Inhalt:

Im Modul „Management digitaler Plattformen“ werden den Teilnehmern die Arten und Charakteristika von digitalen Plattformen vermittelt. Auf Basis anschaulicher Fallstudien werden wesentliche Managementaspekte analysiert und Lösungsmöglichkeiten erarbeitet. Teilnehmer sollen in die Lage versetzt werden, die wesentlichen Fragestellungen rund um das Management digitaler Plattformen selbständig beantworten zu können, um somit die Chancen der Plattformökonomie optimal nutzen zu können.

Termine:

• Freitag, 13. November 2020
• Freitag, 11. Dezember 2020
• Freitag, 12. Februar 2021

Lernsetting:
Das Online-Studium findet im Selbststudium und in Form von Gruppenarbeit im Rahmen von Präsenzphasen statt. Für das Selbststudium stehen Video-Vorlesungen, die Ihnen die Modulinhalte anschaulich darlegen, und ein ausführliches Skript bereit. Das lesefreundliche Skript ist nach dem didaktischen Konzept der Universität Ulm für berufsbegleitend Studierende aufbereitet: es enthält beispielsweise Lernstopps, Multiple Choice Fragen, Übungen, etc. Ihr Mentor wird Ihnen in regelmäßigen Abständen Online-Sprechstunden anbieten, die Sie bei der Bearbeitung des Lernstoffs unterstützen. Außerdem steht ein weiteres Forum für den Austausch der Studierenden untereinander bereit.

Modulverantwortlicher:  Professor Dr. Mischa Seiter, Professor für Wertschöpfungs- und Netzwerkmanagement im Institut für Business Analytics

Beschreibung:
Digitale Plattformen verändern den Wettbewerb ganzer Branchen. Prominente Beispiele hierfür sind Amazon, Apple oder Airbnb. Zudem werden IIoT-Plattformen in der Praxis immer relevanter. Diese Plattformen ermöglichen eine Vernetzung von Produktionsprozessen, Maschinen oder Produkten im Internet of Things. Die grundlegende, aber nicht triviale Frage lautet: Soll eine Plattform aufgebaut oder eine bestehende Plattform genutzt werden? Sowohl die Entscheidung für den Aufbau als auch für die Nutzung wirft weitere Fragen auf: Wie führe ich Nutzer auf eine Plattform? Wie sichere ich die Qualität? Welche Formen von Gebühren kann ich erheben? Wie wähle ich eine geeignete Plattform aus? Antworten auf diese und viele weitere Fragen erhalten Sie in unserem Modul „Management digitaler Plattformen“. Die Inhalte werden anhand von Praxisbeispielen verdeutlicht und durch die Bearbeitung von Fallstudien können Sie das gelernte Wissen direkt in Ihrem Unternehmen umsetzen.

Leistungsumfang:
Bei erfolgreichem Abschluss des Moduls erhalten Sie ein Zertifikat sowie ein Supplement, das die Inhalte des Moduls als Übersicht auflistet. Im Supplement bestätigt Ihnen der Modulverantwortliche das Äquivalent von 6 Leistungspunkten nach ECTS.

>> weitere Informationen auf der SAPS-Webseite der Universität Ulm

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KOSTENLOSE WEITERBILDUNG
Im Rahmen des Projekts „Data Literacy und Data Science für den Mittelstand“ entwickelt die Universität Ulm in Kooperation mit der MHP Management- und IT-Beratung GmbH einen eintägigen Workshop zum Thema „Robotic Process Automation“.

INHALTE DES WORKSHOPS

• Grundlagen von RPA und praxisnahe Use Cases aus verschiedenen Unternehmensbereichen
• Einführung von RPA in ein Unternehmen – was muss beachtet werden?
• Zukunft von RPA – wohin geht die Reise?
• Interaktiv: RPA Potenziale entdecken und priorisieren
• Hands-On: Mein erster Software Roboter

ZIELGRUPPE
Das Angebot richtet sich an Führungskräfte von klein- und mittelständischen Unternehmen aus allen betrieblichen Bereichen, die repetitive und zeitintensive Prozesse automatisieren wollen.

