Die datengetriebene Welt bietet mehr Zahlen, Fakten und Antworten, als wir verwenden können. Umso wichtiger ist es, die richtigen Fragen zu stellen und das passende Werkzeug zu nutzen.

Im Fokus steht das Handwerkzeug eines Data Analyst – Datenverständnis, analytisches Vorgehen, geeignete Technik.

Mit erfolgreichem Abschluss des Zertifikatsstudiums werden Sie in der Lage sein,

• Aktuelle Entwicklungen und Möglichkeiten in der softwaregestützten Datenanalyse zu erläutern und zu diskutieren.
• Gängige Datenmodellierungs- und Datenbeschaffungstechniken zu unterscheiden und anzuwenden.
• Aktuelle Methoden und Werkzeuge, die zur Datenanalyse und Visualisierung eingesetzt werden, zu klassifizieren, zu bewerten und einander gegenüber zu stellen.
• Methoden und Werkzeuge im gegebenen Kontext auszuwählen und einzusetzen.
• Verschiedene Analysetechniken zu kombinieren.
• Ergebnisse sach- und adressatengerecht visuell aufzubereiten und zu kommunizieren.

Sie möchten lernen, wie aus Daten entscheidungsrelevante Informationen werden, die im Unternehmen Wert schaffen können?

Das Zertifikatsstudium richtet sich an Fach- und Führungskräfte aller Branchen aus den Bereichen Planung, Controlling, Reporting, IT, Finanzen, Vertrieb, Marketing und Produktmanagement,

• Entscheidungen treffen und dazu qualifizierte Analysen von Datenbeständen vornehmen möchten.
• die das Management oder Fachabteilungen bei der Auswertung von Datenbeständen unterstützen und die Ergebnisse effektiv aufbereiten möchten.
• die Werkzeuge und Methoden der Statistik, des Data Mining und des maschinellen Lernens verstehen und zielgerichtet einsetzen möchten.
• die praxisrelevante Software einsetzen möchten, um ihre Analysen effizient zu gestalten.

Hinweise zur Teilnahme:

In den beiden Kursen zur Datenanalyse wird „hands-on“-Wissen mit Hilfe einer marktüblichen (statistischen) Programmiersprache, wie z.B. R oder Python vermittelt. Die Bereitschaft zum Umgang mit dieser sollte vorhanden sein. Für die Selbstlernphase vor den Kursen werden Materialien zur Einführung bereitgestellt.

Zwingend erforderlich ist ein eigenes Notebook mit der Möglichkeit, Programme zu installieren und auszuführen. Auf Ihrem Notebook sollten bereits das Microsoft Office-Paket und Google Chrome installiert sein. In den Datenanalyse-Kursen wird in der Regel verschiedene Software (z.B. R, RStudio, Orange Data Mining) eingesetzt.

Weitere Teilnahmevoraussetzungen

• Das didaktische Konzept der Zertifikatsstudiums ist speziell auf Berufstätige zugeschnitten.
• Wir bieten Ihnen ein hohes Maß an zeitlicher Flexibilität durch die Kombination von Präsenz- und onlinegestützten Selbstlernphasen.
• Sie verknüpfen Ihre berufspraktischen Erfahrungen mit wissenschaftlichen Theorien und Methoden und erweitern so Ihre Kompetenzen.
• Der hohe Praxisbezug der Weiterbildung ist durch die langjährige Berufserfahrung unserer Lehrenden in Unternehmen und Institutionen garantiert.
• Bei uns lernen Sie in Kleingruppen, so garantieren wir Ihnen optimale Betreuung und genügend Raum für Ihre individuellen Fragestellungen.
• Sie profitieren vom Austausch mit Fachkolleginnen und -kollegen und erweitern Ihr berufliches Netzwerk.

Das Zertifikatsstudium findet in einer Kombination aus Präsenz- und Selbstlerneinheiten (Blended Learning) statt. Das Selbststudium wird mit der Online-Lernplattform Moodle begleitet. Die Präsenzphasen sind in einem interaktiven Seminarcharakter gehalten, wobei sich Impulsvorträge und Übungselemente abwechseln. Das vermittelte Wissen wird „Hands-on“ erprobt und es besteht die Möglichkeit, individuelle Fragen und Problemstellungen der Teilnehmenden zu bearbeiten.

REPORTING MULTIDIMENSIONALER DATEN
UND KENNZAHLEN

„Wir ertrinken in einer Informationsflut und hungern trotzdem nach Wissen.“
Rutherford D. Rogers

Gemäß der Devise „Daten sind das neue Öl“ ist das Sammeln von Daten selbstverständlich geworden. Aber alleiniges Sammeln erzeugt noch keinen Nutzen für die Unternehmen. Nur ein Bruchteil der vorhandenen Datenbestände ist geschäftsrelevant und eignet sich tatsächlich zur Auswertung. Erschwerend kommt hinzu, dass Daten häufig aus unterschiedlichen Quellen stammen und in unterschiedlichen Strukturen vorliegen. Um das Management unterstützen zu können, müssen Daten sinnvoll kombiniert und zusammengeführt werden. Außerdem ist die entscheidungsorientierte Darstellung der gewonnenen Kennzahlen von enormer Wichtigkeit.

