Praxisbeispiel: Data Science im Controlling

Fristgerecht bezahlen oder Skontoeffekte nutzen? Wie Sie mit Data Science Ihre Zahlungsläufe intelligent gestalten.

Die Fragestellung: Die Geschäftsführung eines Unternehmens wollte den optimalen Zeitpunkt herausfinden, zu dem offene Verbindlichkeiten beglichen werden sollten. Im Fokus stand die Frage, ob Rechnungen zum vereinbarten Zahlungsdatum bezahlt werden sollten oder ob im Fall einer Skontogewährung eine vorzeitige Bezahlung lukrativer wäre, um mögliche Rabatteffekte zu nutzen.

Die zentrale Frage war nun: Welche finanziellen Auswirkungen hat es auf das Unternehmen, wenn eine offene Rechnung nicht zeitnah beglichen und somit auf das Skonto verzichtet wird, um dafür die Liquidität länger im Unternehmen zu halten?

Oder etwas anschaulicher gesprochen: Falls das Unternehmen eine Rechnung in Höhe von 100.000 € eine Woche vor Zahlungsdatum bezahlt und den Skontorabatt nutzt, wird ein prozentualer Rabatt auf den Standardpreis gewährt. Durch die vorgezogene Zahlung verliert das Unternehmen aber an Liquidität. Bei Bezahlung zum letztmöglichen Zahlungsziel würden die 100.000 € länger im Geldkreislauf des Unternehmens fließen und eine Rendite, genannt Return on Capital, erzielen.

Die Balance zwischen den beiden Geldflüssen wird dabei maßgeblich durch zwei Faktoren beeinflusst:

  • Zahlungsbedingungen mit dem jeweiligen Lieferanten
  • Planung der Zahlungsläufe

VorgehenUm sich dem Problem anzunähern, wurden die Daten zu den eingegangenen Rechnungen untersucht, die aus dem internen ERP-System abgerufen wurden. Mit Business Intelligence Tools konnten dann erste Analysen durchgeführt werden, um die folgenden Fragen zu beantworten:

  • Wie viele Rechnungen gibt es?
  • Wie groß ist das Volumen der Rechnungen?
  • Welche Rechnungspositionen gibt es?
  • Wann ist die Zahlung fällig?
  • Wie hoch ist die eingeräumte Skontosumme?
  • Wie lang ist die eingeräumte Skontofrist?

Optimales Zahlungsdatum ermitteln

In einer folgenden Analyse sollte die ideale Balance zwischen Ausnutzung des Skontos und einer hohen Liquidität im Unternehmen gefunden werden. Ermittelt werden sollte das optimale Datum zur Begleichung einer Rechnung. Dabei wurden folgende Parameter verwendet:

  • Rechnungswert
  • Skontowert
  • Zahlungsdatum
  • Skontodatum
  • Datum des Zahlungslaufs

Die oben beschriebene einfache Fragestellung wurde durch verschiedene Einflussfaktoren jedoch noch komplexer:

Wenn der monatliche Zahlungslauf am dritten Mittwoch eines Monats stattfindet, und die Rechnung am dritten Montag zu bezahlen ist, müsste diese im vorherigen Zahlungslauf, also beinahe einen Monat vor dem eigentlichen Fälligkeitsdatum bezahlt werden. Das bedeutet, dass beinahe ein Monat verloren geht, in dem das Geld im Unternehmen fließen und eine Rendite erzielen könnte. Die Skontorabatte oder auch die Maximierung der Liquidität im Unternehmen würden allerdings erst dann optimal ausgeschöpft, wenn jede Rechnung genau zu diesem Zahlungsdatum oder Skontodatum bezahlt würde.

Zahlungsläufe optimieren

Anhand der gewonnenen Erkenntnisse ergab sich also eine neue Fragestellung: Wie sind die Zahlungsläufe anzupassen, um die höchstmögliche Ersparnis zu erzielen? Hierfür wurde der erste Analyseschritt so angepasst, dass der Tag des Zahlungslaufs nicht als gesetzter Wert betrachtet wurde, sondern als unabhängiger Parameter zu verstehen war, dessen Wert es ebenfalls zu optimieren galt.

Zahlungsbedingungen analysieren

Die bisherige Analyse eignete sich schon sehr gut dafür, Maßnahmen zur Optimierung des Cash Managements sowie des Return on Capital voranzutreiben. Im nächsten Schritt sollten nun die Zahlungsbedingungen mit Lieferanten genauer analysiert und gegebenenfalls neu verhandelt werden.

Um die Zahlungsbedingungen in Rechnungen und Lieferverträgen der Lieferanten automatisch zu analysieren, wurde eine KI-Technologie eingesetzt, die in der Lage ist, gesprochene oder geschriebene Sprache zu erkennen, zu analysieren und weiterzuverarbeiten.

