Inhalt

Einführung: Was ist Data Science?
- Grundverständnis schaffen: Abgrenzung zu klassischer Datenanalyse und Business Intelligence
- Kernkonzepte verstehen: Mustererkennung, Prognosen und datengetriebene Entscheidungen
- Warum ist Data Science für Unternehmen entscheidend? Praxisnahe Anwendungsfälle

Daten als Grundlage: Datenquellen und Datenqualität
- Welche Daten sind wirklich wertvoll? Relevante Datenquellen identifizieren
- Grundlagen der Datenqualität: Warum saubere, konsistente Daten unerlässlich sind
- Unterschied zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten (z. B. Sensordaten vs. Kundenstammdaten)

Wie laufen Data-Science-Projekte ab? (High Level Übersicht)
- Phasen eines Data-Science-Projekts: Von der Datensammlung bis zur Interpretation
- Wer macht was? Rollen und Zusammenarbeit zwischen Fachabteilungen, IT und Data Scientists

Methoden und Werkzeuge - ein nicht-technischer Überblick
- Machine Learning und KI verstehen: Worum geht es und wo entstehen echte Mehrwerte?
- Big Data, Cloud und Automatisierung: Was steckt hinter den Buzzwords?
- Hype vs. Realität: Welche Tools sind praxisrelevant, welche eher Zukunftsvisionen?

Data Science in der Praxis: Anwendungsfelder und Best Practices
- Wo Data Science echten Nutzen bringt: Beispiele aus Marketing, Produktion, Logistik, Controlling
- Erfolgreiche Unternehmensstrategien: Wie nutzen führende Firmen Data Science?
- Direkte Reflexion: Wo könnte Ihr Unternehmen von datengetriebenen Prozessen profitieren?

Kommunikation und Data Storytelling - Daten verständlich präsentieren
- Ergebnisse wirkungsvoll visualisieren: Warum Grafiken und Dashboards so wichtig sind
- Wie überzeuge ich Entscheider mit Daten? Erfolgreiches Data Storytelling
- Fallbeispiele: gute vs. schlechte Datenkommunikation

Data-Driven Thinking und die nächsten Schritte
- Wie etabliere ich eine datengetriebene Denkweise im Unternehmen?
- Erste Schritte zur Umsetzung: Pilotprojekte identifizieren und Prozesse anpassen
- Ausblick und Vertiefungsmöglichkeiten: Welche Themen können weiter vertieft werden?

Nutzen

Daten sind der Schlüssel zu besseren Entscheidungen - doch wie lassen sie sich effektiv nutzen?
Diese Weiterbildung bietet Ihnen einen praxisnahen Einstieg in Data Science - ganz ohne tiefgreifende Statistik- oder Programmierkenntnisse. Sie erfahren, wie datengetriebene Ansätze dabei helfen, Prozesse zu optimieren, Wettbewerbsvorteile zu sichern und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Data Science oder klassische Datenanalyse?
Sie verstehen, worin sich Data Science von Business Intelligence unterscheidet und wann der Einsatz echten Mehrwert bietet. Auch Methoden wie Machine Learning und Künstliche Intelligenz werden praxisnah eingeordnet.

Von der Theorie in die Praxis:
Sie arbeiten mit realen Unternehmensdaten und entwickeln datengetriebene Strategien. Best Practices führender Unternehmen liefern Inspiration für den erfolgreichen Transfer in Ihr eigenes Arbeitsumfeld.

Technologien verstehen und strategisch einsetzen:
Auch ohne technischen Hintergrund erhalten Sie einen Überblick über moderne Technologien wie Data Lakes, ETL, Streaming und Edge Computing. So können Sie fundiert mitreden und besser beurteilen, welche Technologien zu Ihrer Organisation passen.

Datenstrategie und erfolgreiche Implementierung:
Erfahren Sie, wie Sie eine datengetriebene Unternehmenskultur aufbauen, Projekte erfolgreich umsetzen und Data Science als festen Bestandteil in Ihre Unternehmensstrategie integrieren.

Nach dieser Weiterbildung wissen Sie nicht nur, was Data Science bedeutet - Sie können sie gezielt und gewinnbringend für Ihr Unternehmen einsetzen. Möchten Sie noch tiefer einsteigen? Dann könnte die Ausbildung zum Data Analyst (TÜV) de