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, 05.10. - Samstag, 06.10.2018

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, 12.10. - Samstag, 13.10.2018

Big Data Technologien

  • Frameworks (Hadoop, etc.)
  • NoSQL Datenbanken

 

Uhrzeit

  • Freitag: 16.30 - 20.00 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal
Freitag, 19.10. - Samstag, 20.10.2018

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: 16.30 - 20.00 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal (Live-Stream der Vorlesung in einem virtuellen 3D-Hörsaal)
Freitag, 26.10. - Samstag, 27.10.2018

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, 16.11. - Samstag, 17.11.2018

Visual Analytics

  • Prinzipien effektvoller Visualisierung
  • Data Story Telling

 

Uhrzeit

  • Freitag: 16.30 - 20.00 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal
Samstag, 08.12.2018

Schriftliche Prüfung / Fallstudien Projektarbeit

 

Uhrzeit

  • Schriftliche Prüfung: 09.00 - 10.30 Uhr
  • Fallstudien/ Projektarbeit: 11.00 - 17.00 Uhr

 

Format

  •  Präsenz
Freitag, 14.12. - Samstag, 15.12.2018

Data Engineering

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

 

Uhrzeit

  • Freitag: 16.30 - 20.00 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal
Freitag, 11.01. - Samstag, 12.01.2019

Data Engineering

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

 

Uhrzeit

  • Freitag: 16.30 - 20.00 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal
Freitag, 18.01. - Samstag, 19.01.2019

Data Science als Prozess

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

 

Uhrzeit

  • Freitag: 16.30 - 20.00 Uhr
  • Samstag: 9.00 - 12.30 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal
Freitag, 15.02.2019

Fallstudien Präsentationen

 

Uhrzeit

  • 9.00 - 17.00 Uhr

 

Format

  • Virtueller Hörsaal

Kontakt

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0731/9762-2525
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