Mithilfe dieser KI-Technologie gelang es, die Zahlungsbedingungen zu analysieren und Diskrepanzen (z. B. zwischen Zahlungszielen und zu früh verschickten Mahnungen) zu identifizieren. Anhand der neu gewonnenen Erkenntnisse wurde im Anschluss an das KI-Projekt noch einmal mit den Lieferanten nachverhandelt. Dies stellt einen zentralen Punkt jedes Data Science-Projekts dar. Damit Data Science-Projekte nachhaltigen Wert schöpfen, müssen Auswertungen und Modelle ihren Platz in der betrieblichen Realität des Unternehmens finden und in die tagtägliche Arbeit eingebunden werden. Auf diese Weise gelingt es, Data Science gewinnbringend einzusetzen.

Ergebnisse:

In diesem Projekt konnte die Geschäftsführung mit Buchhaltungsdaten aus dem ERP-System drei maßgebliche Verbesserungen in der Buchhaltung erzielen:

  • Zunächst wurde das optimale Zahlungsdatum ermittelt, das eine ausgewogene Balance zwischen der Ausnutzung der Skontorabatte und der Maximierung der Liquidität im Unternehmen gewährleistet.
  • In einem weiteren Analyseschritt konnte zusätzlich das Ausführungsdatum des Zahlungslaufs optimiert werden, sodass die Ersparnispotenziale durch die Skontorabatte und der Return on Capital durch eine hohe Liquidität im Unternehmen maximal ausgeschöpft werden konnten.
  • Durch den Einsatz weiterer Data Science-Methoden wurde eine datenbasierte Grundlage geschaffen, um Zahlungsbedingungen mit Lieferanten neu zu verhandeln.

Neugierig geworden? Denn dies ist nur eins von vielen Beispielen, wie Sie durch Data Science im Controlling zu Erkenntnissen gelangen, die Sie im Unternehmen gewinnbringend bzw. kostensparend umsetzen können.

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Sie wollen auf Augenhöhe mit Data Scientists kommunizieren und im richtigen Moment die richtigen Fragen stellen können?

Oder Sie wollen selbst tief in die Welt der Data Science eintauchen und programmieren können? Wir bieten Ihnen die Qualifizierungen, die für Sie passen!

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Experten-Training: Angewandte Künstliche Intelligenz

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Im Rahmen dieses praxisorientierten Kurses wird anhand eines konkreten Beispiels ein gesamter Prozess zur Mustererkennung nachvollzogen und selbst programmiert. Dabei werden die möglichen Methoden beleuchtet und angewandt.

Aufbaukurs: Angewandte Künstliche Intelligenz

Am 18.1. + 19.1.2023 in Gotha.

Ziele:

–        Datenvorverarbeitung zur Nutzung von KI

–        Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen für spezielle Anwendungen (Lernen mit Lehrer)

–        Nutzung von Anaconda, Tensorflow und Keras an konkreten Beispielen

–        Erarbeitung und Einsatz von KI-Methoden zur Datenverarbeitung

–        KI zur Mustererkennung (z. B. k-MEANS, Lernen ohne Lehrer)

 

Zielgruppe:

–        Erfahrene aus den Bereichen Programmierung, Entwicklung, Anwendung

 

Voraussetzungen:

–        Grundlegende Programmierkenntnisse empfehlenswert (aber nicht erforderlich)

 

Inhalte:

–        Datenverarbeitungsmethoden kennenlernen und nutzen

–        Programmierung und Nutzung von Klassifizierungsmethoden

–        Anwendung vom bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning)

–        Einsatz kostenloser und kostenpflichtiger Tools zur Datenauswertung

–        Umfangreiche Darstellung der Ergebnisse

 

Ein Schulungstag umfasst 6 Lehrveranstaltungsstunden am 18.1. + 19.1.2023 in Gotha (9.30 Uhr – 15.30 Uhr) und findet großenteils am PC statt. Die Verpflegung ist jeweils inklusive.

 

Preis pro Kurs (2 Tage): 980 Euro (netto)

Die Teilnehmerzahl pro Modul ist auf 6 begrenzt.

Rückfragen sowie Anmeldungen: schulung@cc-online.eu

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Christian Döbel (Leiter Steinbeis Transferzentrum „Integrierte Systeme und Digitale Transformation“, ISD)

 

Anbieter-Informationen:
Steinbeis-Transferzentrum ISD (Zentrale: Steinbeis Transfer GmbH) – Ausfeldstr. 21 – 99880 Waltershausen – Tel. 03622 208334
E-Mail SU2209@stw.de
USt.-Ident-Nr. DE814628518 – Registergericht Stuttgart HRB 25312

Geschäftsführer: Dipl.-Ing. (FH) M. Eng. Erik Burchardt

7 Gründe, warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen

Hot Skill: Python

7 Gründe, warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen

Die digitale Transformation nimmt Fahrt auf und stellt sowohl Arbeitgeber:innen als auch Arbeitnehmer:innen vor neue Herausforderungen. Um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten, lohnt es sich, auf den Zug aufzuspringen und das eigene Portfolio um wichtige Schlüsselkompetenzen zu erweitern. Doch in der heutigen Zeit, wo täglich mehr Lernoptionen und -angebote auf den Markt drängen, ist es besonders wichtig, die eigene, knappe Zeit in die richtigen, zukunftsträchtigen Fähigkeiten zu investieren.

