Zertifikat der Hochschule - Data Science und Künstliche Intelligenz - Seminar / Kurs von Steinbeis School of Management and Technology

Für Fach- und Führungskräfte

Inhalte

  • Referenzmodelle für DS-Projekte, CRISP
  • Methoden der KI
  • Machine-Learning
  • Neuronale Netze
  • BoostingBayes-Netze
  • Anwendungen der KI
  • Sales, Marketing und Kundenservice
  • Fallstudie: KI im Handel
  • Plattformen für KI
  • Data Science – Prozess
  • Datenquellen
  • Analyse-Tools
  • Analyseverfahren

Praktika:

  • Data Science mit Python
  • Nutzung von Plattformen

Dozent: Prof. Dr. Axel LamprechtWissenschaftlicher Leiter des Bereichs Wirtschaftsinformatik und verantwortlich für den Entwurf und die Weiterentwicklung der Studiengänge Bachelor of Science und Master of Science in Wirtschaftsinformatik sowie Promotionen auf Basis der gestaltungsorientierten Wirtschaftsinformatik.Expertisen: Datenbanksysteme, Business Intelligence, Digitale Geschäftsprozesse

  • Referenzmodelle für DS-Projekte, CRISP
  • Methoden der KI
  • Machine-Learning
  • Neuronale Netze
  • BoostingBayes-Netze
  • Anwendungen der KI
  • Sales, Marketing und Kundenservice
  • Fallstudie: KI im Handel
  • Plattformen ...
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Lernziele

Wissensverbreiterung

  • Kenntnisse über die wesentlichen Entwicklungstrends im Bereich Data Science, insbesondere KI-Methoden.
  • Kenntnisse über Nutzwertkriterien von Data Science-Anwendungen.
  • Erweiterung der Kompetenzen zur methodischen Durchführung von Data Science-Projekten.

Wissensvertiefung

  • Fähigkeit, eigenständig Data Science- und KI-Methoden mit entsprechenden Tools anwendungsorientiert planen und durchführen zu können.
  • Fähigkeit, die passenden Methoden kennenlernen und auswählen zu können.
  • Steigerung der Fähigkeiten in Bezug auf unternehmerisches Denken und Handeln, um den unternehmerischen Nutzen in Form von Kosteneinsparungen und/oder Umsatzsteigerungen von Data Science zu beurteilen.

Wissensverständnis

  • Fähigkeit, erworbenes Wissen durch die obligatorischen Transferprojekte bzw. Transferarbeiten des Studiums auf passende Unternehmensbereiche anwenden zu können.
  • Kompetenz, um Data Science-Projekte in Teams mit heterogenem Vorwissen interdisziplinär lösen zu können.

Wissensverbreiterung

  • Kenntnisse über die wesentlichen Entwicklungstrends im Bereich Data Science, insbesondere KI-Methoden.
  • Kenntnisse über Nutzwertkriterien von Data Science-Anwendungen.
  • Erweiteru ...
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Zielgruppen

Teilnahmevoraussetzungen:

  • Das Modul ist ohne Vorkenntnisse studierbar.

Prüfungsleitung:

  • Case oder Transferarbeit (6-8 Seiten) oder Klausur (60 min.)
  • Seminar mit Zertifikat (5 CP) / inklusive Transferarbeit

Verwendbar im Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik, IT-Systems Engineering der Steinbeis Hochschule SMT

Teilnahmevoraussetzungen:

  • Das Modul ist ohne Vorkenntnisse studierbar.

Prüfungsleitung:

  • Case oder Transferarbeit (6-8 Seiten) oder Klausur (60 min.)
  • Seminar mit Zertifikat (5 CP) / inklusive Trans ...
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SG-Seminar-Nr.: 6702714

Anbieter-Seminar-Nr.: Zertifikat der Hochschule - DTA-04

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Veranstaltungsinformation

  • Seminar / Kurs
  • Deutsch
    • Teilnahmebestätigung, Zertifikat

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