ORT
MHPLab in Ludwigsburg, Hindenburgstrasse 45, 71638 Ludwigsburg
> Flyer zur Veranstaltung

+++ Workshop ist ausgebucht, es gibt eine Warteliste +++

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Ein Online-Kurs der Universität Mannheim

Termine:
21. bis 24. September 2020 (jeweils 19:00 – 21:00 Uhr)

Format:
Online Kurs mit praktischen Übungen

Inhalte:

Der Kurs ist eine Einführung in die Grundlagen der Programmiersprache Python, um den Teilnehmer die Arbeit im Bereich Data Science mit Python zu ermöglichen. Es werden keine Kenntnisse, bis auf ein generelles Verständnis von Computern und ein Interesse an der Materie, vorausgesetzt. Der Kurs wird die Grundlagen der Programmiersprache, wie Variablen, Datentypen, for-schleifen und if-Bedingungen, einführen. Danach werden die Library’s Numpy, Pandas und Matplotlib vorgestellt. Am Ende des Kurses ist der Teilnehmer in der Lage einen Datensatz in Python hochzuladen, zu bearbeiten und zu visualisieren. Zusätzlich zu den technischen Inhalten werden Ausblicke und Möglichkeiten zum eigenständigen Weiterlernen gegeben.

Themen:

• Variablen mit Datentypen
• Listen, Arrays etc.
• Logik (if-else Bedingungen etc.)
• Schleifen
• Funktionen
• Packages allgemein
• Numpy
• Pandas
• Matplotlib

 Methoden:

• Live Coding
• Projektarbeit
• Aufgaben zur selbstständigen Bearbeitung
• Präsentation
• Sprechstunde

Wir planen den Kurs möglichst interaktiv zu gestalten, sodass während der Veranstaltungen auch selbst am Code gearbeitet wird. Der Kurs wird auf verschiedenen Formaten, wie dem Live-Coding, Präsentationen und Projekten basieren, um die Teilnehmer möglichst verständlich an die Thematik heranzuführen.
Versäumte Veranstaltungen können eigenständig nachgeholt werden. Wir sind auch außerhalb der Kurszeiten für Fragen und Hilfestellungen verfügbar, jedoch nicht im gleichen Umfang wie in den Sitzungen.

 Zielgruppe:

Alle, die in der Lage sein wollen, sich selbst einen Überblick über Ihre Daten zu verschaffen.

Der Beitrag 21. bis 24.9.2020 | UMA | Einführung in Python mit Fokus auf die Anwendung im Bereich Data Science erschien zuerst auf dataakademie.de.

Ein Online-Kurs der Universität Mannheim

Termine:
19. bis 22. Oktober 2020 (jeweils 19:00 – 21:00 Uhr)

Format:
Online Kurs mit praktischen Übungen

Voraussetzungen:

• Python Grundlagen (z.B. Kurs „Einführung in Python mit Fokus auf die Anwendung im Bereich Data Science“)
• Statistik/Wahrscheinlichkeitstheorie Grundlagen (Abiturniveau)

Inhalte:

Der Kurs ermöglicht den Teilnehmern, welche bereits ein hinreichendes Basiswissen in Python und in der Statistik/Wahrscheinlichkeitstheorie aufweisen, einen breiten Einblick und erste Erfahrungen im Bereich Zeitreihenanalyse zu gewinnen. Es werden grundlegende Konzepte und Methodiken eingeführt, die in anschließenden, praktischen Lektionen auf echte Daten angewandt werden können. Ziel dieses Programms ist es, den Teilnehmern das nötige Werkzeug und eine erste Intuition zu vermitteln, um eine Zeitreihe aufzubereiten, zu analysieren und verschiedene Modelle darauf anwenden zu können. Zusätzlich zu den technischen Inhalten werden Ausblicke und Möglichkeiten zu eigenständigem Weiterlernen vermittelt.

