Data Literacy und Data Science
Weiterbildung und Qualifizierung für den Mittelstand
Data Literacy und Data Science - Aktuelles
Umfrage – Ihr Input zur industriellen Nutzung von Höchstleistungsrechnen und Data Analytics ist gefragt!
Der Ausbau von Kapazitäten für Simulation und Hochleistungsrechnen sowie für Datenanalyse und Künstliche Intelligenz wird in Europa massiv vorangetrieben. Auch die Europäische Kommission hat im
Digitale Kompetenz im Mittelstand aufbauen – Podcast-Folge mit Prof. Schumacher
Zum Projekt „Data Literacy und Data Science für den Mittelstand: Weiterbildung und Qualifizierung“ wurde von Digital4Leaders eine neue Podcast-Folge mit Prof. Dr.-Ing. Hermann Schumacher und
Podcast von SICOS BW GmbH mit Prof. Hermann Schumacher zum Projekt „Data Literacy – Data Science (DLDS)“
Professor Hermann Schumacher ist geschäftsführender Direktor der School of Advanced Professional Studies (SAPS) und Leiter des Projekts „Data Literacy und Data Science“. In diesem Podcast
Das sagen unsere Teilnehmer*innen:
Rainer Zwing (C.R.S. iiMotion GmbH)
„Der HFU Online-Workshop Machine Learning war eine runde Sache für Einsteiger in dieses Thema. Sowohl für Entscheider also auch Fachkräfte, die mehr Einblick in dieses Thema suchen, eine echte Empfehlung.“
Dimitri Jedik
Dimitri Jedik ist extra von Hannover angereist und begeistert: Der erste Data-Literacy-Workshop am DHBW CAS sei sehr umfassend aufgebaut. „Wir haben viele Themen angerissen und sind bei so einigen in die Tiefe gegangen“, berichtet der Mitarbeiter der Nord LB hoch erfreut.
Julia Mohrbacher
„Der Workshop Management digitaler Plattformen hat mir wichtige Kenntnisse vermittelt, und zwar so, dass ich nun nicht nur mehr Kenntnisse habe, sondern diese auch für die Beratung von KMU in unserem Digital Hub verwenden kann. Die Kombination aus der Vermittlung des theoretischen Hintergrunds gepaart mit vielen praktischen Beispielen und interaktiven Übungen trägt definitiv dazu bei, dass das Gelernte gut hängen bleibt.“
Workshops zu "Data Literacy und Data Science"
Data Labs zu "Data Literacy und Data Science"
Module "Data Literacy und Data Science"
Ab 11.04.2022 | UUlm | Grundlagen der Mathematik – Vertiefung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung
Der Einführungskurs “Grundlagen der Mathematik – Vertiefung Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung” vermittelt den Studierenden vertiefende Kenntnisse zu Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung und soll ihnen dadurch den Einstieg
Ab 11.04.2022 | UUlm | Grundlagen der Mathematik – Vertiefung Differentialgleichungen, Taylorentwicklung und Integraltransformation
Der Einführungskurs “Grundlagen der Mathematik – Vertiefung Differentialgleichungen, Taylorentwicklung und Integraltransformation” vermittelt den Studierenden vertiefende Kenntnisse zu Differentialgleichungen, Taylorentwicklung und Integraltransformation und soll ihnen dadurch
Ab 28.02.2022 | UUlm | Grundlagen der Mathematik
Der Einführungskurs “Grundlagen der Mathematik” vermittelt den Studierenden Grundkenntnisse der höheren Mathematik und soll ihnen dadurch den Einstieg in das berufsbegleitende Studium bzw. den studienbedingten
Ab 01.04.2023 | UUlm | Technologieakzeptanz im Zeitalter der Digitalisierung
Im Modul „Technologieakzeptanz im Zeitalter der Digitalisierung“ werden den Teilnehmern zunächst Grundlagen der Technologieakzeptanz sowie relevante Technologien vermittelt. Auf Basis anschaulicher Fallstudien werden wesentliche Einflussfaktoren
Ab 01.04.2023 | UUlm | Strategisches Management
Im Modul „Strategisches Management“ werden den Teilnehmern die Funktion, die Prozesse und die Instrumente des strategischen Managements vermittelt. Das strategische Management bildet den Rahmen für
Ab 01.04.2023 | UUlm | Mathematische Optimierung betrieblicher Prozesse
Welche Produkte in welchem Umfang soll ein Unternehmen wann produzieren, um gleichzeitig die Nachfrage zu befriedigen, die Produktionskapazitäten auszunutzen und den vorhandenen Lagerplatz einzuhalten? Wann
Ab 01.04.2023 | UUlm | Management digitaler Plattformen
Digitale Plattformen verändern von Grund auf das unternehmerische Handeln, indem sie eine neue Ebene des Wettbewerbs und der Wertschöpfung etablieren. Führende digitale Plattformen erwirtschaften deutlich
Ab 01.04.2023 | UUlm | Grundlagen von Datenbanksystemen
Bevor mit gesammelten Daten irgendwelche Analysen erstellt, Trends entdeckt oder verborgene Zusammenhänge ans Licht gebracht werden können, müssen diese Daten in einem Rechensystem gespeichert werden.
