Data Science Konzepte mit Zusatzqualifikation Controlling und Datenschutz In dieser Weiterbildung erarbeiten Sie sich fundierte Kenntnisse in den Bereichen Data Science, Controlling und Datenschutz. Sie lernen, Daten zu analysieren, zu interpretieren und durch Datenvisualisierung verständlich darzustellen. Sie erwerben Fähigkeiten in der Datenaufbereitung, -bereinigung und -modellierung, um aussagekräftige Analysen durchzuführen. Zudem setzen Sie sich mit Methoden der Datenvisualisierung auseinander, um komplexe Zusammenhänge klar zu kommunizieren. Im Bereich Controlling vertiefen Sie Ihr Wissen über betriebswirtschaftliche Kennzahlen und deren Analyse. Der Datenschutzaspekt vermittelt Ihnen die rechtlichen Grundlagen und Best Practices im Umgang mit sensiblen Daten. Durch praxisorientierte Übungen und Fallstudien wenden Sie die erlernten Konzepte der Datenvisualisierung direkt an. Dies ermöglicht Ihnen, theoretisches Wissen in realen Szenarien zu erproben und zu festigen. Nach Abschluss der Weiterbildung sind Sie in der Lage, Datenanalysen durchzuführen, Ergebnisse mittels Datenvisualisierung zu präsentieren und dabei die Anforderungen des Controllings sowie des Datenschutzes zu berücksichtigen.
- Kenntnisse im Bereich Datenvisualisierung und deren Anwendung und Funktion in der Wirtschaft
- Casestudy: Umsatzprognose
- Vertiefung von Methoden zur explorativen Datenanalyse mit Fokus auf Datenvisualisierung
- Ablauf eines Data-Science-Projekts
- Anwendungen aus der Datenvisualisierung zur Regressionsanalyse
- Klassifikation und Support Vector Machines
- Clustering-Algorithmen mit Bezug zu Datenvisualisierung
- K-nearest Neighbor und NX Boost
Datenschutz
- Grundverständnis der Gesetzgebung mit Fokus auf Datenvisualisierung
- Verarbeitungsgrundsätze
- Anforderungen an die Datenschutzorganisation unter Berücksichtigung von Datenvisualisierung
- Anwendungsbereich der DSGVO
- Einsatz von Datenvisualisierung zur Analyse datenschutzrechtlicher Pflichten
- Rechtsgrundlagen für die Datenverarbeitung
- Bedeutung der Transparenz, Informationspflicht und Auskunftsrecht im Kontext von Datenvisualisierung
- Verarbeitungssituation und Umsetzung der DSGVO
Statistik und Methodik
- Grundlagen der Statistik mit Bezug zu Datenvisualisierung
- Mittelwert, Varianz und Standardabweichung
- Verteilungen in der Statistik im Zusammenhang mit Datenvisualisierung
- Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Anwendungen von Datenvisualisierung zur Korrelation und linearen Regression
- Normalverteilung und Binominalapproximation
- Methoden zur Datenvisualisierung bei Schätzungen in der Statistik
- Stichproben und Konfidenzintervalle
Controlling und Reporting
- Einführung in den Begriff und die Zielsetzung des Controllings unter Berücksichtigung von Datenvisualisierung
- Rollenverständnis der Controllerinnen im Unternehmen
- Institutionalisierung und Leitbild des Controllings mit Fokus auf Datenvisualisierung
- Aufgaben und Funktionen im Controlling
- Strukturierung des Controllings: strategisches und operatives Controlling unter dem Aspekt der Datenvisualisierung
- Controllinginstrumente und -methoden
- Einsatz von Datenvisualisierung bei Kennzahlen, Kennzahlensystemen und Reporting im Controlling
- Abgrenzung des Controllings zu anderen Unternehmensfunktionen