Datengestützte Entscheidungsfindung
( 24 Module )

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

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