Infolge des rasanten, digitalen Wandels haben sich neue, wichtige Qualifikationen herauskristallisiert, die sich langfristig für Lernwillige auszahlen. Insbesondere technische Fähigkeiten werden von Unternehmen dringend benötigt, um den eigenen Marktanteil zu verteidigen. Unter allen möglichen Qualifikationen hat sich eine bestimmte Fähigkeit in den letzten Jahren von vielversprechend zu unverzichtbar gemausert: Die Programmiersprache Python. Denn Python ist insbesondere in den vergangenen fünf Jahren dem Image des Underdogs entwachsen und hat sich zum Champion unter den Tech-Skills entwickelt.

Wer jetzt denkt, dass Python als Programmiersprache nur für ITler und Tech Nerds lohnenswert ist: Weit gefehlt! Viele Unternehmen beginnen gerade erst die wahren Möglichkeiten von Big Data und künstlicher Intelligenz zu erschließen und Führungskräfte suchen aktiv nach Mitarbeiter:innen, die in der Lage sind, diese Transformation durch technische Fähigkeiten zu unterstützen. Wenn Sie sich in diesem Jahr weiterentwickeln möchten und nach einer Fähigkeit Ausschau halten, die Ihre Karriere weiter voranbringt und langfristig sichert, dann ist dies der ideale Zeitpunkt für Sie, sich mit Python weiterzuqualifizieren.

Nicht nur für Schlangenbeschwörer: Warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen

Falls Sie bei dem Wort Python eher an glänzende Schuppen denken als an Programmcode, dann lassen Sie uns Ihnen etwas Kontext geben: Python ist eine Programmiersprache, die für die Entwicklung von Software genutzt wird. Als serverseitige Sprache ist sie die Logik und das Fundament hinter Benutzereingaben und der Interaktion von Datenbanken mit dem Server. Python ist Open-Source, kostenlos und kann von jedem benutzt und verändert werden, weshalb ihre Verwendung besonders in der Datenwissenschaft sehr beliebt ist. Nicht zuletzt lebt Python von seiner Community, einer engagierten Gemeinschaft rund um die Themen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Datenanalyse und -modellierung, mit umfangreichen Ressourcen und über 137.000 Bibliotheken wie TensorFlow, Scikit-learn und Keras.

In der Data Science wird Python verwendet, um große Mengen komplexer Daten zu analysieren und aus ihnen relevante Informationen abzuleiten. Lohnt es sich also, Python zu lernen? Absolut! Laut der Stack Overflow Developer Survey wurde Python 2020 als die drittbeliebteste Technologie des Jahres eingestuft. Sie gilt als eine der angesagtesten Fähigkeiten und als beliebteste Programmiersprache in der Welt nach Angaben des PYPL Popularität der Programmiersprache Index. Wir haben 7 Gründe zusammengefasst, warum es sich jetzt lohnt, Python zu lernen:.

1. An Vielseitigkeit kaum zu übertreffen

Python ist ein wahrer Allrounder unter den Hard Skills! Ein wesentlicher Vorteil von Python ist, dass es in einer Vielzahl von Fachbereichen eingesetzt werden kann. Die häufigsten Bereiche, in denen Python Verwendung findet, sind u. a.:

  • Data Analytics & Data Science
  • Mathematik
  • Web-Entwicklung
  • Finanzen und Handel
  • Automatisierung und künstliche Intelligenz
  • Spieleentwicklung

2. Zahlt sich mehrfach aus

Diejenigen, für die sich eine neue Fähigkeit doppelt lohnen soll, liegen mit Python goldrichtig. Python-Entwickler:innen zählen seit Jahren zu den Bestbezahltesten der Branche. Und auch Data Scientists, für deren Job Python unerlässlich ist, liegen im weltweiten Gehaltsrennen ganz weit vorn. Die Nachfrage nach Python-Entwickler:innen ist hoch – und wächst. Und auch für andere Abteilungen wird die Fähigkeit immer wertvoller. Wer Python beherrscht, wird nicht lange nach einem guten Job Ausschau halten müssen. Unter den Top 10 der gefragtesten Programmier-Skills nach denen Arbeitgeber:innen suchen, liegt Python auf Platz 7. Die Arbeitsmarktaussichten sind also hervorragend.