In diesem Zertifikatskurs setzen Sie sich mit der Problematik multidimensionaler Datenstrukturen auseinander und wenden Lösungsstrategien zur Datenbeschaffung und -modellierung an. Mithilfe geeigneter Software führen Sie Daten zusammen und machen diese nutzbar. Sie wählen geeignete Reporting-Werkzeuge aus und bringen Kennzahlen für die Entscheidungstragenden im Unternehmen in eine lesbare und nutzbare Form.

FUNDAMENTALE DATENANALYSEN
Regression & Data Mining

„Wahres Wissen ist Wissen, das auf die Ursachen zurückgeht.“
Sir Francis Bacon

Liest man aktuelle Beiträge in Zeitschriften und Zeitungen, kann man zu dem Schluss kommen, die Analyse von Daten sei entweder ein hochkomplexer Prozess für Spezialisten, die ihr statistisches Instrumentarium im Schlaf beherrschen, oder eine denkbar einfache Angelegenheit, die „intelligente“ Maschinen nebenbei und viel effizienter als der Mensch erledigen. Wie üblich liegt die Wahrheit in der Mitte. Für den betrieblichen Alltag liefern häufig vergleichsweise einfache Ansätze einen ersten Einblick in Daten und Zusammenhänge. So können Gruppen innerhalb der Kundschaft durch Clustering-Verfahren schnell erkannt und im Anschluss spezifisch bedient werden oder Entscheidungen, z. B. zur Profitabilitätseinschätzung von Geschäftsbeziehungen, quantitativ unterstützt werden.

Dieser Zertifikatskurs beschäftigt sich mit einigen der fundamentalen Werkzeuge der Datenanalyse und zeigt, wie und wofür sie anwendbar sind. Ziel ist, dass Sie direkt nutzbare Techniken der Analyse und Visualisierung erlernen und erproben. Im Folgekurs „Fortgeschrittene Datenanalysen - Advanced Analytics & Text Mining“ werden diese Techniken erweitert und vertieft.

FORTGESCHRITTENE DATENANALYSEN
Advanced Analytics & Text Mining

 „Wenn man die Daten lange genug foltert, werden sie alles gestehen.“
Ronald Coase

Fundamentale Methoden der Datenanalyse bieten eine geeignete und schnell einsetzbare Grundlage für die Betrachtung betrieblicher Fragestellungen. Sie lassen sich aber erweitern, spezifischer konfigurieren oder durch vereinfachende Visualisierung unterstützen, z. B. weil Marktexperten auf diesem Weg mehrdimensionale Datenmengen mit ihrem Hintergrundwissen kombinieren können. Auch, wenn die Daten nicht mehr rein numerisch vorliegen, müssen gezielt Analyseverfahren eingesetzt werden, die fortgeschrittene Anwender bei ihren Untersuchungen unterstützen. Beispielsweise können automatisierte Analysen von Text-Datenbanken bei der Erkennung von Trends in einer Branche unterstützen oder Online-Rezensionen von Produkten hinsichtlich der Stimmung der Kundschaft ausgewertet werden.

Dieser Zertifikatskurs zeigt Ihnen, welche Anpassungen und Erweiterungen an den fundamentalen Methoden der Datenanalyse vorgenommen werden können und wie nicht-numerische Daten behandelt werden können. Sie werden an aktuelle Techniken wie künstliche neuronale Netze herangeführt.

11 Präsenztage - auf Anfrage unter weiterbildung(at)hs-niederrhein.de

• Reporting multidimensionaler Daten und Kennzahlen
• Fundamentale Datenanalysen – Regression & Data Mining
• Fortgeschrittene Datenanalysen – Advanced Analytics & Text Mining
  
  Zwischen den Präsenztagen liegen onlinegestützte Selbstlernphasen.
   
• Umfang (Workload) gesamt: 275 h, davon 88 h Präsenz, 11 ECTS
• Anmeldefrist: --
• Teilnehmendenzahl: ca. 12 Personen
• Ort: Campus Krefeld Süd
• Kurssprache: Das Zertifikatsstudium findet in deutscher Sprache statt.

• Teilnahmeentgelt: 4.100 € | Verpflegung und Getränke inklusive | Eine Ratenzahlung in drei Raten, die erste Rate 1.400 Euro, die beiden weiteren à 1.350 Euro, ist möglich | Alumni (5% Rabatt) 3.895 €
• Teilnahmevoraussetzungen: Hochschulabschluss mit mindestens einjähriger Berufserfahrung oder anderweitiger berufsqualifizierender Abschluss mit mindestens dreijähriger Berufserfahrung. Fundierte betriebswirtschaftliche Kenntnisse werden vorausgesetzt. Da teilweise englischsprachige Software und Materialien eingesetzt werden, sollten solide bis gute Kenntnisse der englischen Sprache vorliegen.
  Weitere Hinweise zur Teilnahme (Software / technische Voraussetzungen).
• Abschluss: Jeder einzelne Zertifikatskurs kann mit einer Prüfung (jeweils Projektarbeit und Peer-Review) oder mit einer Teilnahmebescheinigung (bei 75% Anwesenheit) abgeschlossen werden. Sind die Prüfungsleistungen aller drei Zertifikatskurse bestanden, so wird das Certificate of Advanced Studies Hochschule Niederrhein „Data Analyst“ vergeben.