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Workshop: Data Science für Unternehmen

Datum

26. April – 29. April 2021

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Uhrzeit

jeweils 16:00 – 17:30

Ort

online

Kosten

175,- Euro zzgl. USt.

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FRAUNHOFER AUSTRIA 

Referenten

  • Catherine Laflamme
    Catherine Laflamme
    Fraunhofer Austria, Innovationszentrum »Digitale Transformation der Industrie«

    Catherine Laflamme ist promovierte Physikerin mit langjähriger Erfahrung in der Konzeption und Umsetzung von Data-Science-Projekten in unterschiedlichen Kontexten. Neben der Umsetzung von Projekten beschäftigt sie sich auch intensiv mit der Weiterentwicklung von Verfahren des maschinellen Lernens im Rahmen von Forschungsprojekten.

  • Maximilian Ulrich
    Maximilian Ulrich
    Fraunhofer Austria, Innovationszentrum »Digitale Transformation der Industrie«

    Maximilian Ulrich hat Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau studiert und begleitet seit mehreren Jahren erfolgreich Data-Science-Projekte in der Industrie. Er ist von Fraunhofer zertifizierter Data Scientist mit Schwerpunkt Deep Learning und referiert regelmäßig im Rahmen von Schulungen und Fachtagungen.

Das Thema Data Science ist allgegenwärtig, aber welchen Nutzen kann Data Science tatsächlich bei Ihnen im Unternehmen schaffen und wie fängt man mit Data Science überhaupt an? In dieser Schulung stellen wir Methoden zur strukturierten Durchführung von Data-Science-Projekten vor, geben einen Überblick über die wichtigsten Data-Science-Grundlagen, liefern Praxisbeispiele und diskutieren mit Ihnen Ideen für die Nutzung von Data Science in Ihrem Unternehmen.

ECKDATEN

  • Dauer

  • jeweils von 16:00 – 17:30
  • Zielgruppe

  • Geschäftsführer*innen, Abteilungsleiter*innen, F&E-Verantwortliche, IT-Projektleiter*innen, interessierte Mitarbeiter*innen
  • Termin

  • 26. April – 29. April 2021
  • Ort

  • online
  • Kosten

  • 175,- Euro zzgl. USt.
  • Anmeldeschluss

  • 22. April 2021
  • Voraussetzungen

  • keine besonderen Vorkenntnisse notwendig

Zielsetzung

Ziel dieser Schulung ist es, ein grundlegendes Verständnis für Data Science aufzubauen. Teilnehmer*innen werden darauf vorbereitet, in ihrem eigenen Unternehmen Data-Science-Potenziale zu identifizieren, zu bewerten und im Rahmen von Projekten zu nutzen.

Inhalte

  • Terminologie: Erklärung zentraler Begriffe aus dem Data-Science-Umfeld
  • Prozessmodell: CRISP-DM – Ein Prozess zur strukturierten Durchführung von Data-Science-Projekten
  • Methoden und Tools: Vor- und Nachteile gängiger Data-Science-Methoden und Tools
  • Analysetypen: Regression, Clustering und Klassifikation anhand von Beispielen aus der Praxis
  • Vertiefungsmöglichkeiten: Weiterführende Vertiefungsmöglichkeiten im Themenfeld Data Science
  • Diskussion und Feedback

Key Learnings

Diese Schulung vermittelt Ihnen einen Überblick über Chancen und Herausforderungen bei der Umsetzung von Data-Science-Projekten im Unternehmen:

Sie kennen die zentralen Begriffe aus dem Data-Science-Umfeld und können Ihre Anforderungen exakt beschreiben.

Sie sind sich der Vorteile einer strukturierten Durchführung von Data-Science-Projekten bewusst und kennen CRISP-DM und seine Phasen.

Sie haben einen Überblick über gängige Data-Science-Methoden und Tools und können einschätzen was für Ihre Anwendungsfällte geeignet ist.

Sie wissen was mit Regression, Clustering und Klassifikation möglich ist und können für eine bestimmte Fragestellung den passenden Analysetyp bestimmen.

Sie wissen wie Sie an weiterführende Informationen zum Thema Data Science herankommen können.

Teilnahmebedingungen

Die Schulung wird in Kleingruppen mit maximal 15 TeilnehmerInnen durchgeführt