3. Schnelle Erfolge auch für Neulinge

2016 war das schillernde Jahr, in dem Python Java als beliebteste Sprache an US-Universitäten ablöste und seitdem ist die Programmiersprache besonders unter Anfänger:innen sehr beliebt. In den letzten Jahren konnte Python seine Pole Position immer weiter ausbauen. Und das mit gutem Grund: Python ist leicht zu erlernen und befähigt seine Nutzer:innen dazu, eigene Webanwendungen zu erstellen oder simple Arbeitsabläufe zu automatisieren. Dazu bringt Python eine aufgeräumte und gut lesbare Syntax mit, was sie besonders einsteigerfreundlich macht. Wer mit dem Programmieren anfängt, will nicht mit einer komplizierten Sprache mit allerhand seltsamen Ausnahmen starten. Mit Python machen Sie es sich einfach und sind dennoch effektiv. Ein Doppelsieg!

4. Ideal für Zeitsparfüchse

Mit der Python-Programmierung erwarten Sie nicht nur schnelle Lernerfolge, auch Ihre Arbeit wird effektiver und damit schneller. Im Gegensatz zu anderen Programmiersprachen, braucht die Entwicklung mit Python weniger Code und damit weniger Zeit. Für alle Fans von Effizienz ist Python wie gemacht. Und sie bietet einen weiteren großen Zeitbonus. Unliebsame, sich wiederholende Aufgaben können mithilfe von Python automatisiert werden. Wer schon einmal Stunden damit verbracht hat, Dateien umzubenennen oder Hunderte von Tabellenzeilen zu aktualisieren, der weiß, wie mühsam solche Aufgaben sein können. Umso schöner, dass diese Aufgaben von jetzt an von Ihrem Computer erledigt werden könnten.

5. Über den IT-Tellerrand hinaus

Ob im Marketing, Sales oder im Business Development, Python hat sich längst aus seiner reinen IT-Ecke heraus und in andere Unternehmensbereiche vorgewagt. Denn auch diese Abteilungen stehen vor einer Reihe an Herausforderungen, bei denen Python helfen kann: Reporting, Content-Optimierung, A/B-Tests, Kundensegmentierung, automatisierte Kampagnen, Feedback-Analyse und vieles mehr. Mit Python können Erkenntnisse aus vorliegenden Daten gewonnen werden, besser informierte, datengetriebene Entscheidungen getroffen werden, viele Routineaktivitäten automatisiert und der ROI von Kampagnen erhöht werden.

6. Programmieren für Big Player

Wollten Sie schon immer für einen Tech-Giganten wie Google oder Facebook arbeiten? Dann könnte Python Ihre goldene Eintrittskarte sein, denn viele große und vor allem technologieaffine Unternehmen wie YouTube, IBM, Dropbox oder Instagram nutzen Python für eine Vielzahl von Zwecken und sind immer auf der Suche nach Nachwuchstalenten. Dropbox verwendet Python fast für ihr gesamtes Code-Fundament, einschließlich der Analysen, der Server- und API-Backends und des Desktop-Clients. Wenn Sie Ihrem Lebenslauf einen großen Namen hinzufügen wollen, sollte Python auf demselben Blatt zu finden sein.

7. Ein Must-Have für Datenprofis

Besonders Pythons Anwendung in der Datenwissenschaft und im Data Engineering treibt seine Popularität in ungeahnte Höhen. Aber was macht Python so wichtig für Data Science und Machine Learning? Lange Zeit wurde R als die beste Sprache in diesem Spezialgebiet angesehen, doch Python bietet für die Data Science zahlreiche Vorteile. Bibliotheken und Frameworks wie PyBrain, NumPy und PyMySQL für KI sind wichtige Argumente. Außerdem können Skripte erstellt werden, um einfache Prozesse zu automatisieren. Das macht den Arbeitsalltag von Datenprofis besonders effizient.

Investieren Sie in Ihre berufliche Zukunft und starten Sie jetzt Ihre Python-Weiterbildung! Egal, ob Programmier-Neuling oder Data Nerd: Die Haufe Akademie bietet die passende Weiterbildung für Sie: spannende Online-Kurse für Vollberufstätige und Schnelldurchläufer:innen im Bereich Python, Daten und künstliche Intelligenz.

In Kooperation mit stackfuel.

Quellen:

Get in IT: “WELCHE PROGRAMMIERSPRACHE SOLLTEST DU LERNEN?” [11.06.2021]

Coding Nomads: “Why Learn Python? 6 Reasons Why it’s So Hot Right Now.” [11.06.2021]

Experten-Training: Angewandte Künstliche Intelligenz

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Im Rahmen dieses praxisorientierten Kurses wird anhand eines konkreten Beispiels ein gesamter Prozess zur Mustererkennung nachvollzogen und selbst programmiert. Dabei werden die möglichen Methoden beleuchtet und angewandt.

