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Grundlagenwissen für datengetriebenes Denken und Arbeiten

Data Literacy

Kursbeschreibung

Mit dem Data Literacy Training steigst Du in das Thema Daten ein und erwirbst grundlegende Datenkompetenzen, um Daten gewinnbringend im eigenen Unternehmen zu verarbeiten. Du erweiterst Dein Wissen über die wichtigsten Datentechnologien wie Big Data, künstliche Intelligenz oder das Internet der Dinge und lernst die wichtigsten Datenberufe wie bspw. den Data Engineer oder BI Analyst kennen. Mit Abschluss des Trainings hast Du einen ganzheitlichen Überblick über den gesamten Datenverarbeitungsprozess und kannst Daten in Deinen Berufsalltag integrieren.

In diesem Training lernst Du

  • Datentechnologien wie Big Data oder künstliche Intelligenz kennen und lernst sie voneinander abzugrenzen
  • Datenverarbeitungsprozesse für Datenanalysen und komplexe Datenmodelle kennen
  • die fachgerechte Kommunikation mit Datenexperten
  • Datenprojekte und Datenvisualisierungen zu beurteilen
  • Video abspielen

    Zielgruppe

    Dieser Einsteigerkurs eignet sich für alle, die sich mit Begriffen wie Big Data oder künstliche Intelligenz erstmalig näher vertraut und grundlegende Datenkompetenzen (Data Literacy) aufbauen möchten, um sich für den Umgang mit Daten fit zu machen.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    Für das Training werden keine Vor- oder Programmierkenntnisse vorausgesetzt.
    Datenkompetenz
    Online-Training
    12 Stunden
    4 Kapitel + 6 Business Cases
    Anfänger:innen
    Deutsch oder Englisch
    Teilnahmezertifikat
    290€
    pro Jahr inkl. MwSt.

    Kursbeschreibung

    Mit dem Data Literacy Training steigst Du in das Thema Daten ein und erwirbst grundlegende Datenkompetenzen, um Daten gewinnbringend im eigenen Unternehmen zu verarbeiten. Du erweiterst Dein Wissen über die wichtigsten Datentechnologien wie Big Data, künstliche Intelligenz oder das Internet der Dinge und lernst die wichtigsten Datenberufe wie bspw. den Data Engineer oder BI Analyst kennen. Mit Abschluss des Trainings hast Du einen ganzheitlichen Überblick über den gesamten Datenverarbeitungsprozess und kannst Daten in Deinen Berufsalltag integrieren.

    In diesem Training lernst Du

  • Datentechnologien wie Big Data oder künstliche Intelligenz kennen und lernst sie voneinander abzugrenzen
  • Datenverarbeitungsprozesse für Datenanalysen und komplexe Datenmodelle kennen
  • die fachgerechte Kommunikation mit Datenexperten
  • Datenprojekte und Datenvisualisierungen zu beurteilen
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    Zielgruppe

    Dieser Einsteigerkurs eignet sich für alle, die sich mit Begriffen wie Big Data oder künstliche Intelligenz erstmalig näher vertraut und grundlegende Datenkompetenzen (Data Literacy) aufbauen möchten, um sich für den Umgang mit Daten fit zu machen.

    Voraussetzungen für die Teilnahme

    Für das Training werden keine Vor- oder Programmierkenntnisse vorausgesetzt.
    Das erwartet Dich

    Kursüberblick

    In unserem Data Awareness Training lernst Du wie Du Datenkompetenz aufbaust und den richtigen Umgang mit Daten lernst.
    Ausschnitt aus dem Data Awareness Training. Eine Einführung in den Umgang mit Daten und wie Du Datenkompetenz aufbaust.

    Data Literacy

    Mit diesem Einsteiger-Training tauchst Du in die Welt der Daten ab und baust Dir Data Literacy auf.

    Experteninterviews

    Lerne von führenden Datenexperten und ihrem Arbeitsalltag mehr über den professionellen Umgang mit Daten.

    Interaktive Aufgaben

    Wende Dein neues Wissen in interaktiven Praxisaufgaben an und festige es für die spätere Anwendung im Alltag.

    Data Literacy

    Mit diesem Einsteiger-Training tauchst Du in die Welt der Daten ab und baust Dir Data Literacy auf.

    Experteninterviews

    Lerne von führenden Datenexperten und ihrem Arbeitsalltag mehr über den professionellen Umgang mit Daten.

    Interaktive Aufgaben

    Wende Dein neues Wissen in interaktiven Praxisaufgaben an und festige es für die spätere Anwendung im Alltag.

    Module

    In diesem beginnenden Kapitel werden die Teilnehmenden in die
    Themenwelt „Big Data“ eingeführt. Ein besonderer Fokus liegt auf
    dem Ablauf eines typischen Datenverarbeitungsprozesses von der
    Erzeugung bis zur Analyse der Daten. In diesem Zusammenhang
    erkennen Teilnehmende den Mehrwert und die Relevanz
    hochwertiger Datenqualität in Form von strukturierten Daten. Sie
    erhalten Regeln und Richtlinien, wie sie die benötigte
    Datenqualität aufbauen und sicherstellen.

