Das Seminar verfolgt das Ziel, eine gute Verständigung zwischen den Manager:innen eines Unternehmens, den Mitarbeiter:innen in Technik/Entwicklung und den Data-Science-Teams zu erreichen. Es möchte dazu beitragen, ein einheitliches Verständnis für unternehmensrelevante Probleme im Hinblick auf Data-Science-Lösungen zu entwickeln. Manager, Investoren und Mitarbeitende sollen in die Lage versetzt werden, Verbesserungsvorschläge für Entscheidungsfindung durch Data Science klar und deutlich zu formulieren und Entscheidungsträger sollen darauf vorbereitet werden, sie zu beurteilen.
Von geschäftlichen Aufgaben zum Data-Mining Verfahren
Der Data-Mining-Prozess
Analyseverfahren und -Technologien
Einführung in die Vorhersagemodellbildung: Von der Korrelation zur überwachten Segmentierung
Ein Modell anpassen
Klassifizierung via mathematische Funktionen
Support Vector Machines kompakt erklärt
Wahrscheinlichkeitsabschätzung der Klassenzugehörigkeit
Beispiel: Logistische Regression vs. Entscheidungsbaumverfahren
Nichtlineare Funktionen, Support Vektor Machines und neuronale Netze
Überanpassungen erkennen und vermeiden
Ähnlichkeit, Nachbarn und Cluster
Beispiel: Clustering von Texten
Entscheidungsanalyse I: Was ist ein gutes Modell?
Beurteilung von Klassifizierern
Visualisierung der Leistung von Modellen
Evidenz und Wahrscheinlichkeiten
Texte repräsentieren und auswerten
Entscheidungsanalyse II: Analytisches Engineering
Weitere Verfahren und Methoden des Data Science
Data Science und Geschäftsstrategie
Gewinnung und Förderung von Data Scientists und ihren Teams
Data -Science- Fallstudien
Beurteilung von Vorschlägen für Data-Science-Projekten
Leitfaden zur Beurteilung von Projektvorschlägen
Schlussfolgerungen
Grundlegende Konzepte der Data Science
Was Daten nicht leisten können: Der menschliche Faktor
Leitfaden zur Datenaufbereitung, Modellbildung und Deployment
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an Manager:innen und Führungskräfte, die in datenintensiven Umgebungen arbeiten und in der Lage sein wollen, Data Science zu nutzen, um die neuesten Erkenntnisse zu gewinnen, einen Mehrwert für ihr Unternehmen zu schaffen und strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen, sowie an Führungskräfte und Projektmanager:innen, die mit Data Scientists zusammenarbeiten, Data-Science-orientierte Projekte managen oder in solche Projekte investieren.
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