Ausbildung zum Data Scientist

Modul 1

Der Data Scientist – Berufsbild mit Zukunft
Profil, Anwendungsfelder und Potentiale

Wie arbeitet ein Data Scientist und welche Kompetenzen muss er mitbringen? Welchen Nutzen können Daten für Unternehmen haben? In Modul 1 lernen die Teilnehmer die Anwendungsfelder und Potentiale von Big Data und Data Science in Unternehmen in unterschiedlichen Branchen kennen. Das Modul vermittelt ein grundlegendes Verständnis zu Data Science im 21. Jahrhundert und die speziellen Anforderungen an das Berufsbild des Data Scientists. Anhand realer Fallbeispiele trainieren die Teilnehmer ihre Fähigkeiten, Potentiale von datengetriebenen Analysen im eigenen Geschäftsumfeld aufzudecken und umzusetzen. Es werden zudem alle Bereiche vorgestellt und beleuchtet, die in den nachfolgenden Technik-Modulen vertieft werden.

Modul 2

Datenhaltung & Data Governance
Analyse und Management: Datenbestand, -zugriff, -verwaltung und Governance

Wann spricht man konkret von Big Data? Welche Daten sind in Unternehmen vorhanden? Welche möglichen Datenquellen kann man zusätzlich anzapfen und was sind Data Lakes? Schließlich: Ist das überhaupt erlaubt? In Modul 2 lernen die Teilnehmer zunächst die grundsätzliche Beschaffenheit von Daten kennen, um diese für mögliche Analysen einordnen zu können. Es gibt mittlerweile eine schwer überschaubare Anzahl an Technologien für die Verarbeitung großer Datenmengen. Schwerpunkt dieses Moduls ist es, einen umfassenden Überblick über die wichtigsten Datenstrukturen, mögliche Analysen und geeignete Datenhaltungssysteme zu geben. Ein weiteres Kernthema ist die erforderliche Data Governance, die Datenqualität, Metadaten und Benutzerrollen in komplexen Unternehmensstrukturen beinhaltet. Zusätzlich beantwortet ein Überblick über die EU-Datenschutzgrundverordnung, welche Anforderungen das Datenschutzrecht an Big-Data-Projekte stellt.

Modul 3

Datenakquisition und Datenintegration im Unternehmen
Vertiefung Data Engineering: Datenströme, IT-Architekturen, Datenexploration

Woher können neue, notwendige Daten beschafft werden? Wie gelangen diese Daten in die eigene Unternehmensdatenbank und warum und wie werden sie für die Nutzung in nachfolgenden Analysen verarbeitet? In Modul 3 lernen die Teilnehmer anwendungsfallbezogen, wertvolle Daten im eigenen Unternehmen sowie aus externen Quellen (z.B. Social Media, Internet) zu lokalisieren. Darüber hinaus wird den Teilnehmern ein umfassendes Praxiswissen zu möglichen Datenschnittstellen im Unternehmen vermittelt. Für die Analyse der Daten in einer entsprechenden Analyseumgebung müssen Daten oft in andere Formate transformiert werden. Die Teilnehmer erlernen die entscheidenden Verarbeitungstechniken verschiedenster Quelldaten anhand eines schnell erlernbaren Datenintegrationstools und erhalten eine Einführung in das Big Data Framework Spark.

Modul 4

Data Science Algorithmen – Analytische Verarbeitung & Resultate
Analysetechniken, Statistikmethoden und Modelltraining und -evaluierung

Big Data, Künstliche Intelligenz und Data Science sind in aller Munde. Sie verändern nicht nur Geschäftsprozesse, sondern krempeln ganze Geschäftsmodelle und gar Märkte um. Mit dem exponentiellen Wachstum von Daten, wird deren Auswertung auf Basis fortschrittlicher Data Science Algorithmen zum Treiber der digitalen Transformation. Doch was bedeutet dies konkret und was steckt dahinter? In Modul 4 erlangen die Teilnehmer einen fundierten und anwendungsorientierte Überblick über die Methoden und analytischen Werkzeuge eines Data Scientists und verstehen, wie diese im Kontext unterschiedlicher Anwendungsfälle angewendet werden. Auf Basis praktischer Beispiele wird den Teilnehmern dabei das Potenzial, das sich aus der Umsetzung von Data Science Projekten ergibt vermittelt. Die Teilnehmer werden außerdem in die Lage versetzt, analytische Ergebnisse anhand zentraler Gütekriterien und datenethischer Prinzipien zu bewerten.

Modul 5

Generierung von Business Value und Outcome
Visualisierung & Kommunikation von Analyseergebnissen

Wie visualisiere ich wertvolle Erkenntnisse aus Daten in meine Geschäftsprozesse und wie profitieren auch Kollegen von meinen Analysen? Wie kann Big Data wirklich Mehrwerte für mein Unternehmen erzeugen? Modul 4 widmet sich der Unternehmensseite und schult die Teilnehmer, Zahlenreihen und statistische Ergebnisse in verständliche und für das Unternehmen relevante Erkenntnisse zu verwandeln. Hierfür gibt es eine Vielzahl von Visualisierungstools, die den Teilnehmern Anwendungsoptionen verdeutlichen. Neben der Darstellung und Kommunikation von Ergebnissen hat die erfolgreiche Einbindung in Unternehmensprozesse ebenfalls einen erheblichen Einfluss auf die Wirksamkeit von Big Data-Projekten in Unternehmen. Teilnehmer werden geschult, wie Projekte idealerweise geplant, durchgeführt und erfolgreich zum Abschluss gebracht werden. Der Lehrgang schließt mit einem Workshop zu den erlernten Prozessen des gesamten Projektzyklus ab.