Beschreibung
Data Science für das Business
- Effizienzsteigerung
: Durch den Einsatz von Data Science können Unternehmen ihre Prozesse optimieren und ineffiziente Abläufe identifizieren. Datenanalyse ermöglicht eine bessere Ressourcenallokation, Reduzierung von Engpässen und die Identifizierung von Verbesserungspotenzialen. - Datengesteuerte Entscheidungen: Das Seminar hilft Unternehmen dabei, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Durch den Einsatz von Datenanalyse und -modellierung können fundierte und präzise Entscheidungen getroffen werden, was zu besseren Geschäftsergebnissen führt.
- Wettbewerbsvorteile
: Unternehmen, die Daten effektiv nutzen, können sich Wettbewerbsvorteile verschaffen. Data Science ermöglicht die Identifizierung von Markttrends, Kundenverhalten und neuen Chancen, was zu innovativen Produkten, personalisierten Marketingkampagnen und verbesserten Vertriebsstrategien führt. - Kostenoptimierung:
Durch die Nutzung von Daten können Unternehmen Kostenoptimierungen vornehmen. Datenanalyse ermöglicht eine bessere Ressourcenplanung, Bestandsverwaltung und Lieferkettenoptimierung, was zu Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen führt. - Risikomanagement: Data Science kann Unternehmen dabei unterstützen, Risiken frühzeitig zu erkennen und zu bewältigen. Durch die Analyse von Daten können potenzielle Risiken und Probleme identifiziert werden, was zu einer proaktiven Risikobewältigung und einer verbesserten Unternehmenssteuerung führt.
- Innovationsförderung
: Datenanalyse und -modellierung können zu neuen Erkenntnissen und Innovationen führen. Unternehmen können neue Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle entwickeln, indem sie Daten nutzen, um Kundenbedürfnisse zu verstehen und neue Markttr
Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 5 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Überblick über Data Science und seine Rolle im Business
- Definition und Merkmale von Data Science
- Anwendungsbereiche von Data Science im Unternehmenskontext
- Bedeutung von Data Science für Wettbewerbsvorteile und Innovation
- Bedeutung von Daten für Unternehmensprozesse und Entscheidungsfindung
- Daten als strategischer Vermögenswert für Unternehmen
- Einsatz von Daten zur Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung
- Nutzung von Daten zur Risikobewertung und Entscheidungsunterstützung
- Datenbeschaffung und -exploration: interne und externe Datenquellen
- Identifizierung relevanter Datenquellen im Unternehmen
- Integration externer Datenquellen wie Marktdaten oder soziale Medien
- Data Scraping und Datenbeschaffungstechniken
- Datenqualität und -bereinigung: Herausforderungen und Lösungsansätze
- Datenqualitätsprobleme und deren Auswirkungen auf Analysen
- Datenbereinigungstechniken wie Duplikaterkennung oder Ausreißerbehandlung
- Datenimputation und Fehlwertbehandlung
- Datenintegration und -transformation: Verknüpfen und Aufbereiten von Daten
- Datenintegrationstechniken zur Konsolidierung unterschiedlicher Datenquellen
- Datenformatierung und -standardisierung für Analysen
- Datenaggregation und -transformation für höhere Granularität oder Zusammenfassungen
- Einführung in Machine Learning: Grundlagen und Anwendungen
- Grundprinzipien von Machine Learning: Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Anwendungen von Machine Learning im Unternehmensumfeld
- Beispiele für erfolgreiche Machine-Learning-Anwendungen in verschiedenen Branchen
- Auswahl von geeigneten Machine-Learning-Algorithmen
- Klassifikationsalgorithmen wie logistische Regression oder Random Forests
- Regressionsalgorithmen für Vorhersagemodelle
- Clustering-Algorithmen für Segmentierungsanalysen
- Modelltraining und Validierung: Aufteilung der Daten, Cross-Validation
- Datenpartitionierung für Training, Validierung und Testen
- Cross-Validation-Techniken zur Modellvalidierung
- Überwachung und Optimierung von Modellen zur Vermeidung von Überanpassung (Overfitting)
- Umsetzung von Data-Science-Lösungen im Unternehmen
- Integration von Data Science in bestehende Unternehmensstrukturen und -prozesse
- Organisatorische Anpassungen und Aufbau von Datenkompetenzen im Unternehmen
- Change-Management-Aspekte bei der Einführung von Data-Science-Lösungen
- Technologische Infrastruktur und Tools für Data Science im Business
- Auswahl und Implementierung geeigneter Datenanalyse- und Modellierungswerkzeuge
- Infrastruktur- und Plattformoptionen für Data Science (On-Premise, Cloud)
- Berücksichtigung von Datenschutz und -sicherheit bei der Datenverarbeitung
- Verwendung von Data Science in verschiedenen Unternehmensbereichen: Marketing, Vertrieb, Operations, etc
.- Anwendungsbeispiele für Data Science in verschiedenen Geschäftsfunktionen
- Personalisierung von Marketing- und Vertriebsstrategien mithilfe von Datenanalysen
- Optimierung von Produktionsprozessen und Lieferketten durch Predictive Analytics
- Erfolgsmessung und ROI von Data-Science-Projekten
- Definition von Erfolgsindikatoren und Leistungsmetriken für Data-Science-Projekte
- Bewertung des Return on Investment (ROI) von Data-Science-Initiativen
- Kontinuierliche Überwachung und Anpassung von Data-Science-Lösungen zur Maximierung des Geschäftswerts
- Herausforderungen und Risiken bei der Nutzung von Daten im Geschäftsbetrieb
- Datenschutz- und Compliance-Herausforderungen im Umgang mit sensiblen Daten
- Ethische Fragen und Verantwortung im Umgang mit Daten und Algorithmen
- Risiken von Bias und fehlerhaften Vorhersagen in Data-Science-Modellen
- Zukünftige Trends und Entwicklungen in Data Science für das Business
- Aufkommende Technologien und Methoden in der Data-Science-Landschaft
- Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in Unternehmen
- Ausblick auf mögliche Entwicklungen und Innovationen im Bereich Data Science
Zielgruppe / Voraussetzungen
Hinweis: Dieser Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus Unternehmen und Institutionen.
Für Privatpersonen ist dieser Kurs leider nicht geeignet.
Bitte beachten Sie: Bildungsgutscheine der Agentur für Arbeit werden für diesen Kurs NICHT anerkannt.
Abschlussqualifikation / Zertifikat
Infos anfordern
GFU Cyrus AG
Erweitern Sie Ihre IT-Skills mit einem offenen IT-Training oder ganz nach Ihren Bedürfnissen durch eine individuelle IT-Schulung. Programmiersprachen (C#, Python, Java, …), Microsoft Office 365, Anforderungsmanagement, Projektmanagement, Business Intelligence, Data Science, Künstliche Intelligenz, IT-Sicherheit , Administration & Datenbanken, Softwareentwicklung, Testmanagement...
Erfahren Sie mehr über GFU Cyrus AG und weitere Kurse des Anbieters.
Anzeige