Zusammenfassung
In der heutigen Arbeitswelt sind Six Sigma Green Belt und Data Science unverzichtbare Kompetenzen, um Prozesse zu optimieren und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Six Sigma Green Belt hilft dabei, Fehler in Prozessen systematisch zu identifizieren und kontinuierliche Verbesserungen umzusetzen, während Data Science die Fähigkeit bietet, große Datenmengen zu analysieren und daraus wertvolle Insights zu gewinnen. Diese beiden Kenntnisse ergänzen sich hervorragend, da die datengestützte Analyse von Data Science die Prozessverbesserung durch Six Sigma präzise untermauert, was zu fundierteren Entscheidungen und effizienteren Abläufen führt.
Zielgruppe
Mitarbeitende sowie Fach- und Führungskräfte (m/w/d) aus den Bereichen Qualitätsmanagement, Vertrieb, Forschung, Entwicklung, Verwaltung, sowie Produktion in produzierenden und Dienstleistungsunternehmen.
Voraussetzungen
Abgeschlossene Berufsausbildung und/oder Studium. Mindestens 3 Jahre Berufserfahrung. Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik. Computer-Kenntnisse. 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 oder – bei Bedarf – online von einem unserer über 200 Lernstandorte aus teilnehmen. Dort sorgen wir für eine ruhige Lernumgebung und eine sichere Internetverbindung.
Das wirst du lernen
Wir vermitteln unser Wissen verständlich und praxisorientiert. Damit unser Weiterbildungsangebot deinen Vorstellungen entspricht, haben wir alle Lerninhalte in einer Themenübersicht aufgelistet.
Historie, Hintergründe, Aufbau und Organisationsstruktur von Six Sigma
Projekt definieren (Define)
Ausgangslage untersuchen und Messgrößen festlegen (Measure)
Zusammenhänge verstehen und analysieren (Analyze)
Lösungen erarbeiten und umsetzen (Improve)
Nachhaltigkeit umsetzen und regeln (Control)
Projektarbeit
Statistik
Integration von Data Science im Unternehmen
CRISP-DM Vorgehensmodell
Bias und vertrauenswürdige KI
Ethik und Fairness in KI-systemen
Instrumentarien zur Risiko(Folge)abschätzung
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