Themen:

• Allgemeine Definition und Einführung von/in Zeitreihen
• Vorstellung grundlegender Modelle für Prognosen
• Allgemeine Einführung in den Prozess des Machine-Learning (Preprocessing, Train/Test Split, Over/Underfitting, Evaluation Metrics, Hyperparameter)
• Zeitreihen-Verarbeitung
• Zeitreihen-Visualisierung
• Einführung in Referenzmethoden
• Einführung in statistische Zeitreihenmethoden
• Einführung in Maching-Learning-Methoden zur Prognose

Methoden:

• Live-Coding
• Projektarbeit
• Aufgaben zur selbstständigen Bearbeitung
• Präsentation

Zielgruppe

Alle, die Entwicklungen im Unternehmen besser verstehen oder vorhersagen wollen.

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Technische Hochschule Ulm, 3 Leistungspunkte nach ECTS
Sprache: Deutsch, Modulverantwortlicher und Dozent: Prof. Dr. Reinhold von Schwerin
Beginn: Erste Oktoberwoche 2020 mit einer Einführungsveranstaltung (online)

Voraussetzungen

Kenntnisse relationaler Datenbanken (SQL) und grundlegender Programmierkonzepte sind hilfreich, aber nicht unabdingbar

Lernziele

Die Studierenden …

Fachkompetenz

• erläutern Syntax und Semantik von Sprachkonstrukten in Python
• verstehen Grundkonzepte der prozeduralen Programmierung
• setzen Programmierregeln für verständliche und wartbare Programme bei der Implementierung um
• wenden grundlegende Python-Bibliotheken für Datenanalyse an
• wählen algorithmische Lösungsmuster passend für gegebene analytische Problemstellungen aus

Methodenkompetenz

• lösen einfache Anwendungsprobleme mit Hilfe einer geeigneten programmtechnischen Lösung
• entwerfen, implementieren und testen Algorithmen zur Problemlösung
• können die Problemlösungen in den betrieblichen Kontext einordnen

Sozial- und Selbstkompetenz

• entwickeln und diskutieren Lösungen für Programmierprobleme und arbeiten in Kleingruppen
• schätzen eigene analytische und konzeptionelle Fähigkeiten ein und können fachliche Stärken und Schwächen reflektieren

Inhalte

Die folgenden Inhalte werden mit umfangreichem Übungsanteil auf Basis realer Daten (etwa von der Kaggle-Website) vermittelt:

• Grundlagen von Python, IPython und Jupyter Notebooks
• Eingebaute Datenstrukturen, Funktionen, Umgang mit Dateien
• NumPy und Vektorisierung
• Pandas
• Datenbereinigung
• Aggregation von Daten und Pivottabellen
• Visualisierung

Die Inhalte werden zum Abschluss in einem Projekt zusammengeführt.

Erfolgreiche Teilnehmer*innen erhalten nach Modulabschluss ein Zertifikat und ein Supplement, das über die erbrachten Leistungen und die erworbenen Kompetenzen informiert.

Es ist vorgesehen, das Modul in Zukunft im weiterbildenden Masterstudiengang Business Analytics (Abschluss: M.Sc.) als Wahlpflichtmodul anzuerkennen.

>> ausführliche Informationen zum Modul (PDF-Datei)

Gerne können Sie das nachfolgende Anmeldeformular nutzen – wir melden uns umgehend bei Ihnen!

Der Beitrag Q4 2020 | THU | Modul „Einführung in die Programmierung mit Python für Data Science“ erschien zuerst auf dataakademie.de.

Dieser findet morgen, am 14. Juli um 18 Uhr zum zweiten Mal statt, dieses Mal mit dem Thema „Warum scheitern Data Analytics Projekte?“

Der Stammtisch richtet sich vor allem an anwendungsorientierte Data-Analytics-Experten in Unternehmen und in der Forschung und soll die Möglichkeit des Austauschs in einer ungezwungener Atmosphäre bieten.

Wir freuen uns über Ihre Teilnahme bzw. Ihre Weiterempfehlung an interessierte KollegInnen, Partner etc.

