Fortbildung

Datum VA-NR Veranstaltung  
12.04.2021 642/21

E-Learning: Big Data - Grundlagen, Methoden und praktische Umsetzung (642/21)

Ort: Online
Referent: Prof. Dr. Uwe Kehrel
Art: FB

vom 12.04.2021 bis 07.05.2021

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Kursflyer

Kontaktdaten:
fb@gdch.de
Tel.: +49 69 7917-364/-291
Fax: +49 69 7917-475

Ziel:
Nahezu alle Unternehmen, insbesondere auch in der Chemieindustrie, werden mit einer zunehmenden Komplexität und Dynamik der betrieblichen Umwelt und einer damit einhergehenden, ansteigenden Wettbewerbsintensität konfrontiert. Lösungsansätze zur erfolgreichen Bewältigung der damit verbundenen Herausforderungen bietet die zielgerichtete Analyse großer und komplexer Daten (Big Data). Während die Menge derartiger Daten exponentiell wächst, verfügt die Mehrzahl der Unternehmen über keine oder nur über rudimentäre Ansätze für ein entsprechendes Datenmanagement. Ebenfalls spielt die Bedeutung dieser Thematik in der akademischen Ausbildung bisher weitgehend keine Rolle. Ziel des Kurses ist es, diese Lücke zu schließen und den Kursteilnehmern fundierte Grundlagen des praktischen Arbeitens mit Big Data sowie entsprechende Methoden zu vermitteln. Neben den dafür notwendigen statistischen Kenntnissen wird den Kursteilnehmern der gesamte Prozess der Datenbeschaffung, -aufbereitung und -analyse ausführlich und praxisorientiert anhand geeigneter Softwarelösungen vermittelt. Die Teilnehmer des Kurses gewinnen somit die notwendige Souveränität, um im beruflichen Alltag Daten eigenständig und erfolgreich zu analysieren.

Inhalt:
Das Modul bietet eine umfassende Einführung in das praktische
Arbeiten mit Big Data und die dazu benötigten Instrumente.
Die theoretischen Grundlagen werden durchgehend
anhand praxisorientierter Beispiele und Fallstudien diskutiert
und vertieft. Die praxisorientierte Umsetzung erfolgt mittels
geeigneter, frei verfügbarer Software.
Schwerpunkte des Kurses sind:
■ Business Intelligence: Strategische Potenziale identifizieren
und einschätzen
■ Big Data: Konzeptionelle, rechtliche und informationstechnische
Grundlagen
■ Datenqualität: Qualitätsoptimierung und Datenintegrität
■ Datenmanagement: Identifikation, Beschaffung und
Aufbereitung relevanter Daten
■ Statistische Grundlagen: Deskriptive Analyse sowie
Korrelations- und Regressionsanalysen
■ Predictive Analytics: Zukünftige Entwicklungen modellieren und vorhersagen
■ Reporting: Ergebnisse zielorientiert aufbereiten

Zielgruppe:
Fach- und Führungskräfte sowie Projektleiter ohne bzw. mit geringen Vorkenntnissen, die einen kompakten Einstieg in das praktische Arbeiten mit Big Data suchen

Gebühr für Mitglieder: 990 EUR

Gebühr für Nichtmitglieder: 1.070 EUR

zuletzt geändert am: 06.11.2017 17:35 Uhr