:
      • Python-Programmierung, Data Science, Machine Learning
      • Datenverarbeitung, Datenmanagement, Datenvisualisierung
      • Umsetzung praktischer Projekte in Data Science mit Python
      • Microsoft Azure

      Berufliche Erfahrung:
      • 3 Jahre tätig als Data Scientist & Trainer bei Arineo GmbH & datenwege GmbH
      • Freiberuflicher Data Science Trainer seit 2021
      • Trainertätigkeit für Unternehmen, Hochschulen, Universitäten & Bildungsträger

      Ausbildung:
      • M.Sc. Wirtschaftsinformatik
      • B.Sc. Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt Wirtschaftsinformatik

      Emir Suljic

      Project Manager & Trainer
      Trainingsschwerpunkte:
      • Change Management, Innovation Management, Knowledge Management, Project
      Management, Sustainability Management & Leadership

      Berufliche Erfahrung:
      • 2 Jahre tätig als Projektmanager & Trainer bei Arineo GmbH & datenwege GmbH
      • Trainertätigkeit für Unternehmen, Hochschulen & Bildungsträger

      Ausbildung:
      • M.A. Innovations- und Changemanagement
      • B.A. Betriebswirtschaftslehre

      Julia Stuetzer

      Data Analyst & Trainer
      Trainingsschwerpunkte:
      • Power BI (Desktop, Service), Power Query, Dax-Formelfunktionssprache
      • Datenverarbeitung, Datentransformation und -Modell, Datenvisualisierung
      • Erstellung interaktives Reporting im Self-Service BI und Collaboration in der Cloud

      Berufliche Erfahrung:
      • 5 Jahre tätig als Data Analyst & Trainerin bei Arineo GmbH
      • Trainertätigkeit für Unternehmen, Hochschulen, Universitäten & Bildungsträger

      Ausbildung:
      • B. Professional of Business (CCI)

      Ansgar Kühn

      Data Scientist & Trainer
      Trainingsschwerpunkte:
      • Data Science, Machine Learning, Natural Language Processing
      • Python- und Backendentwicklung
      • Projektarbeit u.a. in Textverarbeitung und Zeitreihenvoraussage mit Python
      • Laden und Transformieren von Daten (ETL)
      • Konzeption und Entwicklung von Machine Learning Prozessen

      Berufliche Erfahrung:
      • 2 Jahre tätig als Data Scientist & Trainer bei Arineo GmbH
      • Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Max-Planck-Institut für Dynamik und
      Selbstorganisation in Göttingen
      • Tutor für Mathe und Physik an der Georg-August-Universität Göttingen

      Ausbildung:
      • M.Sc. Physik
      • B.Sc. Physik

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