Modul #1 Einführung in datengesteuerte Entscheidungsfindung Definition datengesteuerter Entscheidungsfindung, ihre Bedeutung und Vorteile
Modul #2 Den Entscheidungsprozess verstehen Überblick über den Entscheidungsprozess und wo Daten hineinpassen
Modul #3 Grundlagen der Datenkompetenz Grundlegende Konzepte der Datenanalyse, einschließlich Datentypen, Variablen und Datenqualität
Modul #4 Arbeiten mit Daten Praktische Erfahrung mit Daten, einschließlich Datenbereinigung, -manipulation und -visualisierung
Modul #5 Grundlagen der Datenvisualisierung Best Practices für die Erstellung effektiver Datenvisualisierungen
Modul #6 Deskriptive Statistik und Datenanalyse Berechnen und Interpretieren von zusammenfassenden Statistiken, einschließlich Mittelwert, Median und Standardabweichung
Modul #7 Inferenzstatistik und Hypothesentests Einführung in die Inferenzstatistik, einschließlich Hypothesentests und Konfidenzintervalle
Modul #8 Grundlagen des Data Mining und des maschinellen Lernens Überblick über Konzepte des Data Mining und des maschinellen Lernens, einschließlich überwachter und unüberwachter Lernen
Modul #9 Prädiktive Modellierung Erstellen und Interpretieren von prädiktiven Modellen, einschließlich Regression und Entscheidungsbäumen
Modul #10 Daten-Storytelling und Kommunikation Effektive Kommunikation von Erkenntnissen und Ergebnissen an Stakeholder
Modul #11 Big Data und NoSQL-Datenbanken Einführung in Big Data, Hadoop und NoSQL-Datenbanken
Modul #12 Cloudbasierte Datentools und -dienste Überblick über cloudbasierte Datentools und -dienste, einschließlich AWS, Google Cloud und Azure
Modul #13 Datenverwaltung und Ethik Best Practices für Datenverwaltung, Ethik und Compliance
Modul #14 Fallstudie:Analyse von Kundendaten Praktische Analyse von Kundendaten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen
Modul #15 Fallstudie:Optimierung von Abläufen mit Daten Verwendung von Daten zur Optimierung von Geschäftsabläufen und Verbesserung der Effizienz
Modul #16 Datengesteuerte Entscheidungsfindung in der Praxis Praktische Beispiele für datengesteuerte Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen
Modul #17 Aufbau einer datengesteuerten Kultur Strategien zur Förderung einer datengesteuerten Kultur innerhalb einer Organisation
Modul #18 Überwindung von Hindernissen für datengesteuerte Entscheidungsfindung Bewältigung allgemeiner Herausforderungen und Hindernisse für datengesteuerte Entscheidungsfindung
Modul #19 Datengesteuerte Entscheidungsfindung im digitalen Zeitalter Die Rolle datengesteuerter Entscheidungsfindung bei der digitalen Transformation von Unternehmen
Modul #20 Neue Trends bei datengesteuerter Entscheidungsfindung Erforschung neuer Technologien und Ansätze bei datengesteuerter Entscheidungsfindung
Modul #21 Best Practices für Datenqualität und -verwaltung Sicherstellung der Datenqualität und Implementierung effektiver Datenverwaltungsstrategien
Modul #22 Erweiterte Datenvisualisierungstechniken Verwendung interaktiver und dynamischer Visualisierungen zum Erzählen effektiverer Geschichten
Modul #23 Maschinelles Lernen für Geschäftsanwender Anwendung von Konzepten des maschinellen Lernens auf Geschäftsprobleme ohne umfassende technische Fachkenntnisse
Modul #24 Kursabschluss und Schlussfolgerung Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere als datengesteuerter Entscheidungsträger
