Data Science Projektmanagement Masterclass

Kursüberblick

Ziele der Weiterbildung Im Fokus der Weiterbildung Data Science Projektmanagement Masterclass steht die Vermittlung von Kenntnissen und Fähigkeiten im Bereich der Datenwissenschaft und des Projektmanagements. Die Inhalte umfassen weiterführende Mathematik und Statistik, die als Grundlage für Machine Learning und Deep Learning dienen. Innovation und Entrepreneurship werden ebenfalls thematisiert, um kreative Ansätze in der Datenanalyse zu fördern. Zudem werden Methoden zur Evaluierung von Use Cases und das Management von IT-Projekten behandelt. Ein praktisches Projekt zur technischen Projektplanung rundet die Weiterbildung ab. Inhalte der Weiterbildung Weiterführende Mathematik Kalkül Integrale Transformationen Vektoralgebra Vektorrechnung Matrizen und Vektorräume Informationstheorie Weiterführende Statistik Einführung in die Statistik Wichtige Wahrscheinlichkeitsverteilungen und deren Anwendungen Bayessche Statistik Beschreibende Statistiken Datenvisualisierung Parameterschätzung Hypothesentests Machine Learning Beaufsichtigte, unbeaufsichtigte und verstärkte Lernansätze Regression und Klassifizierung von Lernproblemen Abschätzung funktionaler Abhängigkeiten mittels Regressionsverfahren Daten-Clustering Unterstützt Vektor-Maschinen, große Margenklassifizierung Lernen in Entscheidungsbäumen Deep Learning Einführung in neuronale Netze und Tiefenverdienen Netzwerkarchitekturen Neuronales Netzwerktraining Alternative Trainingsmethoden Weitere Netzwerkarchitekturen Innovation und Entrepreneurship Innovationsmanagement und Entrepreneurship in einer globalisierten Welt Grundlagen der Entrepreneurships Geschäftsidee und Unternehmensgründung Finanzierungsquellen und Finanzierungsprozesse Internet, digitales Business, und künstliche Intelligenz Strategische Allianzen Familienunternehmen Use Case und Evaluierung Anwendungsfallbewertung Modellzentrierte Auswertung Geschäftszentrierte Bewertung Überwachung Vermeidung gängiger Irrtümer Veränderungsmanagement Management von IT-Projekten Risiken und Herausforderungen der industriellen Softwaretechnik Softwarelebenszyklus: von Planung bis Ablösung Rollen im Software Engineering Organisation von Softwareprojekten Softwareprozessmodell-Rahmenwerke Organisation und Struktur im IT-Projektmanagement Ausgewählte Techniken im IT-Projektmanagement Denkmodelle im IT-Projektmanagement Projekt: Technische Projektplanung In diesem Kurs lernen die Weiterbildenden, die in den vorangegangenen Modulen erlernten Projektmanagementkonzepte in einem praxisnahen Projekt anzuwenden.

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