Data Science in der Praxis für Führungskräfte aus Wirtschaft und Verwaltung - Seminar / Kurs von Dr. Haug Leuschner

Inhalte

SeminarbeschreibungData Science ist zu einem integralen Bestandteil vieler Unternehmen geworden, wobei immer mehr Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen getroffen werden. Die Wirtschaft jedoch leidet aktuell nicht nur unter einem akuten Mangel an Data Scientists, sondern auch an Managern mit einem gewissen Verständnis für Analytics und Data Science. Als Führungskraft können sie letztendlich dazu beitragen, die Grundlagen für den Einsatz von Data Science in ihrem Unternehmen zu schaffen. Unabhängig davon, ob sie mit einem Team von Datenwissenschaftlern arbeiten, als Teil eines datengesteuerten Unternehmens oder an der Implementierung von Data Science Lösungen interessiert sind – sie sollten über einige Datenkenntnisse verfügen und deren organisatorische Auswirkungen verstehen. Data Science ist ein sich schnell verbreitendes Gebiet, das statistische Analyse, Datenmanagement, sowie fundiertes Fachwissen mit dem Ziel kombiniert, die Entscheidungsfindung in Wirtschaft und Verwaltung und fast jedem anderen Bereich zu verbessern.

 

Die Schulung bietet eine komprimierte Einführung in die wichtigsten Konzepte, Modelle, Werkzeuge, Metriken und Techniken von Data Science, die die Geschäftslandschaft verändert haben und für nützliche datengesteuerte Entscheidungen unerlässlich sind. Durch eine Kombination aus Vorträgen, Fallbeispielen und praktischem Lernen bietet dieser Kurs eine Übersicht über die grundlegenden Techniken des Data Science und dessen Anwendung in der Industrie als da sind Root Cause Analysis, Prädiktive Wartung, Rezepturoptimierung und verbesserte Bedarfsprognose.

Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf realen Fallstudien, die veranschaulichen, wie Unternehmen in den Bereichen Marketing, Produktentwicklung, Produktion, Supply Chain Management und Logistik verschiedene Datenquellen nutzen, um ihre Leistungen zu verbessern. Der Zweck dieses Kurses besteht darin, das Potenzial von Data Science, seine praktischen Auswirkungen und die Hindernisse bei der Umsetzung zu beschreiben.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer mit den Konzepten von Data Science vertraut sein und gelernt haben, wie man quantitative Evidenz bewertet und wie man neue Studien mit großen Daten und Data Science Werkzeugen gestaltet.

Inhalt 

Alles, was Sie schon immer über Maschinelles Lernen wissen wollten (aber sich nicht getraut haben zu fragen):
  • Das Vokabular der statistischen Analyse
  • Kernkonzepte statistischer Methoden und des Maschinellen Lernens
  • Clustering Verfahren
  • Entscheidungsbäume
  • Kernmethoden des überwachten und des unüberwachten Maschinellen Lernens
  • Neuronale Netze und “Deep Learning”
  • Gängige Werkzeuge, die beim Maschinellen Lernen verwendet werden
  • Wie man Plots und Datenvisualisierungen liest
Anwendungsfälle
  • Vorhersage und Ursachenfindung von Lieferterminverletzungen und Out-of-Stock-Ereignissen, Verbesserte Bedarfsprognosen, Rezepturoptimierung verfahrenstechnischer Produktion, Preisoptimierung, Prädiktive Wartung, Nachfrageprognose unter Verwendung makroökonomischer Faktoren, Rechnungsprüfung, Automatisierung von Verwaltungsabläufen, …

Lernziele

  • Kennenlernen verschiedener Data Science- Techniken und ihre Anwendbarkeit in der Industrie anhand von Fallstudien.
  • Ein umfassendes Verständnis der Kernkonzepte und -methoden von Data Science, einschließlich Datenmanagement, Datenanalyse, Maschinelles Lernen und statistisches Lernen.
  • Durchführung und Interpretation grundlegender Data Science Aktivitäten (z.B. grundlegender Hypothesentest), um die statistische Signifikanz und ihre Auswirkungen zu verstehen
  • grundlegende Experimente des Maschinellen Lernens, um zu verstehen, was Maschinelles Lernen ist und wie man seine Ergebnisse interpretiert.
  • Verstehen verschiedener Arten von Problemen, die Verfahren des Data Science zur Lösung nutzen können.
  • Verschaffen eines intuitiven Verständnisses einiger der uns heute zur Verfügung stehenden Maschinellen Lerntechniken – ihrer Stärken und Grenzen
  • Die Fähigkeit, Beweise aus dem statistischen Lernen und Data Science zu bewerten, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
  • Praktisches und angewandtes Wissen durch Anwendungen aus Wirtschaft und Industrie.

Zielgruppen

Dieser Kurs zielt insbesondere auf jene Führungskräfte ab, die die Möglichkeit sehen, Data Science im Geschäftsleben einzusetzen, aber entweder nicht über die Fähigkeiten, die Zeit oder den Hintergrund verfügen, sich selbst damit zu befassen. Der Zweck des Kurses besteht darin, das Potenzial von Data Science sowie seine praktischen Auswirkungen und Hindernisse bei der Umsetzung zu beschreiben.

Termine und Orte

Datum Uhrzeit Dauer Preis
Köln, DE
16.12.2019 09:00 - 17:00 Uhr 8 h Jetzt buchen ›
24.04.2020 09:00 - 17:00 Uhr 8 h Jetzt buchen ›

SG-Seminar-Nr.: 5298908

Anbieter-Seminar-Nr.: DSF

Termine

  • 16.12.2019

    Köln, DE

  • 24.04.2020

    Köln, DE

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