Mehr Infos finden Sie unter: https://www.sdsc-bw.de/14-07-2020-2-data-innovation-stammtisch/

Teilnehmen können Sie unter folgendem Link:

Nehmen Sie am Meeting per Computer, Tablet oder Smartphone teil. 
https://www.gotomeet.me/SicosBW/data-innovation-stammtisch

Sie können sich auch über ein Telefon einwählen. 
Deutschland: +49 891 2140 2090
Zugangscode: 297-068-157

Sie kennen GoToMeeting noch nicht? Installieren Sie jetzt die App, damit Sie für Ihr erstes Meeting bereit sind:
https://global.gotomeeting.com/install/297068157

Die Nutzung des nachfolgenden Anmeldeformulars ist nicht notwendig, wir freuen uns über Ihre direkte Teilnahme!

Der Beitrag 14.7. Data-Innovation-Stammtisch zum Thema „Warum scheitern Data Analytics Projekte?“ erschien zuerst auf dataakademie.de.

Ein Online-Kurs der Universität Mannheim

Termine:

Dienstag 21.10.  09:00-12:00
Donnerstag 23.10. 09:00-12:00

Inhalte:

• Rationalität und Entscheidungen
• Unsicherheit und Wahrscheinlichkeiten
• Spezifikation von unsicherem Wissen
• Entscheidungstheorie und optimale Entscheidungen
• Modellierung von Entscheidungsproblemen
• Spieltheorie und Entscheidungen mit mehreren Akteuren

Methoden:

Der Kurs ist vor allem theoretischer Natur. In Online-Meetings lernen die Teilnehmenden die Grundlagen rationaler Entscheidungen und deren Automatisierung mit Hilfe von KI Technologien.  Es werden frei verfügbare Softwaretools zur Verfügung gestellt, mit deren Hilfe die vorgestellten Methoden anhand kleinerer Beispiele nachvollzogen werden können.

Zielgruppe:

Alle, die komplexe Entscheidungen treffen oder diese Vorbereiten müssen.

Der Beitrag 21.10. und 23.10.2020 | UMA | Online-Kurs Entscheidungsunterstützung mit KI-Methoden erschien zuerst auf dataakademie.de.

Ein Online-Kurs der Universität Mannheim

Termine:

Dienstag 22.09.  09:00-12:00
Donnerstag 24.09. 09:00-12:00

Format: Online Kurs

Inhalte:

• Definition und Entwicklung der Künstlichen Intelligenz
• Problemeigenschaften und Klassen von KI Systemen
• Problemlösen als Suche im Lösungsraum
• Suchmethoden und Beispiele
• KI Methoden in Computerspielen

Methoden:

Der Kurs ist vor allem theoretischer Natur. In Online-Meetings lernen die Teilnehmenden die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und deren Einsatz anhand von Computerspielen kennen.  Es werden frei verfügbare Softwaretools zur Verfügung gestellt, mit deren Hilfe die vorgestellten Methoden anhand kleinerer Beispiele nachvollzogen werden können.

Zielgruppe:

Personen die schon immer mal wissen wollten, wie ein Computer Schach spielt.

Der Beitrag 22.9. und 24.9.2020 | UMA | Online-Kurs Grundlagen der Künstlichen Intelligenz erschien zuerst auf dataakademie.de.

Kompetenzen

Die Teilnehmer

• lernen das Internet der Dinge anhand von Use Cases kennen
• lernen Digitalisierungssysteme kennen
• lernen die gängigen Cloudanbieter kennen
• lernen Visualisierungssysteme kennen
• lernen den Umgang mit gängigen Datenbanksystemen
• lernen Protokolle kennen
• lernen die Programmierung in Data Science Projekten mit Python

Kenntnisse

Es sind keine Vorkenntnisse in den Bereichen Datenbanken und Programmierung erforderlich.

