Data Scientist mit PRINCE2 Kompakt und Projektmanagement Grundlagen
Zusammenfassung
Diese Weiterbildung vermittelt dir das notwendige Wissen, komplexe Datenmengen zu analysieren und gleichzeitig Projekte zu leiten – genau diese Kombination macht dich als Data Scientist (m/w/d) mit PRINCE2®- und Projektmanagement-Kompetenz unschlagbar!
Du erlernst die Grundlagen der Datenanalyse und das Handwerkszeug der Statistik, ergänzt durch PRINCE2®-Projektsteuerung und Ressourcenplanung. Von der Entwicklung eines Business Case über die Integration von Data Science im Unternehmen bis hin zur Arbeit mit Datenbanken und SQL wirst du optimal vorbereitet. So verbindest du wertvolle analytische Fähigkeiten mit methodischem Projektmanagement – eine ideale Kombination für die IT und Unternehmensorganisation!
Zielgruppe
Mitarbeiter und (angehende) Führungskräfte, die zusätzliche Fachkenntnisse in der Projektmanagement-Methode PRINCE2®️ aufbauen möchten und Interesse an der Analyse und Interpretation von Daten haben
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Fortgeschrittene Englisch-Kenntnisse.
Unterrichtszeiten: Vollzeit/Teilzeit
Der Start der Online-Weiterbildung ist jede Woche am Montag.
Die Unterrichtszeiten sind in Teilzeit und berufsbegleitend von montags bis freitags von 09:00 bis 13:00 Uhr und in Vollzeit von 09:00 bis 16:30 Uhr.
Du kannst an unseren Online-Weiterbildungen bequem von zu Hause aus oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine sichere Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Definition und Abgrenzung
Von der Idee zum Projekt
Ansätze im Projektmanagement
Projektstart und erste Schritte
Rollen im Projektmanagement
Risiken und Chancen
Phasen und Meilensteine
Zeit- und Ressourcenplanung
Vorstellung des PRINCE2® Frameworks
Grundprinzipien, Themen, Prozesse
Umsetzung in der Organisation
Themen und Prozesse
Business Case, Organisation, Qualität
Pläne, Risiken, Änderungen, Fortschritt
PRINCE2® und Agile
Anpassung der Grundprinzipien, Themen, Prozesse
Anpassung der Managementprodukte
Rollen und Verantwortlichkeiten
Kommunikation
Definition und Theoretische Grundlagen für Date Science
Statistik
Grundlagen ausgewählter Methoden von Data Science
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Fallstudien
Einführung in Trustworthy AI
Rechtliche Rahmenbedingungen in der EU
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-Systemen
Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI)
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
Einführung in Datenbanken
Datentypen, Vorteile der Verwendung von Datentypen
Schlüssel in Datenbanken
Entitiy-Relationship-Modell (ERM)
Erstellung von Tabellen in Datenbanken
Structured Query Language (SQL) und die Anwendung
Basic SQL-Befehle, erweiterte SQL-Befehle, SQL-Joins
Speicher- und Leistungsoptimierung von Datenbanken
Sicherheit von Datenbanken
Datenbankmanagementsysteme
Einführung und Überblick
Excel als Datenbank
Strukturierung von Tabellen
Verwendung von Formeln und Zellinhalten
Filtern und Sortieren von Daten
Basiswissen über Namen und Techniken beim Einsatz von Namen
Gliederung von Tabellen
Formeln und Zellinhalte überwachen
Spezialfilter, Excel-Datenbanken und Analyse
Erstellung von Pivot-Tabellen
Trendanalysen, Datentabellen und Zielwertsuche
Szenarien und Matrizen
Diagramme und Grafiken
Daten importieren und exportieren
Unsere Lernplattform
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