ZfW | Data Science - Inhalt und Aufbau

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

Termine

Freitag, 06.04. - Samstag, 07.04.2018

Data Science Prinzipien und Strategie

  • Digitale Transformation und Data Science
  • Das datengetriebene Unternehmen
  • Big Data: Volume, Velocity, Variability, Veracity
  • Das Berufsbild des Data Scientist

 

Uhrzeit

  • Jeweils 9.00 - 17.00 Uhr

 

Format

  • Präsenz (Vorlesung an der HNU oder im Hochschulzentrum Vöhlinschloss in Illertissen)
Freitag, 13.04. - Samstag, 14.04.2018

Data Mining und Predictive Analytics

  • Beschreibende Verfahren: Assoziationen, Clusterung, Korrelationen
  • Forecasting: Klassifikation, Logistische Regression und Lineare Regression
  • Analyse Sozialer Netzwerke und Text Mining

 

Uhrzeit

  • Freitag: 16.00 - 19.30 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal (Live-Stream der Vorlesung in einem virtuellen 3D-Hörsaal)
Freitag, 20.04. - Samstag, 21.04.2018

Data Mining und Predictive Analytics

  • Beschreibende Verfahren: Assoziationen, Clusterung, Korrelationen
  • Forecasting: Klassifikation, Logistische Regression und Lineare Regression
  • Analyse Sozialer Netzwerke und Text Mining

 

Uhrzeit

  • Jeweils 9.00 - 17.00 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal 
Freitag, 27.04. - Samstag, 28.04.2018

Big Data Technologien

  • Frameworks (Hadoop, etc.)
  • NoSQL Datenbanken

 

Uhrzeit

  • Freitag: 16.00 - 19.30 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal
Freitag, 04.05. - Samstag, 05.05.2018

Visual Analytics

  • Prinzipien effektvoller Visualisierung
  • Data Story Telling

 

Uhrzeit

  • Freitag: 16.00 - 19.30 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal
Freitag, 08.06. - Samstag, 09.06.2018

Freitag: Schriftliche Prüfung / Fallstudien Projektarbeit

Samstag: Data Engineering

  • Datenentwurf und Modellierung analytischer Anwendungen
  • Data Cleansing und Entity Resolution 

 

Uhrzeit

  • Freitag: 11.00 - 17.00 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 17.00 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal / Präsenz
Freitag, 15.06. - Samstag, 16.06.2018

Data Engineering

  • Datenentwurf und Modellierung analytischer Anwendungen
  • Data Cleansing und Entity Resolution 

 

Uhrzeit

  • Freitag: 16.00 - 19.30 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal
Freitag, 22.06. -Samstag, 23.06.2018

 Data Science als Prozess

  • Data Science Life Cylce
  • Standard-Prozess-Modell für Data Mining

 

Uhrzeit

  • Freitag: 16.00 - 19.30 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal
Freitag, 27.07.2018

Fallstudien Präsentationen

 

Uhrzeit

  • 9.00 - 17.00 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal

Kontakt

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0731/9762-2525
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