Weiterbildung in Data Science
Daten bei strategischen Entscheidungen und als Unterstützung in der Entwicklung nutzen
Der digitale Wandel fordert Sie heraus: Neue Kompetenzen sind gefragt! Laut Bitkom schulen
28 % der Unternehmen ihre Mitarbeitenden bereits für datengetriebene Geschäftsmodelle.
Der Grund? Der Bedarf an unternehmensspezifischem Wissen und Expertise wächst, und offene Stellen extern zu besetzen, wird zunehmend schwieriger. Daher fordert Bitkom die gezielte Weiterbildung.
Als interdisziplinäres Feld vereint Data Science Statistik, Informatik und Fachwissen, um große Datenmengen in wertvolle Einsichten zu verwandeln.
Unabhängig davon welches Tool für Data Science eingesetzt wird, der Prozess folgt in der Regel einem bestimmten Ablauf mit drei wichtigen Phasen: Datenmanagement, Datenanalyse und Anwendung. Dieser Prozess bietet eine strukturierte Methode, um Daten nutzbar zu machen, Erkenntnisse zu gewinnen und diese in praktische Lösungen umzusetzen.
Data Science findet Anwendung in verschiedenen Branchen, wie z. B. dem Maschinen- und Anlagenbau, der Automobilindustrie und der Medizintechnik. Die Menge von Daten, die aus internen und externen Datenquellen zur Verfügung stehen, wächst rasant an. Immer mehr Branchen, wie auch das Versicherungs- und Finanzwesen und der öffentliche Bereich erkennen die Potenziale ihrer Daten. Dies gilt es zu nutzen: sei es beispielsweise zur Etablierung neuer Geschäftsfelder oder zur Optimierung von Geschäftsprozessen.
Data Science hilft Ihnen, einen Überblick über Ihre Daten zu erhalten und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, effektivere Prozesse zu entwickeln und innovative digitale Produkte und Dienstleistungen auf den Markt zu bringen. Damit Ihnen dies gelingt, benötigen Sie die Experten, die sich mit dem Prozess der Datengewinnung, Datenanalyse und Datenmodellierung auskennen.
Mit unserem Seminarangebot erhalten Sie sowohl ein Grundverständnis zu Data Science als auch entsprechendes Expertenwissen zu Programmiersprachen und Tools.
Der Data Science Prozess besteht aus drei wichtigen Phasen:
Datenmanagement
Im Bereich Datenmanagement werden Daten gesammelt und organisiert. Hierzu müssen verschiedene Datenquellen identifiziert und integriert werden. Die Daten müssen in einem geeigneten Format und auf einer geeigneten Plattform gespeichert werden, um eine einfache Verarbeitung und Analyse zu ermöglichen.
Man muss sich folgende Fragen stellen:
- Welche Daten sind schon vorhanden?
- Welche Daten werden benötigt bzw. müssen geholt werden?
- Welche IT-Systeme brauche ich dafür?
- Welche Kennzahlen sollen erfasst werden?
- Ist das ganze Datenschutzkonform?
- Sollen Ad-hoc-Analysen oder periodisch wiederkehrende Reports erstellt werden?
Datenanalyse
In der Datenanalyse werden die Daten untersucht, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Hierbei kommen verschiedene Methoden und Technologien wie Statistik, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung zum Einsatz. Ziel ist es, aus den Daten Trends, Muster und Zusammenhänge zu erkennen, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen zu können.
Um konkrete Fragestellungen zu beantworten und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, werden vorhandene Daten analysiert: Hierbei werden die folgenden Methoden unterschieden:
Descriptive Analytics: z. B Kosten des Materials der letzten 12 Monate.
Diagnostic Analytics: Ursachenanalyse für die Kostensteigerung des letzten Quartals.
Predictive Analytics: Kostenprognosen anhand Preisentwicklungen der letzten Jahre.
Prescriptive Analytics: Wie erreichen wir Kostensenkungen, wie z. B. durch Lieferantenkonzentration.
Es müssen Daten aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet, die korrekten Rückschlüsse gezogen und bestehende Daten hinterfragt werden. Die Modellierung ist der spannendste Teil von Data Science. Viel Erfahrung, statistisches Wissen und Experimentierfreude ist erforderlich.
Datenanwendung
In der Anwendung werden die Erkenntnisse aus der Datenanalyse auf konkrete Geschäftsfälle übertragen. Hierbei geht es darum, die gewonnenen Erkenntnisse in handlungsrelevante Informationen umzuwandeln, die in Entscheidungen oder Maßnahmen umgesetzt werden können. Dies kann beispielsweise die Entwicklung neuer Produkte oder Dienstleistungen, die Optimierung von Geschäftsprozessen oder die Erstellung von Marketingstrategien umfassen.
