Die Leuphana GmbH bietet einen Einführungsworkshop in Data Science, Data Literacy und die Bewertung von KI-basierten Ansätzen an. Dieses Angebot würde exklusiv für Sie entwickelt und auf Ihre Bedürfnisse angepasst.
An wen richtet sich der Workshop?
Die Lehrinhalte adressieren Teilnehmer*innen, die bisher keine oder nur geringe Erfahrungen im Bereich Data Science haben, und zielen darauf ab, im späteren Verlauf Data Science Experten innerhalb oder außerhalb Ihres Unternehmens mit einzubeziehen. Die vermittelten Inhalte befähigen die Teilnehmer*innen des Angebots, die Anforderungen sowie die Vor- und Nachteile KI-basierter Ansätze zu bewerten und zu entscheiden, welche dieser Ansätze für ihren Arbeitsbereich am besten geeignet sind.
Das Online-Format Data Science & Data Literacy ist in zwei Module untergliedert, welche zusammen angeboten werden:
Modul 1: Daten als Rohstoff
Daten bilden heute die Basis für optimale Entscheidungen in vielen betriebswirtschaftlichen Funktionen und sind Ausgangspunkt für Entwicklung und Angebot innovativer Produkte und Services. Teilnehmer*innen lernen anhand von überzeugenden Fallstudien unterschiedliche Datenquellen und deren Nutzen kennen und verstehen die grundlegenden Ideen maschinellen Lernens vor dem Hintergrund der Entscheidungsunterstützung.
Dieses Modul besteht aus einem hohen Anteil Wissensvermittlung zu aktuellen Data Literacy-Themen. Durch einen auf Interaktion fokussierten Workshop mit besonderem Bezug zu den für Sie relevanten Anwendungen der Inhalte wird ein motivierender Einstieg in die Grundlage der Datenanalyse geschaffen.
Inhalte
- Fallstudien zum Nutzen von Daten: Wie können Daten genutzt werden, um betriebswirtschaftliche Entscheidungen zu erleichtern? Die Entwicklung neuer Produkte zu ermöglichen?
- Wie bilden Daten die Realität ab?
- Nutzen und Genese der Datenaufbereitung und Datenanalyse
- Wie können Daten als Geschäftsmodell genutzt werden? (z.B. Deutsche Börse/Facebook)
- Wie können Data Analytics für Entscheidungen genutzt werden? Wann können Korrelationen Entscheidungsgrundlagen sein und wann muss es Kausalität geben?
- Prozesse zur Datennutzung erlernen, insbesondere CRISP-DM
- Wie geht es weiter mit fortschrittlichen Datenanalyseverfahren?
- Kurzer rechtlicher Abriss zu Verarbeitung von Daten (insbesondere DSGVO)
Lernziele
- Sensibilisierung für den Nutzen von Daten und Datenanalysen im Arbeitsalltag
- Kompetenzbildung in Data Literacy
- Kenntnisse unterschiedlicher Datentypen und Datenquellen, bspw. Vertriebspotential-Scoring, Betriebsdatenerfassung
- Datenaufbereitung vs Datenanalyse differenziert betrachten
- Neugierde wecken, die Datennutzungs-Potentiale im eigenen Arbeitsumfeld zu ergründen
Modul 2: Potentiale Erkennen & Bewerten
Teilnehmer*innen sollen auf Basis der in Modul 1 diskutierten Fallstudien und gelernten Konzepte eigene Überlegungen an ihrem Arbeitsplatz anstellen können. Zum Beispiel, wo und wie Datennutzung mithilfe maschinellen Lernens in ihrem Arbeitsumfeld Entscheidungen optimieren und zur Entwicklung neuer Services beitragen kann.
Das Modul besteht aus einem Teil Wissensvermittlung, der aufbauend auf Modul 1 die Ideen des maschinellen Lernens wiederholt und ergänzt. Darüber hinaus werden Potentiale identifiziert, die sich an der Lösung bestehender Probleme im Arbeitsumfeld der Teilnehmer*innen orientieren und verfügbare Daten als Ausgangspunkt für die Ideengenerierung heranziehen. Eine hohe Interaktion unter den Teilnehmer*innen und der Bezug zu konkreten Daten und Entscheidungen bei Ihnen motivieren die Teilnehmer*innen, Potentiale zu erkennen.
