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Workshop: Data Science & Intelligent Analytics

Datum

tba

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Uhrzeit

tba

Ort

FH Vorarlberg/ Dornbirn

Kosten

500 €

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Fachhochschule Vorarlberg

Referent

  • Sebastian Hegenbart
    Sebastian Hegenbart
    FH Vorarlberg

    Sebastian Hegenbart ist Hochschullehrer für künstliche Intelligenz am Department of Computer Science der FH Vorarlberg. Er ist Spezialist für die Anwendung von neuronalen Netzen und die Auswertung von Daten mit Hilfe von maschinellen Lernmethoden.

In modernen Prozessen und Systemen ist die Erfassung und Nutzung von Daten von essentieller Bedeutung. Aufgrund fehlender Erfahrungen mit modernen Analyseverfahren stellt die effektive Nutzung der in Daten enthaltenen Informationen eine große Herausforderung für viele KMU dar. Im Zug der Digitalisierung der Arbeits- und Produktionsprozesse bietet sich durch effizient gestaltete Datenanalyse und selbstlernende Algorithmen ein großes Potential zur Verbesserung von Transparenz, Qualität und Betriebskennzahlen.

 

Dieser Workshop bereitet Sie in zwei Tagen auf die Durchführung erster Datenanalyseprojekte in Ihrem eigenen Unternehmen vor und zeigt Ihnen auf, wie Sie maschinelles Lernen zur Auswertung von Daten strategisch in Ihrem Unternehmen nutzen können. Sie erhalten einen fundierten Überblick über Grundlagen der Datenerfassung, Datenspeicherung und verschiedene Methoden der maschinellen Datenanalyse. Anhand von Anwendungsbeispielen erlernen Sie die Auswahl der jeweils richtigen Methoden und trainieren Sie die Anwendung anhand von praxisnahen Beispielen.

ECKDATEN

  • Dauer

  • zweitägig (oder 5 Webinare, weitere Details werden noch bekannt gegeben)
  • Zielgruppe

  • SoftwareentwicklerInnen, Ingenieure, ProjektleiterInnen mit technischem Hintergrund, interessierte MitarbeiterInnen
  • Termin

  • ab 2021
  • Ort

  • FH Vorarlberg, Dornbirn (oder digital via aufeinanderfolgende Webinare)
  • Kosten

  • 500 €/Teilnehmer (bei mind. 10 Teilnehmern); exkl. Ust.
  • Anmeldung

  • tba
  • Anmeldeschluss 

  • tba
  • Voraussetzungen

  • Grundlegende Mathematik, Laptop/Tablet

Zielsetzung

Ziel des Workshops ist es, ein grundlegendes Verständnis für den Ablauf und die Durchführung der Analyse von Prozess- und Produktionsdaten aufzubauen. TeilnehmerInnen werden darauf vorbereitet, in ihrem eigenen Unternehmen Datenanalyseprojekte durchzuführen und die Nutzung von Daten nachhaltig zu verbessern.

Inhalte

Definition der Analyseziele: Festlegung der Ziele, Planung des Analyseprozesses, Definition der benötigten Daten
Explorative Datenanalyse (EDA): Untersuchung der vorhandenen Daten auf ihre Eignung zur Zielerreichung und ihren Informationsgehalt
Delta-Analyse: Ermittlung der Differenz zwischen Datenbestand und benötigten Daten, Entwicklung von Konzepten zur Aufzeichnung und Nutzbarmachung aller benötigten Daten
Datenaufbereitung: Vorbereitung der vorhandenen Daten für die weitere Nutzung durch Analysemethoden
Algorithmen und Performance: Kennenlernen verschiedenster Algorithmen, ihrer Einsatzbereiche und ihrer Performance bezüglich unterschiedlicher Anwendungsgebiete
Implementierung: Hinweise zu unterschiedlichen Formen der Implementierung, Nutzung von Bibliotheken, Erstellung von Dashboards
Diskussion und Feedback

Key Learnings

Der Workshop vermittelt Ihnen einen Überblick zu den Themen Datenanalyse und maschinelles Lernen:

Sie haben einen Überblick über die wichtigsten Standards und Vorgehensweisen zur Durchführung von Informationssicherheits-Risikoanalysen
Sie sind in der Lage Datenanalyseprojekte zu planen und können definieren, welche Anforderungen erfüllt werden müssen und welche Prozesse verbessert werden sollen
Sie können definieren, welche Daten Sie für welche Analysen benötigen
Sie kennen Konzepte, wie sie Daten erfassen und speichern können
Sie kennen die unterschiedlichen Analyseverfahren, ihre Einsatzbereiche und ihre Grenzen
Sie wissen, wie unterschiedliche Analysen implementiert und von den MitarbeiterInnen des Unternehmens genutzt werden können

Teilnahmebedingungen

Die Basisschulung wird in Kleingruppen ab mind. 10 bis maximal 15 TeilnehmerInnen durchgeführt.