Aufbaukurs: Angewandte Künstliche Intelligenz

Am 2.11. – 3.11.2022 oder 18.1. + 19.1.2023 in Gotha

Ziele:

–        Datenvorverarbeitung zur Nutzung von KI

–        Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen für spezielle Anwendungen (Lernen mit Lehrer)

–        Nutzung von Anaconda, Tensorflow und Keras an konkreten Beispielen

–        Erarbeitung und Einsatz von KI-Methoden zur Datenverarbeitung

–        KI zur Mustererkennung (z. B. k-MEANS, Lernen ohne Lehrer)

 

Zielgruppe:

–        Erfahrene aus den Bereichen Programmierung, Entwicklung, Anwendung

 

Voraussetzungen:

–        Grundlegende Programmierkenntnisse empfehlenswert (aber nicht erforderlich)

 

Inhalte:

–        Datenverarbeitungsmethoden kennenlernen und nutzen

–        Programmierung und Nutzung von Klassifizierungsmethoden

–        Anwendung vom bestärkenden Lernen (Reinforcement Learning)

–        Einsatz kostenloser und kostenpflichtiger Tools zur Datenauswertung

–        Umfangreiche Darstellung der Ergebnisse

 

Ausweichtermin:

–        18.1. + 19.1.2023 in Gotha

 

Ein Schulungstag umfasst 6 Lehrveranstaltungsstunden (9.30 Uhr – 15.30 Uhr) und findet großenteils am PC statt. Die Verpflegung ist jeweils inklusive.

 

Preis pro Kurs (2 Tage): 980 Euro (netto)

Die Teilnehmerzahl pro Modul ist auf 6 begrenzt.

Rückfragen sowie Anmeldungen: schulung@cc-online.eu

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Christian Döbel (Leiter Steinbeis Transferzentrum „Integrierte Systeme und Digitale Transformation“, ISD)

 

Anbieter-Informationen:
Steinbeis-Transferzentrum ISD (Zentrale: Steinbeis Transfer GmbH) – Ausfeldstr. 21 – 99880 Waltershausen – Tel. 03622 208334
E-Mail SU2209@stw.de
USt.-Ident-Nr. DE814628518 – Registergericht Stuttgart HRB 25312

Geschäftsführer: Dipl.-Ing. (FH) M. Eng. Erik Burchardt

Webinar zum Statistikprogramm R

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R – ein unverzichtbares Werkzeug für Data Scientists. Lassen Sie auch Ihre Mitarbeitenden auf den neusten Stand in der Open Source Statistiksoftware R aus der modernen Datenanalyse bringen. Zielgruppe unserer Fortbildungen sind nicht nur Statistikerinnen und Statistiker, sondern auch Anwenderinnen und Anwender jeder Fachrichtung aus Industrie und Forschungseinrichtungen, die mit R ihre Daten effektiv analysieren möchten. Die Teilnehmenden erwerben Qualifikationen zur selbstständigen Analyse eigener Daten sowie Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data.

Webinar zum Statistikprogramm R

Inhalte Basiskurs:

  • Installation von R und zugehöriger Entwicklungsumgebung
  • Grundlagen von R: Syntax, Datentypen, Operatoren, Funktionen, Indizierung
  • R-Hilfe effektiv nutzen
  • Ein- und Ausgabe von Daten
  • Behandlung fehlender Werte
  • Statistische Kennzahlen
  • Visualisierung

Inhalte Vertiefungskurs:

  • Effizienter Umgang mit R:
  • Eigene Funktionen, Schleifen vermeiden durch *apply – Einführung in ggplot2 und dplyr
  • Statistische Tests und Lineare Regression
  • Dynamische Berichterstellung
  • Angewandte Datenanalyse anhand von Fallbeispielen

Termine:

  • R-Basiskurs: 14. und 15. November 2022 (jeweils 9:00 – 17:30 Uhr)
  • R-Vertiefungskurs: 17. und 18. November 2022 (jeweils 9:00 – 16:30 Uhr)

Kosten: pro 2-tägigem Kurs 750 €; bei Buchung beider Kurse im November erhalten Sie einen Preisnachlass von 200€

Weitere Informationen zu den Inhalten und zur Anmeldung finden Sie unter: https://wb.zhb.tu-dortmund.de/seminare/dortmunder-r-kurse/

Bei Fragen können Sie sich an Daniel Neubauer (daniel.neubauer@tu-dortmund.de; Tel.: 0231 755 6632) wenden.

Zertifikatsstudium – Data Science & Big Data

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Datenanalyse, Datenmanagement und die zielgerichtete Darstellung der Ergebnisse – darum geht es im berufsbegleitenden Zertifikatsstudium ‚Data Science & Big Data‘ der TU Dortmund.

Technische Universität Dortmund: Anmeldungen für das Zertifikatsstudium ‚Data Science & Big Data‘ (Start: Februar 2023) möglich.

Datenanalyse, Datenmanagement und die zielgerichtete Darstellung der Ergebnisse – darum geht es im berufsbegleitenden Zertifikatsstudium ‚Data Science & Big Data‘ der TU Dortmund.