Ab 01.04.2023 | THU | Grundlagen des maschinellen Lernens mit Python
In diesem Modul erlernen die TeilnehmerInnen grundlegende Methoden des maschinellen Lernens und deren Anwendung in Python. Das Modul vermittelt theoretische Grundlagen zu Algorithmen des überwachten
Studiengänge zu "Data Literacy und Data Science"
Das Projekt im Überblick
Das Projekt im Überblick.
Die Schulungs- und Qualifizierungsangebote sind auf die Bedürfnisse kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) abgestimmt und vermitteln Lösungen für aktuelle Problemstellungen der Datenanalyse und der Datenbewertung.
Als Gründe für die derzeit noch geringe Akzeptanz von Data Science in KMU werden oft fehlende Anwendungsbeispiele, zu hohe Kosten und mangelndes Wissen über den Nutzen von Big Data und Big Data-Analysen für das eigene Unternehmen angeführt.
Die Weiterbildungsangebote des Konsortiums zeigen anhand konkreter Anwendungsbeispiele, dass Datenanalysen und ihre Bewertung gerade auch für KMU von großem Nutzen sind. Im Zuge der Weiterbildungen können auch Problemstellungen mit Bezug auf das eigene Unternehmen eingebracht werden.
Zielgruppengerechtes Bildungsdesign.
Die Weiterbildungsangebote werden mit Blick auf unterschiedliche Zielpersonen in Unternehmen entwickelt. Sie richten sich sowohl an Entscheider, die grundlegendes Wissen im Bereich Data Science erwerben wollen, als auch an Anwender, die Daten mit vorhandenen Werkzeugen und Methoden analysieren. Zudem werden spezielle Lernformate für Experten angeboten, die mit neuartigen, datenbasierten Lösungsansätzen auf Probleme reagieren.
LP: Leistungspunkt nach dem European Credit Transfer System (ECTS)
CAS: Certificate of Advanced Studies (Abschluss im Kontaktstudium)
DAS: Diploma of Advanced Studies (Abschluss im Kontaktstudium)
Projektpartner der Weiterbildungs- und Qualifizierungsangebote
Zielgruppengerechte Formate.
Die Weiterbildungsangebote kombinieren eine auf zielgruppengerechte, theoretisch fundierte Wissensvermittlung mit starkem Anwendungsbezug. Ein gestuftes Qualifizierungskonzept umfasst Präsenz- sowie Online-Elemente in Form von Vorträgen, ein- oder mehrtägigen Workshops oder ganzen Studienmodulen.
Zertifikatskurse können nach einem gestuften Bausteinkonzept zu sogenannten Certificates oder Diplomas of Advanced Studies (CAS bzw. DAS) kombiniert und so eine vertiefte Qualifizierung dokumentiert werden. Als besonderes Angebot für KMU werden so genannte Data Labs an verschiedenen Hochschulen aufgebaut, in denen konkrete Fallbeispiele getestet werden: Zertifikatskurse können nach einem gestuften Bausteinkonzept zu sogenannten Certificates oder Diplomas of Advanced Studies (CAS bzw. DAS) kombiniert und so eine vertiefte Qualifizierung dokumentiert werden. Als besonderes Angebot für KMU werden so genannte Data Labs an verschiedenen Hochschulen aufgebaut, in denen konkrete Fallbeispiele getestet werden: Anhand von konkreten Fallbeispielen aus Unternehmen wird im Rahmen der Weiterbildung durch Analysen vermittelt, wie der Wert der Daten herausdestilliert und eine Bewertung herbeigeführt wird.
In den Bildungsformaten ergänzen sich Online- und Präsenzelemente,
die wichtige Grundlagen aus Mathematik, Informatik sowie notwendige
betriebswirtschaftliche Kompetenzen für die datengetriebene Entscheidungsfindung vermitteln.
Komplette berufsbegleitend studierbare Studiengänge auf Master-Niveau werden von Projektpartnern wie der Hochschule Albstadt-Sigmaringen zusammen mit der Universität Mannheim, der Hochschule der Medien in Stuttgart und der Universität Ulm bereits angeboten.
Die Projektpartner.
Die Projektpartner und damit auch die Standorte,
an denen Qualifizierungs- und Weiterbildungsangebote
zu Datenanalyse und Datenbewertung durchgeführt werden, sind über ganz Baden-Württemberg verteilt:
- Universität Ulm (Koordinatorin)
- Karlsruher Institut für Technologie
- Universität Mannheim
- Hochschule Albstadt-Sigmaringen
- Hochschule Biberach
- Hochschule Furtwangen
- Hochschule der Medien Stuttgart
- Technische Hochschule Ulm
- Duale Hochschule Baden-Württemberg
Verantwortlich für die Projektdurchführung ist die School of Advanced Professional Studies (SAPS) der Universität Ulm und der Technischen Hochschule Ulm. Das Vorhaben wird unterstützt von der
SICOS BW GmbH.
Weitere Partner
Interesse oder Fragen?
Das Projekt „Data Literacy und Data Science für den Mittelstand: Weiterbildung und Qualifizierung“ wird bis Ende 2021 vom Ministerium für Soziales und Integration Baden-Württemberg aus Mitteln des Europäischen Sozialfonds sowie vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg gefördert.
PDF-Infobroschüre zum Projekt.