In diesem Workshop werden Ihre Mitarbeiter in die Grundlagen von Data Science und Machine Learning eingeführt – ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind. Sie lernen, wie diese Technologien dazu genutzt werden können, datengestützte Entscheidungen zu treffen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Geschäftsprozesse zu optimieren. Die Teilnehmer gewinnen ein besseres Verständnis für die Anwendung von Machine Learning in der Praxis, was ihnen hilft, die Potenziale von Daten im Unternehmen zu nutzen und die digitale Transformation aktiv mitzugestalten.

Data Science und Machine Learning bieten wertvolle Erkenntnisse und Möglichkeiten zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Auch ohne Programmierkenntnisse können Mitarbeitende grundlegende Konzepte verstehen und diese Technologien gezielt nutzen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Nutzen für Sie als Unternehmen:

• Erschließung von datengetriebenen Optimierungspotenzialen ohne technische Hürden
• Förderung von Innovationskraft und Effizienzsteigerung durch datengestützte Entscheidungen
• Erweiterung der unternehmerischen Kompetenz im Bereich Data Science
• Verbesserung der Analysefähigkeit und Identifikation von Trends und Mustern
• Ermöglichung einer breiteren Nutzung von Machine Learning in verschiedenen Geschäftsbereichen

1. Grundlagen von Data Science und Machine Learning (ML) und deren Bedeutung für Unternehmen

• Was ist Data Science und wie hilft es bei der Entscheidungsfindung?:
  Eine Einführung in Data Science und seine Rolle in der datengestützten Entscheidungsfindung.
• Überblick über Machine Learning: Was ist es, wie funktioniert es und warum ist es relevant für die Zukunft von Unternehmen?:
  Die Grundlagen von Machine Learning und seine Bedeutung für Unternehmen.
• Unterschied zwischen traditionellen Methoden und datengetriebenen Ansätzen:
  Warum datengetriebene Ansätze zunehmend an Bedeutung gewinnen.
• Anwendungsbeispiele aus der Praxis: Wie Data Science und ML Unternehmen transformieren:
  Beispiele für die Anwendung von Data Science und ML in verschiedenen Branchen.

2. Daten verstehen und vorbereiten

• Die Bedeutung von qualitativ hochwertigen Daten: Warum Datenbereinigung und -aufbereitung entscheidend sind:
  Warum saubere und gut aufbereitete Daten der Schlüssel zu aussagekräftigen Ergebnissen sind.
• Einführung in verschiedene Datenarten (z. B. strukturierte, unstrukturierte Daten) und wie sie verarbeitet werden:
  Eine Übersicht über die verschiedenen Arten von Daten und ihre Verarbeitung.
• Werkzeuge und Methoden für die Datenvorbereitung (z. B. Excel, Google Sheets, einfache Datenbereinigungs-Tools):
  Tools und Methoden zur effektiven Datenvorbereitung.
• Datenvisualisierung: Wie man Daten erkennt und visuell darstellt, um Muster und Trends zu verstehen:
  Die Bedeutung der Datenvisualisierung für die Analyse.

3. Grundlagen von Machine Learning

• Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen: Was sind die Unterschiede und Anwendungsbeispiele?:
  Eine Einführung in die beiden Hauptarten des maschinellen Lernens.
• Einführung in gängige Algorithmen: Lineare Regression, Entscheidungsbäume, K-Means-Clustering:
  Die wichtigsten Algorithmen im Machine Learning und ihre Anwendungen.
• Modelle ohne Programmierung erstellen: Nutzung von benutzerfreundlichen Tools zur Modellierung (z. B. Google AutoML, Microsoft Azure ML Studio):
  Wie man ohne Programmierkenntnisse Machine Learning-Modelle erstellt.
• Wie Machine Learning im Unternehmenskontext eingesetzt wird: Beispiele aus Marketing, Kundenanalyse und Prozessoptimierung:
  Praktische Anwendungsbeispiele für ML in Unternehmen.