Der Kurs richtet sich an alle Berufsgruppen, die sich mit dem Management und der Analyse von Daten beschäftigen, wie z. B. Data Scientists, Business Analysten, Softwareentwickler, Consultants, wissenschaftliche Mitarbeitende (universitär oder außeruniversitär) o.ä.

Ziel ist der Erwerb moderner Kenntnisse in Theorie und Praxis von Data Science- und Big Data-Projekten. Die Übungen mit realen Datensätzen sowie die Option, die Abschlussarbeit auf Basis von eigenen Daten (‚bring your own data‘) zu verfassen, unterstützen den Transfer des Gelernten in die berufliche Praxis. Das Zertifikatsstudium umfasst zehn Termine und dauert neun Monate. Nach erfolgreicher Abschlussprüfung vergibt die Technische Universität Dortmund ein Zertifikat, mit dem der Kompetenzausbau nachgewiesen werden kann.

Näheres finden Sie unter: https://wb.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Bei frühzeitiger Anmeldung oder wenn mehrere Personen aus Ihrem Unternehmen am Kurs teilnehmen, profitieren Sie zudem von unseren Rabattangeboten:

  • Early Bird: Sie erhalten 5% Preisnachlass auf das Teilnahmeentgelt bei Anmeldung bis zum 30. September 2022.
  • Weitersagen lohnt sich: Wenn Sie gemeinsam mit einer/einem Kollegin/Kollegen oder mehreren Personen aus Ihrem Unternehmen am Kurs teilnehmen, reduziert sich das Teilnahmeentgelt bei bis zu zwei angemeldeten Personen um 5 % pro Person, darüber hinausgehend zahlt jede weitere Person 10 % weniger.

Bei Fragen können Sie sich an Daniel Neubauer (daniel.neubauer@tu-dortmund.de; 0231 755 6632) wenden.

Wie kann man sich zum/r Data Scientist ausbilden lassen?

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Das allgegenwärtige Internet und die Digitalisierung haben heutzutage viele Veränderungen in den Geschäften überall auf der Welt mit sich gebracht. Aus diesem Grund wird Data Science immer wichtiger.

In der Data Science werden große Datenmengen an Informationen aus allen Arten von Quellen gesammelt, sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Daten. Dazu werden Techniken und Theorien aus verschiedenen Bereichen der Statistik, der Informationswissenschaft, der Mathematik und der Informatik verwendet.

Datenexperten und -expertinnen, d. h. Data Scientists, beschäftigen sich genau mit dieser Arbeit. Wenn Du Data Scientist werden möchten, kannst Du eine große Karriere in der Data Science beginnen, indem Du Dich für eine beliebige geeignete Weiterbildung einschreibst, der Deinem Talent, Deinen Interessen und Deinen Fähigkeiten in einigen der wichtigsten Data-Science-Kurse entspricht.

Was machen Data Scientists?

Zunächst einmal ist es wichtig zu verstehen, was man eigentlich unter dem Begriff „Data Scientist” versteht. Data Scientist ist lediglich ein neuer Beruf, der in vielen Artikeln häufig zusammen mit dem der Data Analysts beschrieben wird, weil die erforderlichen Grundfertigkeiten recht ähnlich sind. Vor allem müssen Data Scientists die Fähigkeit haben, Daten aus MySQL-Datenbanken zu extrahieren, Pivot-Tabellen in Excel zu verwalten, Datenbankansichten zu erstellen und Analytics zu verwalten.

Data Scientists werden viele Stellen in Unternehmen angeboten, die mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten konfrontiert sind und Personen brauchen, die ihnen bei der Entwicklung der Infrastruktur helfen, die sie zur Verwaltung der Daten benötigen. Oft handelt es sich um Unternehmen, die ihre ersten Schritte in diesem Bereich machen. Dafür benötigen sie eine Person mit grundlegenden Fähigkeiten in der Softwaretechnik, um den gesamten Prozess voranzutreiben.

Dann gibt es stark datenorientierte Unternehmen, für diejenigen Daten sozusagen Rohprodukt und Rohstoff darstellen. In diesen Unternehmen werden Datenanalyse und maschinelles Lernen recht intensiv betrieben, wodurch Personen mit guten mathematischen, statistischen oder sogar physikalischen Fähigkeiten benötigt werden.

Es gibt auch Unternehmen, die keine Daten als Produkt haben, aber ihre Zukunft auf sie und ihre Sinne planen und abstimmen. Diese Unternehmen werden immer mehr und brauchen sowohl Data Scientists mit grundlegenden Fähigkeiten als auch Data Scientists mit speziellen Kenntnissen, von Visualisierung bis hin zu Machine Learning.

Kompetenzen der Data Scientists

Die Grundlagen sind zunächst für alle, die im Bereich der Data Science arbeiten, dieselben. Unabhängig von den Aufgaben, die Data Scientists zu erfüllen haben, muss man grundlegende Softwaretechnik beherrschen.

