Data Science & ML für Fachentscheider

Du lernst, Data Science & ML in typischen Arbeitssituationen strukturiert einzusetzen, zentrale Methoden sicher einzuordnen und belastbare Ergebnisse für Deine Projekte und Teams vorzubereiten. Zu den Schwerpunkten gehören Data Science & ML fachlich einordnen, Grundlagen und zentrale Methoden, Werkzeuge und Arbeitsumgebung, Anwendungsfälle strukturiert bearbeiten, Workflows aufbauen und steuern und Ergebnisse prüfen und verbessern.

Die Schulung richtet sich an Data Scientists, Analystinnen und Analysten, KI-, Machine-Learning- und Data-Engineering-Teams, Fach- und Führungskräfte mit datenbezogenen Aufgaben und Für alle, die Daten und Modelle fundiert bewerten oder einsetzen möchten.

Du solltest folgende Voraussetzungen mitbringen: Technisches Interesse und die Bereitschaft, sich auf abstrakte Konzepte einzulassen; Erfahrung mit Datenquellen (zum Beispiel Berichte aus BI-Tools, SQL- oder Excel-Auswertungen) ist hilfreich. Spezielle Fachkenntnisse darüber hinaus sind nicht erforderlich.

Zu den Schwerpunkten gehören Data Science & ML fachlich einordnen, Grundlagen und zentrale Methoden, Werkzeuge und Arbeitsumgebung, Anwendungsfälle strukturiert bearbeiten, Workflows aufbauen und steuern, Ergebnisse prüfen und verbessern, Sicherheit, Qualität und Grenzen und Zusammenarbeit und Übergabe.

Die Schulung greift praxisnah insbesondere die Bereiche Ergebnisse prüfen und verbessern, Sicherheit, Qualität und Grenzen und Zusammenarbeit und Übergabe auf. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben und Projekte übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Du ordnest einen zentralen Themenbereich fachlich ein: Sie entwickeln ein modernes Verständnis von Daten: Welche Arten von Daten gibt es in Unternehmen, welche Rolle spielt Datenqualität und warum werden Daten zum strategischen Erfolgsfaktor; Du setzt die vermittelten Methoden in praxisnahen Aufgaben um; im Fokus steht Sie betrachten Datenbanken und andere Datenquellen aus der Perspektive von Data Science – nicht als reines Ablage-System, sondern als Grundlage für Analysen, Prognosen und Automatisierung; Du entwickelst nachvollziehbare Workflows; ein Schwerpunkt ist Anhand von Praxisbeispielen sehen Sie, wo Machine Learning im Alltag bereits im Einsatz ist (Empfehlungssysteme, Betrugserkennung, Bild- und Spracherkennung etc.) und welche Formen von Machine Learning es gibt (z. B. Klassifikation vs. Regression auf konzeptioneller Ebene); Du analysierst typische Anforderungen und vertiefst dabei Sie lernen, Fragestellungen in Datenprojekte zu übersetzen: Welche Fragen sind datengetrieben überhaupt sinnvoll, welche Kennzahlen helfen weiter, und wie vermeiden Sie typische Denkfehler bei der Interpretation von Analysen; Du bewertest Nutzen, Qualität und Risiken am Beispiel Sie bekommen ein geordnetes Bild der wichtigsten Begriffe rund um Data Science, Big Data, Analytics, KI und Machine Learning, sodass Sie Buzzwords künftig sicher zuordnen können.

Ja. „Workflows aufbauen und steuern“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Transfer auf eigene Projekte und Teamprozesse vorbereiten, Ausgangslage und Zielsetzung eines Anwendungsfalls klären und Arbeitsschritte sinnvoll priorisieren und aufeinander abstimmen.