Einsatzbeispiele:
- Predective Maintenance
- Automatisierte Businessmodelle
- Kundensegmentierung
Data Analytics: Data Analytics bezieht sich auf den Prozess der Untersuchung von Daten, um Erkenntnisse und Schlussfolgerungen zu gewinnen. Es umfasst die Verarbeitung, Transformation und Analyse von Daten, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu identifizieren, die zur Optimierung von Geschäftsprozessen und zur Erstellung von Entscheidungen genutzt werden können.
Künstliche Intelligenz (KI): Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Computern und Maschinen, menschenähnliche Fähigkeiten wie Lernen, Spracherkennung, Problemlösung und Entscheidungsfindung zu imitieren. KI-Systeme werden häufig in verschiedenen Branchen eingesetzt, einschließlich der Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und dem Einzelhandel.
No-Code und Low-Code: No-/Low-Code ist ein Ansatz oder eine Methode zur Softwareentwicklung mit keinen oder wenig Programmieraufwand. No-/Low-Code setzt entsprechend keine oder nur geringe Programmierkenntnisse voraus. Durch einfaches Zusammenklicken auf Low-Code-Plattformen vorgefertigter Softwarebausteine können eigene Anwendungen “programmiert” werden.
Machine Learning: Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, selbständig aus Daten zu lernen, ohne ausdrücklich programmiert zu werden. Es basiert auf der Nutzung von Algorithmen und statistischen Modellen, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.
Deep Learning: Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings, der sich auf die Verwendung von neuronalen Netzen konzentriert. Es ermöglicht es, komplexe Datenstrukturen wie Bilder, Sprache und Text zu verarbeiten und auszuwerten.
Data Mining: Data Mining ist der Prozess der Entdeckung von verborgenen Zusammenhängen in großen Datenmengen. Es umfasst Techniken wie Clustering, Assoziationsregeln, Klassifikation und Vorhersage, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
Data Warehouse: Ein Data Warehouse ist ein zentrales Datenbanksystem, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt, speichert und organisiert, um Geschäftsanalysen und Entscheidungen zu unterstützen. Es ermöglicht eine schnelle Abfrage und Analyse von Daten durch Geschäftsbenutzer und bietet eine konsistente Datenquelle für das Unternehmen.
Python und R sind sehr beliebte Programmiersprachen, die für die Data Science und Data Analytics eingesetzt werden. Sie bieten eine Vielzahl von Bibliotheken und Paketen, die für die Datenanalyse, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung verwendet werden können. Durch ihre Flexibilität und Skalierbarkeit sind Python und R in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Analysen durchzuführen. R wird als Open-Source-Software und flexible Programmiersprache für statistische Datenanalyse und Grafikerstellung eingesetzt.
KNIME ist eine Open-Source-Plattform für die Datenanalyse, die ohne Programmierkenntnisse genutzt werden kann. Es ermöglicht Benutzern, Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. KNIME bietet eine breite Palette von Plug-Ins und Erweiterungen, die für die Datenanalyse, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung verwendet werden können.
Excel ist eine weit verbreitete Tabellenkalkulationssoftware, die für die Datenanalyse verwendet werden kann. Es ist einfach zu bedienen und bietet eine Vielzahl von Funktionen für die Datenanalyse und -visualisierung. Es ist ideal für kleinere Datenmengen und einfache Analysen.
Power BI ist eine Business-Intelligence-Plattform, die für die Datenanalyse und -visualisierung verwendet wird. Es ermöglicht Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu verarbeiten, um aussagekräftige Dashboards und Berichte zu erstellen. Power BI ist besonders nützlich für die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen und die Darstellung von Daten in verschiedenen visuellen Formaten.
SQL ist eine Sprache zur Verwaltung von relationalen Datenbanken. Es wird häufig in der Datenanalyse verwendet, um Daten aus Datenbanken zu extrahieren und zu transformieren. SQL ist schnell und effizient in der Verarbeitung von großen Datenmengen und ermöglicht es Benutzern, komplexe Abfragen zu erstellen und Daten zu aggregieren.
Je nach Anwendungsfall und Datenmenge werden unterschiedliche Tools empfohlen. Wir helfen Ihnen gerne bei der Auswahl des geeigneten Tools, um Ihre Anforderungen zu erfüllen und Ihnen zu helfen, wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.
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