Selbstverständlich müssen Data Scientists mit Programmiersprachen wie R oder Python und mit Datenbanksprachen wie SQL umgehen können. Sie bedienen sich dann statistischer, grundlegender Fähigkeiten um zu bestimmen, welche Techniken für die zu erreichenden Ziele am besten geeignet sind.

Ebenso sind beim Umgang mit großen Datenmengen und in sogenannten „datengetriebenen” Kontexten Techniken und Methoden des maschinellen Lernens wichtig: KNN-Algorithmen (Nächste-Nachbarn-Klassifikation für Mustererkennung), Random Forests oder Ensemble Techniken kommen hier zum Einsatz.

Entscheidend ist, die für den jeweiligen Kontext am besten geeignete Technik unterscheiden zu können, und dies bevor man die verschiedenen Werkzeuge beherrscht.

Die lineare Algebra und die multivariate Berechnung sind auch unerlässlich. Sie bilden die Grundlage für viele der oben beschriebenen Fähigkeiten und können sich als nützlich erweisen, wenn das mit den Daten arbeitende Team beschließt, intern eigene Implementierungen zu entwickeln.

Eins ist noch entscheidend. In einer idealen Welt werden die Daten korrekt identifiziert, da sie vollständig und kohärent sind. In der realen Welt muss sich der Data Scientist mit unvollkommenen Daten auseinandersetzen, d. h. mit fehlenden Werten, Inkonsistenzen und unterschiedlichen Formatierungen. Hier kann man von Munging sprechen, d. h. von der Tätigkeit, die sogenannten Rohdaten in Daten umzuwandeln, die ein einheitliches Format haben und somit in den Prozess der Aufnahme und Analyse einbezogen werden können.

Wenn Daten als wesentlich für Geschäftsentscheidungen sind, reicht es nicht aus, eine Person zu haben, die sie verarbeiten, analysieren und aufnehmen kann. Die Visualisierung und Kommunikation von Daten ist ebenso zentral. Daten zu visualisieren und zu kommunizieren bedeutet, anderen die angewandten Techniken und die erzielten Ergebnisse zu beschreiben. Daher ist es wichtig zu wissen, wie man Visualisierungswerkzeuge wie ggplot oder D3.js verwendet.

Ausbildungsmöglichkeiten und Bootcamps, um Data Scientist zu werden

Kurz gesagt gibt es zwei gängige Wege, um Data Scientist zu werden.

  • Auf der einen Seite kann man einen Universitätslehrgang absolvieren. Diese Art von Studiengang führt zu einem spezialisierten Abschluss, der nach einem dreijährigen Bachelorabschluss in Informatik, Mathematik oder Statistik absolviert werden kann. In den letzten Jahren wurden diese neuen Studiengänge an den europäischen Universitäten immer häufiger angeboten.
  • Auf der anderen Seite kann man sich für eine Weiterbildung zum/r Data Scientist anmelden, zum Beispiel eine Weiterbildung von DataScientest. Als national und international anerkannte Ausbildungsorganisation bietet DataScientest eine Weiterbildung zum/r Data Scientist an, die sich an Personen mit einem Bachelorabschluss und Kenntnissen in Kommunikation wendet. Ihr großer Vorteil ist die persönliche Betreuung, die allen Teilnehmer und Teilnehmerinnen angeboten wird, sowie ein Fernstudium, das 85% individuelles Coaching und 15% Masterclasses umfasst. Alles läuft über eine sichere Plattform, damit jeder Teilnehmer und jede Teilnehmerin codieren, Daten erforschen usw. können.

Bei dieser DataScientest-Weiterbildung haben die Lernenden die Wahl zwischen einer weitgehenden Ausbildung (10 Stunden pro Woche) oder einer Bootcamp-Ausbildung (35 Stunden pro Woche). 

Das am Ende des Kurses erworbene Zertifikat wird von der Pariser Universität La Sorbonne anerkannt.   

Zusatz-Studium „Data Science and Big Data“ an der TU Dortmund

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Jetzt anmelden für das weiterbildendes Studium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund!

Im Februar 2022 startet das berufsbegleitenden weiterbildende Studium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund zum 6. Mal.
Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern vermitteln Ihnen die neuesten datenwissenschaftlichen Erkenntnisse und zeigen, wie dieses Wissen praxisnah im eigenen Big-Data Projekt umgesetzt werden kann. Von der Analyse über das Management bis zur zielgerichteten Darstellung der Ergebnisse lernen Sie dabei Methoden der Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik kennen.

Das weiterbildende Studium richtet sich an alle Personen, die über einen natur-  oder ingenieurwissenschaftlich/ statistische Studienhintergrund verfügen oder aufgrund ihrer mehrjährigen Berufserfahrung mit Fragestellungen zum Thema Datenanalyse vertraut sind.

