Data Science und Business Analytics - Kompakte Ausbildung zum/zur Datenanalysten/In Data Science und Business Analytics - Kompakte Ausbildung zum/zur Datenanalysten/In
Data Science und Business Analytics - Kompakte Ausbildung zum/zur Datenanalysten/In

Data Science und Business Analytics nutzen Methoden und Techniken aus Mathematik, Statistik, Machine Learning und Programmierung, um Wissen aus Daten zu generieren, deren Erkenntnisse einen enormen Mehrwert für die Unternehmen darstellen.

1 Kurstermin
23.09.2022 - 03.12.2022 Wochenendkurs
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Teilzahlung: 3 x 1.400,00 EUR
Einmalzahlung: 4.200,00 EUR
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Wochentag(e): FR SA
Kursdauer: 96 Lehreinheiten
Stundenplan

Kursnummer: 18306012

Wochentag(e): FR SA
Kursdauer: 96 Lehreinheiten
Stundenplan

Kursnummer: 18306021

Data Science und Business Analytics - Kompakte Ausbildung zum/zur Datenanalysten/In

Data Science und Business Analytics nutzen Methoden und Techniken aus Mathematik, Statistik, Machine Learning und Programmierung, um Wissen aus Daten zu generieren. Deren Erkenntnisse einen enormen Mehrwert für die Unternehmen darstellen.Die Möglichkeit, bisher unbekannte Muster in Datensätzen zu erkennen, wird viele Bereiche in den Unternehmen nachhaltig verändern. Neue Technologien und Anwendungssysteme wie Big Data, Data Mining, Predictive Maintenance, Maschinelles Lernen und grafische Visualisierungen bieten hierfür innovative Lösungsansätze. Dies stellt eine große Herausforderung für Unternehmen unabhängig von ihrer Größe dar. Der Bedarf nach Data Science und Business Analytics Fähigkeiten ist daher groß.

Modul 1: Business Intelligence und Big Data Analytics; 16 UE; Prof. Wind

  • Methodische und technische Ansätze von Business Intelligence und Big Data Analytics
  • Strategische und organisatorische Aspekte z.B. Self Service BI
  • Extraktion, Integration und Analyse von verteilten Daten
  • Analysemethoden und Visualisierungsmöglichkeiten
Modul 2: Python für Data Science und Visualisierung; 16 UE; Prof. Brauer
  • Python-Grundlagen
  • Einführung Pandas: Python-Bibliothek zur Arbeit mit Tabellendaten
  • Einführung NumPy: Python-Bibliothek zur Darstellung numerischer Daten
  • Einführung Matplotlib: Python-Bibliothek zur Visualisierung von Daten
Modul 3: KI mit Machine Learning und Use Cases; 16 UE; Prof. Wind
  • Einführung Künstliche Intelligence und Machine Learning
  • Einführung Analytic Manufacturing
  • Einführung Predictive Maintenance
  • Design Thinking und Business Modell Canvas-Tool für die Identifikation und Beschreibung von relevanten KI-Use Cases
Modul 4: Machine Learning mittels Python; 16 UE; Prof. Brauer
  • Was ist Künstliche Intelligenz? Grundlegende Begriffe
  • Was ist Maschinelles Lernen?
  • Welche Arten des maschinellen Lernens gibt es?
Modul 5: Big Data und Datenbanken; 16 UE; Prof. Wind
  • Grundlagen von Big Data und Datenbanken
  • Einführung Big Data Technologien wie Hadoop, MapReduce und Kafka
  • Datenmodellierung und Datenbankabfrage SQL
  • Einführung in NoSQL-Datenbanken wie MongoDB
Modul 6: Deep Learning mittels Python; 16 UE; Prof. Brauer
  • Was ist Deep Learning?
  • Geschichte des Deep Learning
  • Übersicht über Deep Learning Modelle
  • Wie werden Neuronale Netze trainiert? 

Ziel des Zertifikatslehrganges ist es, Berufstätigen mit einer Hochschulausbildung in kompakter Form die Grundzüge von Data Science und Business Analytics zu vermitteln und somit für die neuen Anforderungen zu rüsten.

Der Lehrgang richtet sich Betriebswirte, (Wirtschafts-)Informatiker, Ingenieure und Naturwissenschaftler. Unterschiedliche Hintergründe der Teilnehmer sind bewusst erwünscht.

Die Voraussetzung an der Teilnahme ist die Übermittlung eines tabellarischen Lebenslaufes.

Hier finden Sie die ausführliche Info-Broschüre.
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Letzte Änderung: 17.02.2022