  • Begriffsklärung und Anwendungsfälle von Big Data

  • Daten als Entscheidungshilfe nutzen

  • Datenverarbeitungsprozess:

    • Überblick des gesamten Prozesses

    • Strukturierte Daten im Fokus

    • Aggregation und Datenqualität

  • Datenvisualisierung I:

    • Allgemeine Best Practices

  • Säulen- und Tortendiagramme verstehen

  • Dieses Kapitel vermittelt den Teilnehmenden die Kompetenz
    Mehrwerte und die Möglichkeiten von Daten zuerkennen. Sie erlernen
    die relevanten Punkte bei der Umsetzung neuer Dateninfrastrukturen
    und eigenen sich Kenntnisse der Datenvisualisierung zur möglichst
    klaren und unmissverständlichen Kommunikation von Ergebnissen.

  • Datenspeicher im Unternehmen kennenlernen

  • Datenverarbeitungsprozess:

    • Verschiedene Datenmodelle im Fokus

    • Umgang mit fehlenden Daten

  • Datenvisualisierung II:

    • Verstehen von Histogrammen

    • Best Practices für Liniendiagramme

    • Ortinformationen durch Karten
    In dem dritten Kapitel werden die Begriffe künstliche Intelligenz,
    maschinelles Lernen und Deep Learning entmystifiziert. Die
    Teilnehmenden werden dazu befähigt einzuschätzen, was
    künstliche Intelligenz bereits leisten kann und was noch nicht.
    Durch das Erlernen von Fachbegriffen sind die Teilnehmenden in
    der Lage auf Augenhöhe mit Mitarbeitenden der Fachabteilungen
    für Datenanalyse zu kommunizieren.

  • Definition und Anwendung künstlicher Intelligenz

  • Fokus Machine Learning

    • überwachtes Lernen: Regression und Klassifizierung

    • unüberwachtes Lernen: Clustering

    • Relevanz von Datenqualität

  • Erkennen von Korrelationen

  • Datenvisualisierung III:

    • Streudiagramme interpretieren

    • Einflussfaktoren aus Regressionsgeraden ermitteln

    Im abschließenden Kapitel „Internet der Dinge“ wird erklärt,
    dass Sensoren diverse Daten liefern können. Die Teilnehmenden
    erkennen, dass diese Daten ebenfalls wichtige Erkenntnisse
    liefern. Weiterhin erhalten sie eine Vorstellung davon, wie die
    Vernetzung von Geräten zur Verbesserung von Prozessen oder neuen
    Wertschöpfungsmöglichkeiten führen kann.

  • Internet der Dinge und Industrie 4.0:

    • Begriffsklärung, Chancen und Anwendungsfälle

  • Zusammenführung von Daten mehrerer Quellen

  • Grundlagen von A/B-Testing

  • Präsentation und Interpretation von Daten

    • Grundlagen des Storytellings

    • Best Practices für Data Storytelling

    Starttermine

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    Curriculum_Data_Literacy

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    Lernumgebung
    Trainiere online im Browser in unserer interaktiven Lernplattform.

    StackFuel bietet Dir eine innovative Lernumgebung, mit der Du Deine Datenkompetenz auf die effektivste Weise weiterentwickelt – interaktiv und mit echten Praxisaufgaben. Lerne zu programmieren in unserem Data Lab und entwickle Algorithmen und Automatisierungen mit realen Datensätzen aus der Industrie. Überzeuge Dich jetzt und profitiere von 80 % Praxisanteil in unseren Trainings. 

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    Warum StackFuel

    Wir sind Dein strategischer Lernpartner - inklusive Mentoring & Förderung.

    Ob Mitarbeitende, Arbeitslose oder Führungskräfte – wir entwickeln Dich zum Datentalent mit unseren förderbaren Weiterbildungen und Umschulungen, die für jede Fachabteilung und jede Karrierestufe passen. Dabei stellen wir Deinen Lernerfolg mit unserem engagierten Mentoring Team sicher und blieben immer am Ball mit Dir. Unsere Praxisaufgaben und Projekte machen Dich fit für den Umgang mit den neuesten Technologien und Anwendungen.

    Künstliche Intelligenz in Unternehmen: AI Literacy hilft Dir dabei, den Einsatz von KI in Unternehmen besser zu verstehen und Du bekommst die nötigen Kernkompetenzen, um bestehende und neue KI-Anwendungen anhand verschiedener Szenarien aus dem Business-Alltag sicher zu verstehen, für Dein Unternehmen erfolgreich zu übertragen und mit ihnen zu interagieren.
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    Künstliche Intelligenz in Unternehmen: AI Literacy hilft Dir dabei, den Einsatz von KI in Unternehmen besser zu verstehen und Du bekommst die nötigen Kernkompetenzen, um bestehende und neue KI-Anwendungen anhand verschiedener Szenarien aus dem Business-Alltag sicher zu verstehen, für Dein Unternehmen erfolgreich zu übertragen und mit ihnen zu interagieren.

