Data Science für das Business

Seminar - GFU Cyrus AG

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.

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^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Überblick über Data Science und seine Rolle im Business
Bedeutung von Daten für Unternehmensprozesse und Entscheidungsfindung
Datenbeschaffung und -exploration: interne und externe Datenquellen
Datenqualität und -bereinigung: Herausforderungen und Lösungsansätze
Datenintegration und -transformation: Verknüpfen und Aufbereiten von Daten
Einführung in Machine Learning: Grundlagen und Anwendungen
Auswahl von geeigneten Machine-Learning-Algorithmen
Modelltraining und Validierung: Aufteilung der Daten, Cross-Validation
Umsetzung von Data-Science-Lösungen im Unternehmen
Technologische Infrastruktur und Tools für Data Science im Business
Verwendung von Data Science in verschiedenen Unternehmensbereichen: Marketing, Vertrieb, Operations, etc
.
Erfolgsmessung und ROI von Data-Science-Projekten
Herausforderungen und Risiken bei der Nutzung von Daten im Geschäftsbetrieb
Zukünftige Trends und Entwicklungen in Data Science für das Business
...

Den kompletten Seminarinhalt finden Sie auf der Anbieterseite

Zielgruppe:

Das Seminar richtet sich an Führungskräfte, Geschäftsinhaber, Daten- und IT-Verantwortliche, Marketing- und Vertriebsmitarbeiter, Fachleute aus Operations und Supply Chain Management sowie Entscheidungsträger und Analysten aus verschiedenen Unternehmensbereichen.

Seminarkennung:

S3153

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