Was bietet mir diese Veranstaltung?

Dieser Workshop bietet einen Einstieg in Data Science für Fach- und Führungskräfte.

Teilnehmer lernen, wie Data Science, Datenanalyse und Business Intelligence voneinander abgegrenzt werden.

Im Fokus stehen datengetriebene Entscheidungen, Datenqualität und der Einsatz von Machine Learning und KI.

Der Workshop zeigt, wie Unternehmen Daten strategisch nutzen und erste Data-Science-Projekte planen können.

Was lernen die Teilnehmer?

• die Grundlagen von Data Science erklären
• Data Science von klassischer Datenanalyse und Business Intelligence unterscheiden
• relevante Datenquellen und Anforderungen an Datenqualität einordnen
• typische Phasen von Data-Science-Projekten nachvollziehen
• Rollen von Fachabteilungen, IT und Data Scientists besser verstehen
• Machine Learning und KI fachlich einordnen
• Einsatzfelder von Data Science in Marketing, Produktion, Logistik und Controlling erkennen
• Ergebnisse mit Data Storytelling verständlich kommunizieren
• erste Ansätze für datengetriebene Prozesse im eigenen Unternehmen ableiten

Für wen ist diese Veranstaltung geeignet?

Der Kurs richtet sich an Personen, die neu im Bereich Data Science sind.

Er eignet sich auch für Teilnehmer, die in die Datenanalyse einsteigen oder bestehende Kenntnisse erweitern möchten.

Geeignet ist der Workshop für:

• Fach- und Führungskräfte
• Manager
• Projektleiter
• Consultants
• Personen mit Interesse an datengetriebenen Entscheidungen
• Teilnehmer, die Data Science konzeptionell verstehen möchten

Tiefgreifende Statistik- oder Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.

Für digitale Angebote werden browserbasierte Tools eingesetzt.

Was erhalten Sie als Teilnehmender?

Teilnehmer erhalten eine Teilnahmebescheinigung der TÜV NORD Akademie.

Die Seminarunterlagen werden auf Deutsch bereitgestellt.

Bei digitalen Terminen benötigen Teilnehmer:

• Internetverbindung
• aktuellen Webbrowser
• PC oder Laptop mit Lautsprecher/Kopfhörer, Mikrofon und Webcam

Bei Präsenzterminen sollen Teilnehmer einen Laptop mitbringen.

Warum dieser Workshop?

Der Workshop unterstützt den Einstieg in Data Science ohne technischen Schwerpunkt.

Teilnehmer lernen, wie Datenanalyse, Business Intelligence, Machine Learning und KI im Unternehmenskontext zusammenhängen.

Durch Praxisbeispiele und Best Practices wird deutlich, wo Data Science echten Nutzen bringt.

Teilnehmer können besser beurteilen, welche Technologien und ersten Schritte zu ihrer Organisation passen.

Agenda

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?