Data Quality Manager (m/w/d)
Nächster Starttermin: 11.03.2021, Donnerstag
- Data Quality Manager (m/w/d), Six Sigma Green Belt, Six Sigma Black Belt
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Andere Förderung oder Fragen?
Data Quality Manager (m/w/d)
"Datenqualtitätsmanagement" ist die Bezeichnung für sämtliche Maßnahmen, die eine vermögenswertorientierte Betrachtung von Daten in einem Unternehmen ermöglichen. Datenqualität ist für die Unternehmensführung von entscheidender Bedeutung, weil auf der Grundlage von Daten Entscheidungen gefällt, Marktchancen bewertet und Verhandlungen geführt werden. In dieser Weiterbildung lernen Teilnehmende im ersten Schritt die Grundlagen der Programmierung unter Verwendung der Programmiersprache Python sowie Fachkenntnisse zur Anlage und Verwendung von Datenbanken. Inhalte sind hier Datenbankmanagementsysteme (DBMS), das Entity-Relationship-Modell (ERM), die Structured Query Language (SQL) und die Software XAMPP. Diese Kenntnisse benötigen sie, um große Datenmengen speichern und pflegen und eigene Lösungen für weitere Anforderungen schaffen zu können. Weiterhin lernen Teilnehmende mit Six Sigma ein System zur Prozess- und Qualitätsverbesserung kennen. Das Vorgehen innerhalb des DMAIC-Zyklus von Six Sigma ist präzise strukturiert, gut erlernbar und mit einer einfachen Erfolgskontrolle. Es basiert immer auf Daten, Fakten und Messungen. Hierdurch können Qualitätsprobleme frühzeitig erkannt und beseitigt werden und Verschwendung durch Fehler jeglicher Art vermieden werden. Die Maßnahme und die Six Sigma Zertifizierung beinhalten die offiziellen Lerninhalte nach Vorgaben der American Society for Quality (ASQ) und orientiert sich an der ISO 13053.
Starttermine
Starte mit deiner Weiterbildung immer montags und donnerstags.
| 11.03.2021, Donnerstag | Anmeldung noch möglich! | |
|---|---|
| 15.03.2021, Montag | |
| 18.03.2021, Donnerstag | |
| 22.03.2021, Montag |
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Ausführliche Inhalte des Lehrgangs
Ausführliche Lehrgangsinhalte
Programmieren mit Python
- Grundlagen der Programmierung
- Definition Algorithmen, Verwendung in der Programmierung
- Python-Installation, Shell, Prompt und IDE
- Syntax-Regeln, Formatierung von Python-Code
- Variablen und Operatoren
- Datentypen und Anweisungen
- Funktionen und Fehler
- Objektorientierte Programmierung
Programmieren mit Python
- Grundlagen der Programmierung
- Definition Algorithmen, Verwendung in der Programmierung
- Python-Installation, Shell, Prompt und IDE
- Syntax-Regeln, Formatierung von Python-Code
- Variablen und Operatoren
- Datentypen und Anweisungen
- Funktionen und Fehler
- Objektorientierte Programmierung
Datenbanken
- Grundlagenwissen zu Datenbanken
- Datenbankmanagementsysteme (DBMS)
- Schlüssel in Datenbanken
- Normalisierung von Tabellen, Beispiel
- Entitiy-Relationship-Modell, Erstellung eines ERM
- SQL, SQL-Befehle, SQL-Joins
- XAMPP, Anlage einer Datenbank mit XAMPP
- Anlage einer Komplett-Datenbank
Six Sigma Green Belt
- Prozessmanagement mit Six Sigma
- Einordnung in die Methodenlandschaft
- Six Sigma Rollen und Aufgaben
- Rollen und Aufgaben des Green Belts
- Definition eines Projekts
- Prozess der Projektidentifikation
- Projektfindungsworkshop
Der DMAIC-Zyklus
- Define - Projektvertrag, Projektfokus, Kosten u.a.
- Measure - Kennzahlen, Statistik, Messsystemanalyse u.a.
- Analyze - Grafische Analyse, Regressionsanalyse u.a.
- Improve - Statistische Versuchsplanung, DOE u.a.
- Control - Prozessstandardisierung, Lean Methode u.a.
Six Sigma Black Belt
- Rollen und Aufgaben der Belts
- Auswahl der Belts, Teamdynamik
- Change Management, Qualitätsmanagement
- Hypothesentests, Stichprobengröße
- Datentransformationen
- Analytisch-hierarchischer Prozess AHP
- Hebelwirkung mittels Regressionsanalyse
- Lean Management Six Sigma
- Regelkarten
- Kanban
- Kaizen
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