ZfW | Data Science - FAQ

Häufig gestellte Fragen

An wen richtet sich der Kurs?

Der Zertifikatskurs Data Science richtet sich an Personen, die an verschiedenen Stellen im Unter­nehmen wie Logistik, Marketing oder Controlling betriebliche Entscheidungen durch eine datenbasierte Analyse des Unternehmensgeschehens vorbereiten und unterstützen.

Das Berufsbild des „Data Scientists“ beschreibt dabei das Ziel, das „datenbasierte Unternehmen“ zu schaffen, indem aus großen und unübersichtlichen Datenmengen („Big Data“) Wissen generiert und faktenbasierte Handlungs­empfehlungen für Unternehmensentscheidungen abgeleitet werden.

Der Zertifikatskurs wendet sich an Personen mit einem verstärkt technischen Verständnis, die selbst analytische Modelle aufbauen und implementieren wollen.

Worin liegt der Nutzen für die Teilnehmer?

Die zunehmende Digitalisierung beschert Unternehmen mit immensen Datenmengen (Big Data). Neue Technologien im Bereich Data Mining, analytischer Datenbanken und der grafischen Visualisierung bieten vielfältige innovative Möglichkeiten der Datenanalyse, -verdichtung und Vorhersage zukünftigen Unternehmensgeschehens. Aus großen Datenmengen, strukturiert und unstrukturiert, kann Wissen generiert und neue Erkenntnisse gewonnen werden.

Dazu werden unter dem Begriff „Data Science“ verschiedene Fachgebiete – Datenbanken, Statistik, maschinelles Lernen, Data Mining, Mathematik, Visualisierung – kombiniert und zu einem Gesamt­konzept zusammengefügt. Eine zielgerichtete datengestützte Entscheidungsfindung wird damit ermöglicht.

Als "Data Scientist" fungieren Sie als Schnittstelle zwischen IT und der Fachabteilung bzw. Unter­neh­mensführung und können für betriebliche Auf­gaben­stellungen konkrete analytische Modelle im Bereich Data Mining konzipieren, erforderliche Daten aus unterschiedlichen Datenquellen selektieren und mit ent­sprechen­den Tools implementieren. 

Welche Inhalte werden vermittelt?

Data Science Prinzipien

  • Big Data: Volume, Velocity, Variability, Veracity
  • Organisation und Verteilung großer Datenmengen
  • Mathematische Modelle für die Analyse großer Datenmengen
  • Das Berufsbild des Data Scientist

Data Science Strategie

  • Das datengetriebene Unternehmen
  • Daten als unternehmerischer Wert
  • Digitale Transformation und Data Science

Datenschutz und Ethik

  • Datenschutz und Datensicherheit
  • Soziale und ethische Aspekt von Big Data

Datenqualität

  • Datenqualität im Zeitalter von Big Data
  • Aspekte der Datenqualität
  • Stammdatenmanagement

Data Engineering

  • Typen von Daten
  • Datenentwurf und Modellierung analytischer Anwendungen
  • Data Cleansing 
  • Entity Resolution und Entity Matching


Data Mining und Predictive Analytics

  • Supervised vs. unsupervised Learning
  • Beschreibende Verfahren: Assoziationen, Clusterung, Korrelationen 
  • Forecasting: Klassifikation, Logistische Regression und Lineare Regression
  • Analyse Sozialer Netzwerke und Text Mining


Visual Analytics

  • Prinzipien effektvoller Visualisierung
  • Management Dashboards
  • Visualisierung großer Datenmengen
  • Data Story Telling

Big Data Technologien

  • Technologien für Data Acquisition, cleansing und  Aggregation
  • NoSQL Datenbanken
  • Verteilte und heterogene Datenbanken (Hadoop etc.)


Data Science als Prozess

  • Data Science Life Cylce
  • CRISP-DM: Standard-Prozess-Modell für Data Mining
  • Das datengetriebene Unternehmen und Auswirkungen auf die Unternehmensführung

Fallstudie

Wie ist der zeitliche Ablauf des Kurses?

Der Zertifikatskurs kann berufsbegleitend absolviert werden.

Die Vorlesungen finden an insg. 12 Blocktagen statt, zumeist am Freitag und Samstag. 

Mit welchem Abschluss ist der Kurs verbunden?

Bei erfolgreichem Abschluss des Zertifikatskurses verleiht die Hochschule Neu-Ulm das Hochschul­zertifikat „Data Science“ im Umfang von 10 ECTS.

Eine Anrechnung auf den Masterstudiengang „Digital Leadership und IT-Management“ ist möglich.

 

 

Wie viel kostet der Zertifikatskurs?

1.900 €

Kontakt

Zentrum für Weiterbildung

E-Mail an Zentrum für Weiterbildung
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0731/9762-2525
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Akkreditierungen und Zertifikate