Data Science Konzepte mit Zusatzqualifikation Grundlagen des Projektmanagements sowie Finanzbuchhaltung In dieser Weiterbildung setzen Sie sich intensiv mit Data Mining auseinander und erlangen ein fundiertes Verständnis für die Analyse großer Datenmengen. Sie lernen, Datenmuster zu erkennen und daraus wertvolle Informationen abzuleiten. Zudem werden Sie in die Lage versetzt, Data Mining-Techniken anzuwenden, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Sie erwerben Kenntnisse in den Grundlagen des Projektmanagements, einschließlich der Planung, Steuerung und Überwachung von Projekten. Darüber hinaus erlernen Sie die Prinzipien der Finanzbuchhaltung, wie die systematische Erfassung und Auswertung finanzieller Transaktionen. Ein besonderer Fokus liegt auf der Integration von Data Mining in projektbezogene und finanzielle Entscheidungsprozesse. Durch praxisorientierte Übungen und Fallstudien wenden Sie Data Mining-Methoden in realistischen Szenarien an. Sie arbeiten an Projekten, die die Verbindung zwischen Data Mining, Projektmanagement und Finanzbuchhaltung verdeutlichen. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, Data Mining-Techniken effektiv in Projekten einzusetzen und finanzielle Daten kompetent zu analysieren. Dies ermöglicht Ihnen, fundierte Entscheidungen in verschiedenen beruflichen Kontexten zu treffen.

Data Science Grundlagen
  • Anwendung und Funktion in der Wirtschaft mit Fokus auf Data Mining
  • Explorative Datenanalyse
  • Ablauf eines Data-Science-Projekts unter Berücksichtigung von Data Mining
  • Regressionsanalyse
  • Klassifikation und Support Vector Machines als Anwendungen aus dem Data Mining

Projektmanagement
  • Einführung in das Projektmanagement mit Bezug zu Data Mining Projekten
  • Projektarten
  • Aufgaben eines Projektleiters im Kontext von Data Mining
  • Projekt-Planung
  • Projekt-Steuerung bei Data Mining Vorhaben
  • Projekt-Initialisierung

Finanzbuchhaltung
  • Definition von Belegen und verschiedene Belegarten im Rahmen von Data Mining
  • Aufzeichnung und Aufbewahrungspflichten von Belegen
  • Basiswissen Buchführung: Inventar, Vermögen, Schulden und Bilanz mit Einblicken in Data Mining Anwendungen
  • Erlernen der Erfassung der Bestandskonten und des Buchungssatzes
  • Buchen und Abschließen des Gewinn- und Verlustkontos unter Einbindung von Data Mining Analysen

Controlling
  • Begriff und Zielsetzung des Controllings unter Einsatz von Data Mining
  • Rollenverständnis der Controllerinnen im Unternehmen
  • Aufgaben und Funktionen im Controlling mit Fokus auf Data Mining
  • Controllinginstrumente und -methoden
  • Kennzahlen, Kennzahlensysteme und Reporting im Controlling ergänzt durch Data Mining

Datenschutz
  • Gesetzgebung und Rechtslage im Zusammenhang mit Data Mining
  • Verarbeitungsgrundsätze
  • Anforderungen an die Datenschutzorganisation unter Berücksichtigung von Data Mining
  • Anwendungsbereich der DSGVO
  • Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung bei Data Mining Projekten
  • Transparenz, Informationspflicht und Auskunftsrecht

Kosten- und Leistungsrechnung
  • Einführung in die Kosten- und Leistungsrechnung mit Anwendungen aus dem Data Mining
  • Kostenstellenrechnung
  • Kostenträgerrechnung unter Zuhilfenahme von Data Mining Methoden
  • Kostenartenrechnung
  • Deckungsbeitragsrechnung ergänzt durch Data Mining Analysen
  • Prozesskostenrechnung