Data Science Business Zertifikat

• Sie sind nach der Ausbildung in der Lage, Datenprojekte im eigenen Unternehmen zu initiieren sowie Consulting und Entscheidungsprozesse erfolgreich und kosteneffizient zu managen.
• Sie lernen aus prädiktiven Analysemethoden echte Mehrwerte für Ihr Unternehmen zu generieren.
• Unsere Referenten kommen aus innovativen und namhaften Technologie-Unternehmen, u.a. PTC (wissenschaftliche Leitung des Zertifikatslehrgangs), adesso SE und Mindfuel. 
• Bei erfolgreichem Abschluss des Zertifikatslehrgangs wird von der Steinbeis+Akademie ein Diploma of Advanced Studies (DAS) verliehen. Die Steinbeis+Akademie organisiert den Weiterbildungsbereich innerhalb des Steinbeis-Verbunds. 

Dieser Zertifikatslehrgang setzt sich aus fünf Modulen zusammen, in denen den Teilnehmern alle Grundlagen für ihre zukünftigen Aufgaben vermittelt werden. Die Weiterbildung orientiert sich inhaltlich an einem typischen Zyklus von Data Science-Projekten, vom professionellen Datenmanagement angefangen bis hin zur Erstellung prädiktiver Analysen und der Nutzbarmachung von Ergebnissen. Dabei vermitteln wir neben technischem Know-how auch die erforderlichen Kenntnisse zum Management von Data-Prozessen. Das Programm umfasst folgende Module:​

1. Der Data Scientist – Berufsbild mit Zukunft: Profil, Anwendungsfelder und Potenziale
2. Datenhaltung & Data Governance: Analyse und Management, Datenbestand, -zugriff und -verwaltung
3. Datenakquisition und Datenintegration im Unternehmen: Vertiefung Data Engineering, Datenströme, IT-Architekturen, Datenexploration
4. Data Science-Algorithmen - Analytik & Resultate: Analysetechniken, Statistikmethoden und prädiktive Analytik
5. Generierung von Business Value und Outcome: Visualisierung und Kommunikation von Analyseergebnissen

Der Zertifikatslehrgang ist branchenunabhängig konzipiert und richtet sich hauptsächlich an Entscheidungsträger im Unternehmen. Darüber hinaus eignet sich der Lehrgang für Unternehmensentwickler, IT-Fachleute, Business Controller, Projekt- und Datenmanager sowie Mitarbeiter mit Teamverantwortung außerhalb der IT. Programmierkenntnisse werden nicht vorausgesetzt.

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.
 

• Hinweis: Der Zertifikatslehrgang besteht aus 5 Modulen à 2 Schulungstagen. Die Termine sind in der Buchungsmaske einsehbar.
• Es wird empfohlen, dass Teilnehmer einen eigenen Laptop nutzen, damit die Praxisübungen während des Lehrgangs von den Teilnehmern selbst durchgeführt und die Ergebnisse der Praxisübungen ggf. für die Transferarbeiten im Anschluss an den Lehrgang verwendet werden können. Die Teilnehmer sollten vorab prüfen, ob firmeneigene Laptops Zugangsbeschränkungen beim Herunterladen von Dateien und Installieren von Programmen haben.
• Prüfungsanforderungen: Die Leistungsnachweise zu den einzelnen Modulen können anhand unternehmensspezifischer Real Life Cases erfüllt werden (Transferarbeit).
• IT-Grundkenntnisse werden vorausgesetzt, Programmierkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich. 
• Der Kurs findet in deutscher Sprache statt, wird jedoch themenbedingt durch englisches Lesematerial unterstützt und enthält englische Fachbegriffe.
• Das Seminar verfügt über eine begrenzte Teilnehmerzahl. Unsere Referenten können dadurch gezielt auf unternehmensspezifische Fragestellungen eingehen. 
• Das Seminarprogramm ist auch auf Englisch verfügbar. Bei Interesse senden wir Ihnen jederzeit das Programm zu. 
• Die Bitkom Akademie ist anerkannter Bildungsträger in Baden-Württemberg und Nordrhein-Westfalen. Teilnehmer haben im Rahmen des Bildungszeitgesetzes die Möglichkeit, Bildungsurlaub bzw. eine Bildungsfreistellung zu beantragen. Auf Anfrage erstellen wir auch Anträge auf Anerkennung unserer Veranstaltungen in anderen Bundesländern.
• Die Mindestteilnehmerzahl zur Durchführung des Seminars beträgt acht Teilnehmer.
• Lunch und Getränke sind im Seminarpreis enthalten.
• Anmeldeschluss ist zwei Wochen vor Seminarbeginn.
• Tipp: Nutzen Sie für Ihre Anreise zu unseren Akademie-Seminaren die Sonderkonditionen unserer Partner. 
• Wir erklären ausdrücklich, dass beim Bitkom – Unterzeichner der Charta der Vielfalt – jede Person, unabhängig von Geschlecht, Nationalität, ethnischer Herkunft, Religion oder Weltanschauung, Behinderung, Alter, sexueller Orientierung und Identität willkommen ist.

• Gemeinsam mit der HanseMerkur bietet die Bitkom Akademie eine freiwillige Seminar-Rücktrittsversicherung an.
• Diese Versicherung ermöglicht Ihnen die kostenfreie Stornierung Ihrer Teilnahme, wenn kurzfristige oder unvorhergesehene Ereignisse Ihre Teilnahme am Seminar verhindern.
• Die Kosten der Seminar-Rücktrittsversicherung sind abhängig vom Seminarpreis. Die Preisliste der HanseMerkur finden Sie hier.

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