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Seminare zu Data Science, Data Mining und künstlicher Intelligenz (Präsenz- & Online-Kurse)

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Haufe Akademie GmbH & Co. KG (1289)

Modul 1: Thematische Einführung und methodische Grundlagen zu Data Science und Einführung in KNIME   Woher kommt Data Science? Was ist Supervised und Unsupervised Learning?, Statistische Grundlagen, die für maschinelles Lernen und Data Science u...

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Einführung in datengetriebene Technologien Digitale Transformation., Rolle des:der Controller:in., Grundbegriffe „Data Science“, „Machine Learning“, „KI“, „Big Data“, “ChatGPT”., Bedeutung von KI und Analytics für das Controlling., Vorstellung gängig...

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1. Methodische Grundlagen Einführung in Data Science, maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz, Vermittlung des richtigen Business- und Data-Understandings als Grundlage für Datenanalysen, Erlernen des methodischen Vorgehens im Data Mining...

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1. Einführung in Data Science und Maschinelles Lernen Grundbegriffe und Konzepte der Data Science, Data Driven Mindset als Erfolgsfaktor im Unternehmen., Voraussetzungen für datengetriebene Unternehmen, Überwachtes und unüberwachtes maschinelles...

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1. Business Understanding für die Datenanalyse Wissens-Check Data Science und Künstliche Intelligenz, Die Fähigkeiten und Rolle des Data Scientisten, Die Zusammensetzung von Daten-Teams, Vertikale Anwendungsfelder in Unternehmen, Horizontale Anwendun...

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Data Science, Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit Was ist KI, Nachhaltigkeit und was fordert die Taxonomie., Beispiele für KI-Anwendung für mehr Nachhaltigkeit., How to: Messung von Nachhaltigkeit durch Prozessmanagement., Etablierte und neue K...

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Data Literacy – Das 1x1 der Daten Datenkompetenz aufbauen - Unternehmensdaten beurteilen und verstehen., Daten strukturieren und Hypothesen ableiten., Vor- und Nachteile von Outsourcing, Cloud Computing, Analytics Plattformen. Smart Data Science...

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Die digitale Transformation – Status quo und Herausforderungen Aktuelle Trends, Innovationen, Entwicklungen, Technologien., Bedeutung und Wirkung neuer Technologien auf das Unternehmensumfeld, insbesondere hinsichtlich Komplexität und Dynamik., Neue...

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Anforderung an den:der Einkäufer:in der Zukunft Beziehungsmanagement, Erweiterte Softwarekenntnisse, Data Science Ansprache potentieller neuer Mitarbeiter:innen Kommunikation an neue Talente, Ansprache an High Potentials  Lerndauer: 2 Stund...

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1. Daten verstehen Einführung in die Data Science, Einführung in die explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung und Datenanalyse, Lage, Streuung und Zusammenhang verstehen 2. Daten visualisieren Darstellung von Vergleichen, Darstellung von Beziehu...

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Dynamisches Umfeld und organisatorische Aspekte Scientific Management und Prozessorganisation., Neue Technologien, Digitalisierung, Politik und Wirtschaft, Märkte und Kund:innen: Herausforderungen für das Controlling durch VUCA (Volatility, Uncertain...

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Auffrischen Ihres Basiswissens zum Softwarelizenzvertrag     Systematische Grundlagen des Urheber- und Softwarelizenzrechtes, Softwareschutz im Urheberrechtsgesetz, Verwertungs- und Nutzungsrechte., Wiederholung der Grundlagen des IT-V...

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1. Python kennenlernen und erste eigene Schritte Was genau ist Python und wobei kann es helfen?, Installation von Python, Installation und Einrichtung eines Code-Editors, Programmieraufgaben mit Jupyter Notebooks lösen, Einfache Rechenoperationen, Ei...

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Die Bedeutung von Daten für Ihr Team und Ihr Unternehmen, Verschiedene Philosophien der Produktentwicklung , Der nutzerzentrierte Ansatz und die Anforderungen im B2B-Geschäft , Der gekonnte Umgang mit Daten als Voraussetzung für Innovation,...

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1. Warum Zeitreihen helfen, die Realität zu verstehen Das Konzept der prädiktiven Analyse mit Zeitreihen, Die vier Facetten der Zeitreihenanalyse, Die Rolle von Variablen in alltäglichen Fragestellungen, Die Zeitreihen-Metriken 2. Regressionsmodelle...

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Einführung in Datenvisualisierung Effektive Datenkommunikation., Methoden zur Datenvisualisierung. Reporting mit Power BI Datenvorbereitung und -manipulation., Die richtige Grafik wählen., Aufbau von Detailebenen., Informationsdichte., Best Practices...

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Methodische Grundlagen zu Predictive Analytics und Machine Learning Segmentierung., Regression und Klassifikation., Training und Testing von Machine-Learning-Modellen., Beliebte Fehler beim Machine Learning., Identifikation potenzieller Einsatzf...

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1. Machine Learning und Data Mining Grundlagen Data Mining und Machine Learning, Wichtige Lernverfahren im Detail erklärt, Daten-Projekte umsetzen mit CRISP-DM, Business Understanding: Was sagen Daten aus? 2. Data Understanding und Data Preparation A...

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Dieses Online-Seminar bietet mit einer Kombination von praktischen Aufgaben, inspirierenden Szenarien aus vielen verschiedenen Einsatzbereichen und konkreten Business Cases eine solide Grundlage, um ChatGPT selbst einsetzen zu können. An nu...

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