Im datengetriebenen Zeitalter haben viele neue Fähigkeiten an Marktrelevanz gewonnen. Am relevantesten sind abstrakt-technischen Skills wie Machine Learning, Programmierung und Data Science. Ein näherer Blick auf diese Skills legt jedoch ein subtiles Problem offen. Die Skills sind abstrakt und somit nicht selbsterklärend, werden aber oft für die Optimierung von unternehmensinternen Prozessen genutzt, deshalb müssen die resultierenden Ergebnisse an verschiedene Stakeholder kommuniziert werden.
Zielgruppe
Dieses Training richtet sich an alle Personen, die datengetriebene Ergebnisse präsentieren. Ebenfalls richtet sich dieses Training an alle, die ihre Präsentationsfähigkeiten mit modernen Methoden ausbauen wollen.
Lernziel
Nach Abschluss des Trainings können Teilnehmende selbstständig die wichtigsten Techniken des Data Storytellings auf eigene Präsentationen anwenden. Mithilfe dieser Techniken sind Teilnehmende in der Lage, datengetriebene Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Insbesondere können Teilnehmende abstrakt statistische Konzepte zielgruppengerecht in eine Präsentation einbinden.
Voraussetzungen für die Teilnahme
Für das Data Storytelling Training werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Es sollte aber eine Routine im täglichen Gebrauch mit Computern und gängiger Software bestehen.
Nächste Termine
Berufsbegleitend
Preis
Kontakt und Beratung
E-Mail:
Telefon: +49 (0) 30 6800 9503
Trainingsumgebung
Praxisnahe Lernumgebung
Die Teilnehmenden lernen mit Hilfe aktueller Technologien und neuster Python-Bibliotheken.
Moderner Technologie Stack
Im Training werden reale Datensets sowie Business Cases aus der Industrie verwendet, um praxisnahe Lernszenarien zu ermöglichen.
Browserbasiert
Den Teilnehmenden werden alle für das Training benötigten Rechenleistungen zur Verfügung gestellt.
Innovatives Data Lab
Das Training findet im Browser statt, so dass keine weiteren Software-Installationen benötigt werden.
Module
Kapitel 1
Einführung in das Data Storytelling
Relevanz kompetenter Präsentationen
Erster Überblick zu Data Storytelling
Kapitel 2
Kontext und Methode
Aspekte der Präsentationserstellung
Rahmenbedingungen einer Präsentation
Kapitel 3
Erzählung und Data Story
Konzept von Geschichten
Techniken des Geschichten Schreibens
Storyboard und Beispiel
Kapitel 4
Diagrammtypen und Visualisierungen
Vor- und Nachteile bestimmter Diagrammtypen
Leitfaden zur Auswahl geeigneter Visualisierungen
Kapitel 5
„Decluttering“ und Aufmerksamkeit
Techniken des „Decluttering“
Lenkung der Aufmerksamkeit in Abbildungen
Kapitel 6
Final Project
Übung: Use Cse und Storyboard
Kommentierte Musterlösung
Starttermine
Curriculum
Um einen detaillierten Einblick in die Inhalte zu erhalten, fordern Sie hier das Trainings-Curriculum an!
Flexible Trainingsformate
StackFuel hat unterschiedliche Trainingsformate entwickelt, um den vielfältigen Anforderungen einer modernen Arbeitswelt nachzukommen. Unsere berufsbegleitenden Trainings sind insbesondere für Mitarbeitende von Unternehmen konzipiert, da hier professionelle Weiterbildung und tiefgehender Kompetenzaufbau mit dem Arbeitsalltag in Einklang gebracht werden. Mit unseren FastTrack-Trainings gehen wir besonders auf die Bedürfnisse unserer Teilnehmenden und Kunden ein, die unsere Weiterbildung in Teilzeit oder Vollzeit durchführen möchten. Die wöchentliche Lernzeit der FastTrack-Formate ist somit konzentrierter und entwickelt Sie schneller in die Job-Rolle des Data Analyst oder Data Scientist.
Zertifizierung
Das Fachkräftetraining von StackFuel zeichnet sich durch einen praxisorientierten Bezug aus, das Mitarbeitende in die Job-Rollen der Zukunft weiterentwickelt und ihnen die nötigen Kompetenzen vermittelt, einen echten Mehrwert aus Daten zu schöpfen. Dies zeigt sich ebenfalls in dem abschließenden Projekt, das die Teilnehmenden durchführen und unser Mentoren-Team, bestehend aus Educational Data Scientists, analysiert und bewertet. Auf Grundlage eines eigenständigen Abschlussprojekts erhalten die Teilnehmenden zum Abschluss des Trainings ein Zertifikat, das sie in unterschiedlichen sozialen Netzwerken als auch privat verwenden, um einen Nachweis ihres neu erworbenen Wissens präsentieren zu können. Unsere Fachkräfte-Trainings Data Analyst (73598) Data Scientist (73597) sind ZFU* geprüft und zertifiziert. *Die ZFU prüft, ob ein Lehrgang den Anforderungen des Fernunterrichtschutzgesetzes entspricht und ob Lehrgänge fachlich und didaktisch für den Fernunterricht geeignet sind.
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Alexander Groß
Data Analyst bei AIC Portaltechnik
Das Data Lab von StackFuel bietet für mich einen echten Mehrwert. Hier spürt man den Praxisbezug besonders gut. Die Aufgaben waren immer klar beschrieben und anschaulich dargestellt. So wusste ich immer, was ich machen muss. Das Training an sich war eine großartige Erfahrung!
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Lutz Schneider
Strategischer IT-Einkäufer bei Axel Springer SE
Den größten Mehrwert bietet für mich der Praxisbezug. Dank StackFuel kann ich das Erlernte schnell umsetzen und für mich adaptieren. Das ist der echte Lernerfolg hinter den Online-Trainings.
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Jaroslaw Wojciech Sulak
Fachreferent für Datenanalysen
Die Inhalte des Online-Trainings von StackFuel waren sehr praxisorientiert. Es gab viele gute Beispiele und Projekte. Das fand ich sehr interessant und lehrreich. Seit dem Training hat sich mein Berufsalltag maßgeblich verändert: Ich bin jetzt Fachreferent für Datenanalysen in meiner Abteilung.
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Jenny Lindenau
Fachliche Leitung Testmanagement bei Bank Deutsches Kraftfahrzeuggewerbe GmbH
Die anwendungsfreundliche und flexible Weiterbildung Python-Programmierung hat meinen Blick auf komplexe Datenstrukturen komplett verändert. Dank des nachhaltigen und gut durchdachten Lernkonzepts sowie der nahtlosen Anwendung der Lerninhalte in der Entwicklungsumgebung kann ich das neu erlernte Wissen jetzt in meinem Joballtag vertieft in der Testautomation umsetzen und Daten seitdem leichter und effizienter verarbeiten.
Weitere Trainings
Data Awareness
Kennenlernen von Technologien und Grundlagen für datengetriebenes Arbeiten und Entscheiden sowie ein gesteigertes Datenbewusstsein
Data Driven Management
Einstieg in die Themen Data Strategy, Data Management und Data Thinking zur Erkennung des unternehmerischen Potentials von Daten.
Python Programmierung
Vermittlung der Programmiersprache Python und ausgewählter Bibliotheken zum Einlesen, Verarbeiten und Speichern von lokalen Daten.