Gebühr folgt

Für GDCh-Mitglieder

Noch kein Mitglied?

Gebühr folgt

Für Nichtmitglieder

Big Data - Grundlagen, Methoden und praktische Umsetzung

Kurs-ID: 642/23

Themen-Highlights

Business Intelligence und Big Data

Instrumente des Datenmanagements

Statistische Grundlagen

Statistische Analysen mit R

Ziele & Inhalte

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

Über die Kursleitung

Prof. Dr. Uwe Kehrel

FOM Hochschule für Oekonomie und Management

Prof. Dr. Uwe Kehrel FOM Hochschule für Ökonomie und Management, Münster Uwe Kehrel ist seit 2016 Professor für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Controlling an der FOM Hochschule für Ökonomie und Management. Zuvor war er 7 Jahre Akademischer Rat am Institut für betriebswirtschaftliches Management im Fachbereich Chemie und Pharmazie der Uni Münster. Seine Schwerpunkte in Forschung und Lehre liegen dabei im Innovationscontrolling sowie im Prozess- und Risikomanagement, insbesondere in der chemischen und pharmazeutischen Industrie.

Zeitplan

Das E-Learning-Programm erstreckt sich über 4 Wochen. Die einzelnen Kurseinheiten sowie praxisnahe Fallstudien können in diesem Zeitraum orts- und zeitunabhängig bearbeitet werden. Gelegenheit zur Diskussion bietet ein zweistündiger Live-Vortrag, der der Vertiefung und dem Transfer des Stoffes dient. Individuelle Fragen können gestellt und in den Kurs mit eingebunden werden.
 
Modul 1: Grundlagen von Business Intelligence und Big Data
- Strategische Potenziale
- Rechtliche Grundlagen
- Informationstechnische Grundlagen

Modul 2: Datenmanagement
- Grundlegende Prinzipien
- Software

Modul 3: Daten visualisieren
- Rahmenbedingungen der Kommunikation
- Erstellung von Grafiken

Modul 4: Statistische Grundlagen Teil 1
- Deskriptive Statistik
- Zusammenhangsmaße und Verteilungen

Modul 5: Statistische Grundlagen Teil 2
- Hypothesentest
- Regressionsanalyse
- Gruppenvergleiche

Modul 6: Statistische Grundlagen Teil 3
- Statistisches Modellieren und Predictive Analytics
- Entscheidungsbäume
- Text Mining

Live-Vortrag: Ternin folgt

Zielgruppe

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

Mehr Informationen



Der Kurs findet auf der GDCh eigenen Lernmanagementplattform statt. Der Zugang zur Plattform ist passwortgeschützt und browserbasiert. Es ist keine Installation erforderlich.

Kontakt

Sie haben Fragen oder möchten Informationen?

Wir freuen uns auf Ihre Nachricht.

Kontakt

Sie haben Fragen oder möchten Informationen?

Wir freuen uns auf Ihre Nachricht.