    Ob Mitarbeitende, Arbeitslose oder Führungskräfte – wir entwickeln Dich zum Datentalent mit unseren förderbaren Weiterbildungen und Umschulungen, die für jede Fachabteilung und jede Karrierestufe passen. Dabei stellen wir Deinen Lernerfolg mit unserem engagierten Mentoring Team sicher und blieben immer am Ball mit Dir. Unsere Praxisaufgaben und Projekte machen Dich fit für den Umgang mit den neuesten Technologien und Anwendungen.

    Unser FAQ

    Die wichtigsten Fragen auf einen Blick.

    Daten sind aus unserem (Berufs-)Leben nicht mehr wegzudenken. In fast allen Bereichen helfen Daten Dir dabei, Sachverhalte besser zu verstehen und Entscheidungen präziser treffen zu können. Daten-Skills sind der Schlüssel, um Daten auch richtig verwerten und interpretieren zu können. Auch wenn Du es vielleicht nicht merkst, arbeitest, interagierst und generierst Du jeden Tag Daten. Diese Daten werden für Unternehmen immer wichtiger und sind die Basis für Entscheidungen und Geschäftsmodelle. Mit Daten arbeiten zu können, sichert Deinen Job und kann Deiner Karriere.

    Wir empfehlen Dir die Weiterbildung in der berufsbegleitenden Variante, wenn Du Dich während der Regelarbeitszeit weiterbildest und dafür z. B. von Deinem Unternehmen eine bestimmte Zeit eingeräumt bekommst. Deshalb ist diese Variante auf sechs bis acht Stunden Lernzeit pro Woche ausgelegt.

    Unsere Teilzeit-Variante empfehlen wir, wenn Du Dir Deine Lernzeit komplett selbstständig einteilen kannst, z. B. im Fall einer Kurzarbeit oder einer Phase, in der Du die Weiterbildung schnellstmöglich abschließen möchtest oder musst. Hier empfehlen wir dennoch 12 Stunden pro Woche als Richtwert, um die Lerninhalte optimal aufnehmen und verarbeiten zu können.

    Durch unser Mentoring ermöglichen wir Dir das bestmögliche Lernerlebnis und unterstützen so Deinen nachhaltigen Lernerfolg. Damit Lerninhalte nicht schnell konsumiert und dann auch schnell wieder vergessen werden, setzen wir auf Mentoring durch Fachexpert:innen. Unsere Data Scientist:innen begleiten Dich während des Trainings und stellen somit sicher, dass Du die Lerninhalte verinnerlichst und auf Deinen Berufsalltag anwenden kannst. Das beinhaltet:

    • Ein unkompliziertes On- und Offboarding
    • Ein Kick-off-Webinar
    • Regelmäßiger Austausch im Lernforum
    • Unterstützung per E-Mail, Telefon und im Forum
    • Wir helfen Dir dabei inhaltliche Probleme selbst lösen zu lernen.
    • Ein Abschlussprojekt
    • Ein 1zu1-Feedbackgespräch inklusive persönlicher Evaluation Deines Lernerfolgs.

    Gerne helfen wir Dir bei dieser Entscheidung in einem persönlichen Gespräch, wo wir herausfinden, welche Weiterbildung am besten zu Dir und Deinen Karrierezielen passt. Buch gerne ein Beratungsgespräch bei uns.

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    Schau Dir unsere weiteren Trainings an.

    Data Analyst – Grundlagen und Fachwissen für Quereinsteiger
    Weiterbildung zur Fachkraft für Datenanalyse
    TYP:
    Online-Training oder Präsenztraining
    Dauer:
    5 Monate (900 UE)
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    TYP:
    Online-Training oder Präsenztraining
    DAUER:
    5 Monate (900 UE)
    Analytics & Reporting – Focus Power BI
    Leitfaden für wirkungsvolle Dashboards in Power BI
    TYP:
    Online-Training
    Dauer:
    32 Stunden (4 Wochen)
    Analytics & Reporting – Focus Power BI
    Leitfaden für wirkungsvolle Dashboards in Power BI
    TYP:
    Online-Training
    DAUER:
    32 Stunden (4 Wochen)
    BI Analyst – Focus Power BI
    Qualifizierung für die Jobrolle als Business Intelligence Analyst
    TYP:
    Online-Training
    Dauer:
    72 Stunden (4 Monate)
    BI Analyst – Focus Power BI
    Qualifizierung für die Jobrolle als Business Intelligence Analyst
    TYP:
    Online-Training
    DAUER:
    72 Stunden (4 Monate)

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