Big Data - Grundlagen, Methoden und praktische Umsetzung

Nahezu alle Unternehmen, insbesondere auch in der Chemieindustrie, werden mit einer zunehmenden Komplexität und Dynamik der betrieblichen Umwelt und einer damit einhergehenden, ansteigenden Wettbewerbsintensität konfrontiert. Lösungsansätze zur erfolgreichen Bewältigung der damit verbundenen Herausforderungen bietet die zielgerichtete Analyse großer und komplexer Daten (Big Data). Während die Menge derartiger Daten exponentiell wächst, verfügt die Mehrzahl der Unternehmen über keine oder nur über rudimentäre Ansätze für ein entsprechendes Datenmanagement. Ebenfalls spielt die Bedeutung dieser Thematik in der akademischen Ausbildung bisher weitgehend keine Rolle.

Ziel des Kurses ist es, diese Lücke zu schließen und den Kursteilnehmenden fundierte Grundlagen des praktischen Arbeitens mit Big Data sowie entsprechende Methoden zu vermitteln. Neben den dafür notwendigen statistischen Kenntnissen wird den Kursteilnehmenden der gesamte Prozess der Datenbeschaffung, -aufbereitung und -analyse ausführlich und praxisorientiert anhand geeigneter Softwarelösungen vermittelt. Die Teilnehmenden des Kurses gewinnen somit die notwendige Souveränität, um im beruflichen Alltag Daten eigenständig und erfolgreich zu analysieren.

Das Modul bietet eine umfassende Einführung in das praktische Arbeiten mit Big Data und die dazu benötigten Instrumente. Die theoretischen Grundlagen werden durchgehend anhand praxisorientierter Beispiele und Fallstudien diskutiert und vertieft. Die praxisorientierte Umsetzung erfolgt mittels geeigneter, frei verfügbarer Software.

Highlights des Kurses sind:

• Business Intelligence: Strategische Potenziale identifizieren und einschätzen
• Big Data: Konzeptionelle, rechtliche und informationstechnische Grundlagen
• Datenqualität: Qualitätsoptimierung und Datenintegrität
• Datenmanagement: Identifikation, Beschaffung und Aufbereitung relevanter Daten
• Statistische Grundlagen: Deskriptive Analyse sowie Korrelations- und Regressionsanalysen
• Predictive Analytics: Zukünftige Entwicklungen modellieren und vorhersagen
• Reporting: Ergebnisse zielorientiert aufbereiten

Fach- und Führungskräfte sowie Projektleitende ohne bzw. mit geringen Vorkenntnissen, die einen kompakten Einstieg in das praktische Arbeiten mit Big Data suchen