Data Science für das Business

Seminarziel

Das Seminar zielt darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, Daten  effektiv zur Optimierung von Unternehmensprozessen und zur verbesserten  Entscheidungsfindung zu nutzen. Es bietet einen umfassenden Überblick  über die Bedeutung von Data Science im Geschäftskontext und zeigt auf,  wie Datenanalyse und -modellierung zur Steigerung der Effizienz, zur  Identifizierung neuer Chancen und zur Bewältigung geschäftlicher  Herausforderungen eingesetzt werden können. Das Seminar soll Unternehmen  helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihre  Wettbewerbsfähigkeit durch die Nutzung von Daten zu stärken.

Inhalt

•  Überblick über Data Science und seine Rolle im Business
  •   Definition und Merkmale von Data Science
  •   Anwendungsbereiche von Data Science im Unternehmenskontext
  •   Bedeutung von Data Science für Wettbewerbsvorteile und Innovation
•  Bedeutung von Daten für Unternehmensprozesse und Entscheidungsfindung
  •   Daten als strategischer Vermögenswert für Unternehmen
  •   Einsatz von Daten zur Prozessoptimierung und Effizienzsteigerung
  •   Nutzung von Daten zur Risikobewertung und Entscheidungsunterstützung
•  Datenbeschaffung und -exploration: interne und externe Datenquellen
  •   Identifizierung relevanter Datenquellen im Unternehmen
  •   Integration externer Datenquellen wie Marktdaten oder soziale Medien
  •   Data Scraping und Datenbeschaffungstechniken
•  Datenqualität und -bereinigung: Herausforderungen und Lösungsansätze
  •   Datenqualitätsprobleme und deren Auswirkungen auf Analysen
  •   Datenbereinigungstechniken wie Duplikaterkennung oder Ausreißerbehandlung
  •   Datenimputation und Fehlwertbehandlung
•  Datenintegration und -transformation: Verknüpfen und Aufbereiten von Daten
  •   Datenintegrationstechniken zur Konsolidierung unterschiedlicher Datenquellen
  •   Datenformatierung und -standardisierung für Analysen
  •   Datenaggregation und -transformation für höhere Granularität oder Zusammenfassungen
•  Einführung in Machine Learning: Grundlagen und Anwendungen
  •   Grundprinzipien von Machine Learning: Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  •   Anwendungen von Machine Learning im Unternehmensumfeld
  •   Beispiele für erfolgreiche Machine-Learning-Anwendungen in verschiedenen Branchen
•  Auswahl von geeigneten Machine-Learning-Algorithmen
  •   Klassifikationsalgorithmen wie logistische Regression oder Random Forests
  •   Regressionsalgorithmen für Vorhersagemodelle
  •   Clustering-Algorithmen für Segmentierungsanalysen
•  Modelltraining und Validierung: Aufteilung der Daten, Cross-Validation
  •   Datenpartitionierung für Training, Validierung und Testen
  •   Cross-Validation-Techniken zur Modellvalidierung
  •   Überwachung und Optimierung von Modellen zur Vermeidung von Überanpassung (Overfitting)
• Umsetzung von Data-Science-Lösungen im Unternehmen
  • Integration von Data Science in bestehende Unternehmensstrukturen und -prozesse
  • Organisatorische Anpassungen und Aufbau von Datenkompetenzen im Unternehmen
  • Change-Management-Aspekte bei der Einführung von Data-Science-Lösungen
• Technologische Infrastruktur und Tools für Data Science im Business
  • Auswahl und Implementierung geeigneter Datenanalyse- und Modellierungswerkzeuge
  • Infrastruktur- und Plattformoptionen für Data Science (On-Premise, Cloud)
  • Berücksichtigung von Datenschutz und -sicherheit bei der Datenverarbeitung
• Verwendung von Data Science in verschiedenen Unternehmensbereichen: Marketing, Vertrieb, Operations, etc .
  • Anwendungsbeispiele für Data Science in verschiedenen Geschäftsfunktionen
  • Personalisierung von Marketing- und Vertriebsstrategien mithilfe von Datenanalysen
  • Optimierung von Produktionsprozessen und Lieferketten durch Predictive Analytics
• Erfolgsmessung und ROI von Data-Science-Projekten
  • Definition von Erfolgsindikatoren und Leistungsmetriken für Data-Science-Projekte
  • Bewertung des Return on Investment (ROI) von Data-Science-Initiativen
  • Kontinuierliche Überwachung und Anpassung von Data-Science-Lösungen zur Maximierung des Geschäftswerts
• Herausforderungen und Risiken bei der Nutzung von Daten im Geschäftsbetrieb
  • Datenschutz- und Compliance-Herausforderungen im Umgang mit sensiblen Daten
  • Ethische Fragen und Verantwortung im Umgang mit Daten und Algorithmen
  • Risiken von Bias und fehlerhaften Vorhersagen in Data-Science-Modellen
• Zukünftige Trends und Entwicklungen in Data Science für das Business
  • Aufkommende Technologien und Methoden in der Data-Science-Landschaft
  • Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in Unternehmen
  • Ausblick auf mögliche Entwicklungen und Innovationen im Bereich Data Science