Inhalt
Das Internet der Dinge (IoT) wird die Digitalisierung in der Industrie, der Dienstleistung  und auch im Privatleben stark verändern und beeinflussen. Im Online Lab werden die theoretischen Grundlagen für die gängigen Protokolle zur Geräteanbindung an das Internet gelegt. Konkret werden die Protokolle MQTT, OPC/UA, Kafka und HTTP besprochen. Anbindungen werden zu Cloudsystemen wie Azure und der IBM Cloud als auch zu Private Clouds mit verschiedenen Datenbankmanagementsystemen wie DB2 Warehouse, SQL Server Warehouse und Hadoop durchgeführt. Dashboards und Auswertungen werden mit Visualisierungswerkzeugen wie Tableau und Python mit Spark erstellt.

Im praktischen Teil werden anhand konkreter Use Cases Geräteanbindungen an das Internet durchgeführt und Dashboards sowie DataScienceauswertungen erstellt. Ein Highlight ist sicherlich das Erstellen einer eigenen Corona Tracing App mit Kontaktnachverfolgung über Cloudsysteme und die Erstellung von Systemen aus Use Cases der Teilnehmer.

Methoden
In Online-Meetings und den Studienmaterialien in Form von ausführlichen Studienbriefen lernen die Teilnehmenden die Grundlagen kennen. Mit Lernvideos werden die praktische Umsetzung und die eingesetzten Tools geübt. In Übungen wird anhand von Use Cases das Gelernte umgesetzt. Es sind Use Cases für Maschinendatenanbindungen, Geotracing, Temperaturmonitoring und CoronaApps verfügbar. Alle praktischen Übungen können bequem von zu Hause aus durch Zugriff auf die Cloudsysteme erstellt werden.

Ablauf:

In fünf Onlinemeetings werden die Tools, die Use Cases und deren Umsetzung vorgestellt.

Die Systemerstellung basierend auf den Use Cases erfolgt bequem von zu Hause aus. Es ist nur ein Laptop und eine Internetverbindung erforderlich.

Den Abschluss bildet die Vorstellung der erstellten Systeme und ein Erfahrungsaustausch,

Als Meetingplattform wird Cisco WebEx verwendet. Alle Unterlagen und Systeme werden über die Lernplattform Ilias zur Verfügung gestellt.

Onlinemeetings

23.06.2020 von 19 Uhr bis 20.30 Uhr

30.06.2020 von 19 Uhr bis 20.30 Uhr

07.07.2020 von 19 Uhr bis 20.30 Uhr

14.07.2020 von 19 Uhr bis 20.30 Uhr

21.07.2020 von 19 Uhr bis 20.30 Uhr

Zielgruppe
Personen, die erfahren wollen, wie die Digitalisierung optimal genutzt werden kann, um gerade in Pandemiezeiten ohne physischen Vorortzugriff die Kontrolle über Geräte und andere Systeme nicht zu verlieren und stets den Überblick zu behalten.

Zertifikat

Die Teilnehmer erhalten ein Teilnahmezertifikat DQR Level 6 mit 5 ECTS Punkten

Kontakt und Anmeldung:

Institut für wissenschaftliche Weiterbildung der Hochschule Albstadt-Sigmaringen

https://www.hs-albsig.de/studienangebot/masterstudiengaenge/data-science/zertifikatsprogramm-data-science

Der Beitrag 22.06. bis 26.07.2020 | HSAS | Online-Lab Internet of Things erschien zuerst auf dataakademie.de.

HdM Stuttgart, Freitag 8.5.2020 11:00-12:00 Uhr

Verantwortlicher: Prof. Dr.-Ing. Peter Lehmann

Ggf. weitere Dozenten: Prof. Dr. David Klotz, Prof. Dr. Andreas Seufert

Die Teilnehmer erfahren

• was sie von digitalen Champions lernen können
• wie sie mit Analytics aus Daten Informationen gewinnen
• wie sie diese Informationen für strategische Entscheidungen nutzen können
• wie sie mit Hilfe von Datenanalysen Investitionsrisiken mindern

Inhalt:

• Digitalisierung und Digitale Transformation
• Data-Driven Business – Ökonomische Implikationen
• Use Cases

Leistungsnachweis: keiner

Anmeldeformular HdM Stuttgart: https://register.gotowebinar.com/register/133809871580101644

Der Beitrag 8.5.2020. – Webinar Data Driven Business erschien zuerst auf dataakademie.de.