4. Datenanalyse und Vorhersagemodelle

• Datensätze analysieren: Wie man Muster erkennt und aus den Daten Schlüsse zieht:
  Tipps zur effektiven Analyse von Datensätzen.
• Einführung in Prognosemodelle: Wie ML verwendet wird, um zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen:
  Die Rolle von Prognosemodellen in der Entscheidungsfindung.
• Anwendungsbeispiele: Wie Unternehmen mithilfe von Vorhersagemodellen Umsatzprognosen und Kundenbedürfnisse besser verstehen:
  Beispiele für die Anwendung von Vorhersagemodellen.
• Werkzeuge zur Durchführung einfacher Datenanalysen ohne Programmierkenntnisse (z. B. Tableau, Power BI):
  Tools für die Datenanalyse ohne Programmierkenntnisse.

5. Verständnis und Interpretation von Machine Learning Ergebnissen

• Was tun mit den Ergebnissen? Wie interpretiert man die Vorhersagen von ML-Modellen?:
  Tipps zur Interpretation von ML-Ergebnissen.
• Verständnis von Metriken: Was sind Genauigkeit, Präzision und Recall, und wie beeinflussen sie die Modellleistung?:
  Die wichtigsten Metriken zur Bewertung von ML-Modellen.
• Einführung in die Modellbewertung: Wie man ein Modell auf seine Effektivität prüft (z. B. durch Kreuzvalidierung):
  Methoden zur Bewertung der Modellleistung.
• Entscheidungsfindung: Wie man basierend auf den Ergebnissen fundierte Geschäftsentscheidungen trifft:
  Wie man ML-Ergebnisse in Geschäftsentscheidungen umsetzt.

6. Einsatz von Data Science und Machine Learning ohne Programmierung

• Vorstellung benutzerfreundlicher Data Science- und ML-Plattformen (z. B. Google AutoML, KNIME, RapidMiner):
  Tools für den Einstieg in Data Science und ML ohne Programmierkenntnisse.
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen zur Nutzung dieser Tools für die Modellierung und Analyse:
  Praktische Anleitungen zur Nutzung von ML-Tools.
• Integration von ML-Tools in Geschäftsprozesse und -strategien ohne tiefgehende technische Kenntnisse:
  Wie man ML-Tools in bestehende Prozesse integriert.
• Automatisierung von Arbeitsabläufen: Wie ML-basierte Tools Geschäftsprozesse effizienter gestalten können:
  Die Rolle von ML in der Prozessautomatisierung.

7. Praktische Übungen und Beispiele

• Praxisbeispiel: Erstellen eines einfachen Vorhersagemodells mit einem Drag-and-Drop-Tool:
  Eine praktische Übung zur Erstellung eines ML-Modells.
• Analyse eines Datensatzes und Anwendung von ML-Modellen zur Vorhersage von Ergebnissen:
  Eine Übung zur Datenanalyse und Vorhersage.
• Arbeiten mit einem praktischen Beispiel aus dem eigenen Unternehmen: Wie kann Data Science in Ihrer Organisation konkret angewendet werden?:
  Anwendung von Data Science auf reale Unternehmensdaten.
• Abschlussprojekt: Umsetzung eines einfachen Projekts mit den erlernten Techniken und Tools:
  Ein praktisches Projekt zur Anwendung der erlernten Fähigkeiten.

8. Ethik und Verantwortlichkeit in Data Science und Machine Learning

• Was bedeutet Ethik in Data Science und Machine Learning?:
  Die Bedeutung von Ethik in der Datenverarbeitung und ML.
• Risiken und Herausforderungen im Umgang mit Daten: Datenschutz, Verzerrungen und Fairness:
  Die wichtigsten ethischen Herausforderungen in Data Science und ML.
• Best Practices für den verantwortungsvollen Einsatz von Machine Learning:
  Tipps für den ethischen Einsatz von ML.
• Wie Unternehmen transparent und verantwortungsbewusst mit ihren Daten umgehen können:
  Strategien für den verantwortungsvollen Umgang mit Daten.

9. Zukunft von Data Science und Machine Learning

• Trends und Innovationen in Data Science und Machine Learning:
  Die neuesten Entwicklungen in Data Science und ML.
• Wie Unternehmen durch den Einsatz von KI und maschinellem Lernen ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern können:
  Die Rolle von KI und ML in der Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen.
• Wie Data Science und Machine Learning den Arbeitsmarkt verändern und welche neuen Berufsfelder entstehen:
  Die Auswirkungen von Data Science und ML auf den Arbeitsmarkt.
• Weiterführende Schritte: Wie man sich langfristig im Bereich Data Science und Machine Learning weiterentwickeln kann:
  Tipps für die langfristige Weiterentwicklung in Data Science und ML.

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