Data Science - Grundlagen für die Praxis - Seminar / Kurs von Hochschule Bremen - Graduate & Professional School

Daten sind die neue Währung: Durch die fortschreitende Digitalisierung vergrößert sich die Menge verfügbarer Daten exponentiell. Dahinter verbirgt sich ein enormes Geschäfts- und Innovationspotenzial – wenn man die Daten richtig zu nutzen weiß. Deshalb sind qualifizierte Data Scientists, welche die sachgerechte Analyse und Auswertung der Daten beherrschen, in sämtlichen Branchen stark nachgefragt.

Dieses Modulstudium bietet Ihnen einen praxisorientierten Einstieg in die Datenwissenschaft. Sie erfahren, welche Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme genutzt werden, um Wissen aus Daten zu extrahieren. Anhand verschiedener Fallstudien wird Ihnen aufgezeigt, wie vielfältig Data Science eingesetzt wird, z. B. für smarte Entscheidungen, Kundenanalysen und zur Prognose von Trends und Ergebnissen.

Inhalte

• Einführung in die Methoden und Konzepte der Datenwissenschaft
• Fortgeschrittene Nutzung von Excel®  
• Grundlegende Programmierkenntnisse in Matlab® bzw. Octave
• Einsatz statistischer Konzepte in der Praxis, u.a. lineare Regression
• Datenbankmanagement und Datenorganisation
• Datenanalyse und Datenauswertung
• Datenvisualisierung und strategische Präsentation von Daten für Entscheidungsträger
• Fallstudien zu verschiedenen Einsatzbereichen wie Business Intelligence und Predictive Analytics

Nach der Teilnahme an dem Modul sind Sie in der Lage,

• Datentypen zu unterscheiden und die Relevanz von Daten einzuordnen
• grundlegende statistische Konzepte und Verfahren zu beschreiben
• statistische Methoden auf Unternehmensprobleme anzuwenden
• große Datenmengen zu strukturieren, zu analysieren und zielführend auszuwerten
• Datenvisualisierungen für die interne und externe Kommunikationen einzusetzen
• Ergebnispräsentationen adressatengerecht aufzubereiten und durchzuführen
• Fallstricke der Datenanalyse zu erkennen und zu vermeiden
• Data Science als einen Prozess verstehen

• Fachkräfte, aus Abteilungen, die mit Daten arbeiten, z. B. Controlling, Vertrieb, Marketing, Finanzen, Personal
• Fachkräfte aus Wissenschaft und Forschung
• Selbstständige Berater:innen, die durch Datenanalysen ihren Kunden Mehrwerte generieren möchten