Modulstudium
Eine der zentralen Herausforderungen im Kontext von „Big Data“ ist die Aufbereitung vorhandener Daten. Zwar stehen vielen Unternehmen Software-Tools zur Datenanalyse zur Verfügung, diese können jedoch nur nutzenbringend eingesetzt werden, wenn die Datenbasis eine ausreichende Qualität hat. In den meisten Fällen sind erhobene Daten jedoch unvollständig. Dies führt dazu, dass die Ergebnisse klassischer Datenanalyseverfahren eine geringe Aussagekraft haben.
Dieses Modul stellt Methoden, Strategien und Technologien vor, die speziell zur Erkennung und zum Ausnutzen von Mustern in großen Datenbeständen verwendet werden können. Um praxisnah vorzugehen, wird die Anwendung der beschriebenen Techniken in der Programmiersprache Python dargestellt.
Nach der Teilnahme an dem Modul sind Sie in der Lage,
Fach- und Führungskräfte sämtlicher Branchen, die sich mit der Strukturierung und Harmonisierung von unterschiedlichsten Datenquellen beschäftigen, um durch das Heben bislang unerschlossener Informationen einen wirtschaftlichen Mehrwert zu erzielen.
Kombination aus selbstständigem E-Learning und Live-Online-Seminaren
Anmeldeschluss:
16.02.2025
Marlene Schwegmann
Leitung Zertifikatsprogramme
+49 421 5905 4798
E-Mail
Prof. Dr. Armin Varmaz
Betriebswirtschaftslehre, insb. internationales Finanzmanagement, Hochschule Bremen
Teilnahmevoraussetzungen | • Abschluss eines Studiums oder einer Berufsausbildung • Mind. einjährige Berufserfahrung • Fortgeschrittene Excel-Kenntnisse (z.B. MITTELWERT, STABW) • Zahlenaffinität und Interesse an statistischen Fragestellungen |
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Maximale Teilnehmendenzahl | 15 |
Art | • Modulstudium, einzeln buchbar • gleichzeitig Modul 2 des CAS-Zertifikatsstudiums "Data Analyst" • gleichzeitig Modul 1 des CAS-Zertifikatsstudiums "Data Scientist" |
Format | Das Modulstudium wird online durchgeführt. Die Inhalte werden selbstständig anhand angeleiteter Online-Lerneinheiten auf der Lernplattform der HSB erarbeitet. Dazu finden die begleitenden Live-Online-Seminare statt, welche die virtuelle Anwesenheit der Teilnehmenden erfordern. Die Online-Seminare dienen der thematischen Einführung, der Vermittlung erklärungsbedürftiger Inhalte sowie der Besprechung der Fallstudien, an denen während der Weiterbildung gearbeitet wird. |
Methoden | Kombination aus Online-Lerneinheiten, Online-Seminar, Übungen und Fallstudienarbeit |
Aufwand | 60 Kontaktstunden plus ca. 120 Std. Selbststudium (nach individuellem Bedarf) |
Dauer | 5 Online-Seminare à 4 Unterrichtsstunden, 40 Unterrichtsstunden E-Learning, zzgl. Prüfungsleistung, ca. 3 Monate insgesamt |
Prüfung | Hausarbeit in Form einer Fallstudie, welche die a) Konzeption und b) Implementierung eines praxisnahen und realisierbaren Big Data Use Cases und c) die Demonstration von Techniken zur Muster- und Ausreißer-Identifikation mit Python beinhaltet |
Abschluss | Hochschulzertifikat nach erfolgreich abgelegter Prüfung 6 ECTS-Leistungspunkte für Teilnehmende mit Hochschulzugangsberechtigung Teilnahmebescheinigung, sofern keine Prüfung abgelegt wird |
Preis | 1.490,00 € |