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Schulung - Data Science: Ein umfassender Überblick

Ein umfassendes Seminar für Fach- und Führungskräfte

Seminarinformationen

Referenz : 54030

  • Dauer : 6 Stunden
  • Live Online Training
Schulung - Data Science: Ein umfassender Überblick

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Das Seminar richtet sich an Führungskräfte, Entscheidungsträger, Projektmanager, und alle, die einen tiefen Einblick in die Welt der Datenanalyse und -anwendung gewinnen möchten. Es ist für Teilnehmer mit unterschiedlichem Hintergrund geeignet, von Einsteigern bis hin zu erfahrenen Fachleuten, die ihre Fähigkeiten in Data Science erweitern möchten.

Voraussetzungen

Zur Teilnahme an dieser Schulung sind außer Interesse am Thema hier keine Vorkenntnisse notwendig. Dieser Kurs ist die Basis für weiterführende Kurse.

Hinweis

Hinweis für Online-Schulungen:

Für unsere Online-Schulungen möchten wir Sie darauf hinweisen, dass es von Vorteil ist, wenn Sie über zwei Bildschirme verfügen. Ein zusätzlicher Bildschirm ermöglicht es Ihnen, die Schulungsinhalte auf einem Bildschirm anzuzeigen, während Sie auf dem anderen Bildschirm praktische Übungen durchführen oder Anwendungen parallel öffnen können.

Durch die Verwendung von zwei Bildschirmen können Sie die Schulungsinhalte effektiver verfolgen und gleichzeitig interaktiv an den Übungen teilnehmen, ohne zwischen Fenstern hin- und herwechseln zu müssen.

Wir empfehlen daher, sich im Vorfeld auf die Schulung mit einem zusätzlichen Bildschirm vorzubereiten, um das bestmögliche Lernerlebnis zu gewährleisten.

Weiterführende Informationen: Eine Auswahl vertiefender Inhalte und praxisorientierter Beiträge zum Thema Datenkompetenz findet sich im Datenkompetenz‑Blog.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Wie erkenne ich, ob eine Fragestellung für Data Science geeignet ist?

Geeignet sind Fragen mit klarer Entscheidung oder Prognose, verfügbaren Daten und messbarem Nutzen. Unklare Ziele oder fehlende Prozessanbindung führen häufig zu Projekten ohne Wirkung.

Welche Rolle spielt CRISP-DM in Data-Science-Projekten?

CRISP-DM strukturiert das Vorgehen von Geschäftsverständnis und Datenanalyse bis Modellierung, Bewertung und Nutzung. Die Phasen werden iterativ durchlaufen, nicht streng linear.

Wie unterscheiden sich explorative Analyse und Machine Learning?

Explorative Analyse macht Datenverteilungen und Zusammenhänge verständlich. Machine Learning nutzt Daten, um Muster für Vorhersagen oder Zuordnungen zu verallgemeinern.

Warum ist eine gute Hypothese für Datenanalysen hilfreich?

Eine Hypothese verbindet fachliche Annahmen mit überprüfbaren Daten. Sie verhindert beliebige Auswertungen und erleichtert die Bewertung, ob ein Ergebnis wirklich relevant ist.

Welche Rollen sollten an einem Data-Science-Projekt beteiligt sein?

Fachbereich, Data Science, Data Engineering, IT, Datenschutz und verantwortliche Entscheider:innen müssen zusammenarbeiten, damit Daten, Modell und Prozess zueinander passen.

Offenes Seminar mit Teilnehmenden aus unterschiedlichen Unternehmen zu einem festen Termin.

Preis ab

890,00 € netto
1.059,10 € inkl. 19% MwSt.

Referenz : 54030

  • Dauer : 6 Stunden
  • Live Online Training

Seminarzeiten

Online-Seminare beginnen in der Regel um 9:00 Uhr und enden gegen 17:00 Uhr. Präsenzseminare starten am ersten Seminartag um 10:00 Uhr. Detaillierte Informationen zu den Seminarzeiten erhalten Sie mit der Anmeldebestätigung.

Methodik

Die Teilnehmer werden durch eine Kombination aus anschaulichen theoretischen Erklärungen eines Trainers und umfangreichen praxisnahen Übungs- und Anwendungsaufgaben befähigt, die auf problemorientiertem Lernen an realen Problemen und konstruktivistischem/aktivem Lernen basieren.

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*Alle als „Garantiertetermin“ gekennzeichneten Seminartermine sind fest bestätigt und werden durchgeführt, sofern keine höhere Gewalt vorliegt.

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Am 20. November 2026
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