Inhalte
- Rückblick und Vertiefung Grundkonzepte des maschinellen Lernens
- Grundlegende Ansätze zur Potentialidentifikation:
- Datengetriebene Lösungen von Entscheidungsproblemen: Welche Probleme werden derzeit „freihändig / nicht optimal / mit hohem Aufwand“ gelöst? Könnten diese Probleme grundsätzlich mit Hilfe von Daten (besser) gelöst werden?
- Daten als Chance: Welche Daten existieren im Arbeitsumfeld der Teilnehmer*innen und wie können diese mit genutzt werden, um neue Services/Produkte/Lösungen zu entwickeln?
- Vorgehen und Metriken zur Evaluation datengetriebener Modelle: Was macht „gute“ Modelle aus? Welche Kennzahlen gibt es und wie sind diese zu interpretieren?
- Entwicklung und Vorstellung einer Idee zur Datennutzung(Ziel, verwendete Daten, Abschätzung Aufwand/Nutzen, Realisierbarkeit)
- Entscheidungen unter Unsicherheit: Fehlertoleranzen und Risiken abwägen; wie „gut“ muss ein Modell sein?
- Umsetzungsprozesse von Data Science Projekten: Wie geht’s weiter, wenn das „Go“ vorliegt?
Lernziele
- Vertieftes Verständnis für die Möglichkeiten der Methoden der Datenanalyse und –nutzung
- Entscheidungskompetenz zur Auswahl und Beauftragung von KI-basierten Projekten und Anwendungen
- Motivieren zur selbständigen Vertiefung der erworbenen Kenntnisse
- Sensibilisierung für die Potentiale von Daten am Arbeitsplatz
- Grundlegende Bewertungskompetenz von datengetriebenen Modellen erlernen
- Grundlegende Kompetenzen zur Umsetzung von Data Science Projekten vermitteln
Formate und Umfang
Das Modul 1 ist mit insgesamt 12 Stunden als ein zweitägiger Workshop geplant. Das heißt, für den Workshop sind zwei zusammenhängende Tage mit einer ersten 8-Stunden-Session und einer zweiten 4-Stunden-Session anberaumt.
Das Modul 2 ist mit insgesamt 12 aktiven Seminarstunden als dreitägiger Workshop innerhalb von fünf Tagen geplant. Hier sind zunächst zwei Input-Tage vorgesehen, dann ein Pause von zwei Tagen, in der Teilnehmer*innen Gelerntes am Arbeitsplatz ausprobieren können sollen. Darauf folgt ein letzter Workshoptag, an dem Schlussfolgerungen gezogen und Evaluierungskompetenzen gebildet werden.
Durchführungsort und Zeit
Der Kurs findet online über ein von der Leuphana GmbH bereitgestelltes Videokonferenz-Tool statt, kann alternativ aber auch über eine von Ihnen angebotene Plattform erfolgen. Gerne kommen wir, nach vorheriger Abstimmung mit unserer Kursleitung, auch zu Ihnen, um die Workshops in Ihren Räumlichkeiten durchzuführen.
Kosten
Wir freuen uns Ihnen ein individuelles Angebot zu erstellen. Dazu würden wir mit Ihnen und der Kursleitung gemeinsam Umfang und Workshopziele auf Ihren Bedarf hin abgestimmt berücksichtigen.
Kontaktieren Sie uns gerne für weitere Infos!
Bei Interesse stehen wir Ihnen gerne als Ansprechpartner*innen zur Verfügung. Rufen Sie uns an oder schreiben Sie eine E-Mail, wir freuen uns, mit Ihnen zu sprechen.
Christoph Kleineberg, Geschäftsführer Leuphana GmbH, Tel: 04131-677 1910, eMail: kleineberg[at]leuphana-gmbh.de
Fiona Markward & André Hellmig, Studentische Mitarbeiter Leuphana GmbH, Tel: 04131-677 1911, eMail: kontakt[at]leuphana-gmbh.de