Mögliche Berufsgruppen sind:

  • Data Analyst
  • Consultant/ Unternehmensberater
  • Business Analyst
  • Software-Entwickler

Das weiterbildende Studium umfasst 10 Veranstaltungstage über eine Dauer von 10 Monaten (Kursabschluss: November 2022). Die Kosten betragen 6.900 € (zahlbar in 3 Raten). Bewerbungsschluss ist der 29. November 2021. Weitere Informationen und Hinweise zur Anmeldung finden Sie unter: https://wb.zhb.tu-dortmund.de/zertifikatskurse/data-science-and-big-data/

Bewerbungsformular für Zusatzstudium an der TU Dortmund

Bewerbungsformular (Download)

 

Bei Fragen können Sie sich gerne an den zuständigen Bildungsreferenten Daniel Neubauer wenden: daniel.neubauer@tu-dortmund.de oder 0231/755-6632

Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“

Jetzt bewerben für das Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund 

Im Februar startet das erfolgreiche berufsbegleitende Zertifikatsstudium „Data Science and Big Data“ an der Technischen Universität Dortmund zum fünften Mal.
Renommierte Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern vermitteln Ihnen die neuesten datenwissenschaftlichen Erkenntnisse und zeigen, wie dieses Wissen praxisnah im eigenen Big-Data Projekt umgesetzt werden kann.
Von der Analyse über das Management bis zur zielgerichteten Darstellung der Ergebnisse lernen Sie dabei Methoden der Disziplinen Statistik, Informatik und Journalistik kennen.

Das Zertifikatsstudium richtet sich an alle Personen, die über einen natur-  oder ingenieurwissenschaftlich/ statistische Studienhintergrund verfügen oder aufgrund ihrer mehrjährigen Berufserfahrung mit Fragestellungen zum Thema Datenanalyse vertraut sind.

Mögliche Berufsgruppen sind:

  • Data Analyst
  • Consultant/ Unternehmensberater
  • Business Analyst
  • Software-Entwickler

Das weiterbildende Studium umfasst 10 Veranstaltungstage über eine Dauer von 10 Monaten (Kursabschluss: ca. November 2021). Die Kosten betragen 6.900 € (zahlbar in 3 Raten). Bewerbungsschluss ist der 4. Dezember 2020. Weitere Informationen und Hinweise zur Anmeldung finden Sie unter: http://www.zhb.tu-dortmund.de/datascience

Bei Fragen können Sie sich gerne an den zuständigen Bildungsreferenten Daniel Neubauer wenden: daniel.neubauer@tu-dortmund.de oder 0231/755-6632.

Hinweis:

Ergänzend bieten wir einen R-Basis- und R-Vertiefungskurs an. Wenn Sie sich für das Zertifikatsstudium bewerben und für einen Kurs bzw. beide Kurse, erhalten Sie pro R-Kurs einen Rabatt von 250 €. Weitere Informationen finden Sie unter: https://dortmunder-r-kurse.de/kursangebot/

Wir behalten uns vor, das weiterbildende Studium je nach Entwicklungen der Corona-Pandemie als Online-Kurs durchzuführen

Online-Kurse zur Statistiksoftware R

R – ein unverzichtbares Werkzeug für Data Scientists. Lassen Sie sich auf den neusten Stand in der Open Source Statistiksoftware R aus der modernen Datenanalyse bringen.

Zielgruppe unserer Fortbildungen sind nicht nur Statistikerinnen und Statistiker, sondern auch Anwenderinnen und Anwender jeder Fachrichtung aus Industrie und Forschungseinrichtungen, die mit R ihre Daten effektiv analysieren möchten. Sie erwerben durch die Teilnahme Qualifikationen zur selbstständigen Analyse Ihrer eigenen Daten sowie Schlüsselkompetenzen im Umgang mit Big Data. Dafür bieten wir den R-Basiskurs und den R-Vertiefungskurs im November als Online-Veranstaltungen an.

Termine:

R-Basiskurs:  4. – 6. November (jeweils 9:00 – 13:00 Uhr) – Der Kurs richtet sich an Anfänger ohne Erfahrungen mit R sowie an Nutzer mit rudimentären oder eingerosteten R-Wissen. Entsprechend sind keine Vorkenntnisse über R notwendig. Zusätzlich zu den 3 Online-Tagen erhalten die Teilnehmenden Zugang zu 1,5 Stunden Videomaterial.

R-Vertiefungskurs: 17. – 20. November (jeweils 9:00 – 13:00 Uhr) – Der Vertiefungskurs richtet sich an fortgeschrittene R Nutzer sowie Absolventen des Basiskurses. Er ist ideal für Mitarbeiter aus Unternehmen, die ihre Analysen effizient mit R durchführen möchten.

Weitere Informationen zu den Inhalten und zur Anmeldung finden Sie unter: https://dortmunder-r-kurse.de/kursangebot/

Bei Fragen können Sie sich gerne an den zuständigen Bildungsreferenten Daniel Neubauer wenden: daniel.neubauer@tu-dortmund.de oder 0231/755-6632.