Smart Data - Verstehen, Data Lakes konsequent gestalten und effizient nutzen
Classroom training | German | Claim
Duration of training: 3 days
Objectives
Daten sind das neue Gold. Daten sind das neue Öl.
Mit Aussagen wie diesen werden wir schon lange konfrontiert und es gibt hierzu kaum Widerspruch.
Warum ist das so? Was verbirgt sich hinter den ganzen Schlagworten? Wie funktionieren die neuen Technologien? Welche Zusammenhänge und Implikationen ergeben sich daraus? Wie werden Daten wirklich nutzbar? Was bedeutet das alles für die Arbeitswelt und die Geschäftsmodelle von morgen?
Innerhalb dieser Semiartage beschäftigen wir uns intensiv und interaktiv mit diesen Fragestellungen.
Sie werden danach keine KI programmieren können. Dennoch werden Sie die genannten Themen besser einschätzen können und Vorteile für Ihr Unternehmen erkennen. So sind Sie in der Lage, entsprechende Vorhaben zielgerichtet zu gestalten. Zudem können Sie mit den Begriffen gut umgehen und jederzeit wichtige Zusammenhänge aufzeigen.
Target audience
Fach- und Führungskräfte aus verschiedenen Unternehmensbereichen, die sich mit einer zukunftsorientierten Datennutzung auseinandersetzen.
Requirements
- Affinität zum Thema
- Offenheit gegenüber neuen Technologien
Agenda
Data Lakes und Big Data
- Wie entsteht ein Data Lake und wie wird er nutzbar?
- Grundlagen Big Data
- Nix geht ohne Qualität! Datenqualität sicher stellen.
- Datenlogistik als entscheidende Voraussetzung: Konnektoren, Data Services und Schnittstellen 4.0
Data Science
- Was ist Data Science? Grundlagen
- wichtige Analysemethoden und häufig genutzte statistische Verfahren
- verbreitete Lösungen und Technologien
- Ergebnisse und Grafiken interpretieren
- Trends erkennen, Erkenntnisse und Handlungen ableiten
- Business Intelligence
Advanced Analytics und Predictive X
- Wie funktionieren Advanced Analytics?
- Wie entsteht eine Simulation?
- Simulationen verstehen und interpretieren können
- Was sind Algorithmen und wie funktionieren die?
KI und Machine Learning
- Wie funktioniert eine KI grundsätzlich?
- Was ist Machine Learning?
- Wie trainiere ich eine KI und mache sie besser?
- Wie arbeite ich sinnvoll mit einer KI zusammen?
Objectives
Daten sind das neue Gold. Daten sind das neue Öl.
Mit Aussagen wie diesen werden wir schon lange konfrontiert und es gibt hierzu kaum Widerspruch.
Warum ist das so? Was verbirgt sich hinter den ganzen Schlagworten? Wie funktionieren die neuen Technologien? Welche Zusammenhänge und Implikationen ergeben sich daraus? Wie werden Daten wirklich nutzbar? Was bedeutet das alles für die Arbeitswelt und die Geschäftsmodelle von morgen?
Innerhalb dieser Semiartage beschäftigen wir uns intensiv und interaktiv mit diesen Fragestellungen.
Sie werden danach keine KI programmieren können. Dennoch werden Sie die genannten Themen besser einschätzen können und Vorteile für Ihr Unternehmen erkennen. So sind Sie in der Lage, entsprechende Vorhaben zielgerichtet zu gestalten. Zudem können Sie mit den Begriffen gut umgehen und jederzeit wichtige Zusammenhänge aufzeigen.
Target audience
Fach- und Führungskräfte aus verschiedenen Unternehmensbereichen, die sich mit einer zukunftsorientierten Datennutzung auseinandersetzen.
Requirements
- Affinität zum Thema
- Offenheit gegenüber neuen Technologien
Agenda
Data Lakes und Big Data
- Wie entsteht ein Data Lake und wie wird er nutzbar?
- Grundlagen Big Data
- Nix geht ohne Qualität! Datenqualität sicher stellen.
- Datenlogistik als entscheidende Voraussetzung: Konnektoren, Data Services und Schnittstellen 4.0
Data Science
- Was ist Data Science? Grundlagen
- wichtige Analysemethoden und häufig genutzte statistische Verfahren
- verbreitete Lösungen und Technologien
- Ergebnisse und Grafiken interpretieren
- Trends erkennen, Erkenntnisse und Handlungen ableiten
- Business Intelligence
Advanced Analytics und Predictive X
- Wie funktionieren Advanced Analytics?
- Wie entsteht eine Simulation?
- Simulationen verstehen und interpretieren können
- Was sind Algorithmen und wie funktionieren die?
KI und Machine Learning
- Wie funktioniert eine KI grundsätzlich?
- Was ist Machine Learning?
- Wie trainiere ich eine KI und mache sie besser?
- Wie arbeite ich sinnvoll mit einer KI zusammen?
