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Ziele des Kurses

Sie lernen die Bedeutung und Ziele der Disziplin Data Science im Kontext eines modernen datengetriebenen Unternehmens zu verstehen und kennen elementare Aufgaben und Vorgehensweisen zum Datenmanagement, zur Datenaufbereitung und zur Datenanalyse sowie den Stand der Wissenschaft in diesen Bereichen.

Sie können Besonderheiten, Grenzen, Terminologien und Lehrmeinungen der Gegenstandbereiche definieren und interpretieren und lernen die Charakteristika von Big Data kennen, dessen Anwendungsfälle und Anforderungen sowie die Notwendigkeit skalierbarer IT-Architekturen zu dessen Unterstützung.

Sie entwickeln neue Ideen und Verfahren, wenden diese an und bewerten sie unter Berücksichtigung unterschiedlicher Beurteilungsmaßstäbe. Sie können Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten zur Problemlösung auch in neuen und unvertrauten Situationen anwenden und integrieren Ihr Wissen in komplexen Zusammenhängen auch auf der Grundlage begrenzter Informationen.

Sie führen anwendungsorientierte Projekte weitgehend selbstgesteuert bzw. autonom durch, treffen wissenschaftlich fundierte Entscheidungen und reflektieren kritisch mögliche Folgen.

Zielgruppen

Fach- und Führungskräfte mit IT- und/oder BWL-Hintergrund,

  • die einen Einstieg in den Bereich Data Science suchen und grundlegende Kenntnisse und Fertigkeiten über Aufgaben, Vorgehensweisen und Konzepte für die Umsetzung von Data-Science-Anwendungen im Kontext eines datengetriebenen Unternehmens erwerben möchten.
  • die sich mit der Analyse von Daten beschäftigen und deshalb methodische und technische Kenntnisse und Fertigkeiten in den Grundlagen des Data Managments und Data Engineerings erwerben möchten.
  • die erste Data-Science-Anwendungen realisieren möchten und deshalb Kenntnisse über gängige Methoden der Datenanalyse und Interpretation der Ergebnisse sowie technische Fertigkeiten zur Durchführung von Datenanalysen erwerben möchten.

Das Wichtigste auf einen Blick

Abschluss

Zertifikat "Microcredential"
der Hochschule Heilbronn

Niveau

Master (DQR-Level 7)

Credit Points

5 ECTS

Fachrichtung

Wirtschaftsinformatik - Digitale Transformation

Sprache

Deutsch

Kursgebühren

1.400 € insgesamt
(980 € mit ESF-Förderung)

Workload

3 Tage von 08.30-18.00 Uhr zzgl. Selbststudium und Prüfung

Lernformat

Präsenz

Prüfung

Präsentation in Einzel- oder
Gruppenarbeit

Veranstaltungsort

Hochschule Heilbronn, Bildungscampus

Termine

08.-10. Mai 2025
Präsentation: 04. Juni 2025

Anmeldeschluss

10. April 2025

Inhalt

Der Zertifikatskurs setzt sich aus den folgenden drei Veranstaltungen zusammen und vermittelt Grundlagen, Konzepte (Architekturen), Methoden und Technologien der Themenfelder Data Science und Data Analytics, für den Aufbau moderner, skalierbarer IT-Systeme für das Data Management und das Data Engineering im Kontext von Data-Science-Anwendungen.

  • Einführung in Data Science: Definitionen, Abgrenzung zu verwandten Disziplinen wie Statistik, Data Mining und Machine Learning, die Rolle des Data Scientist im Unternehmen, Anwendungsfälle
  • Grundlagen der Datenanalyse: Analytische Fragestellungen und Analyseaufgaben
  • CRISP-DM und DASC-PM als generische Vorgehensmodelle für Data-Science-Projekte
  • Definition und Management von Data-Science-Projekten
  • Überblick über ausgewählte Analysemethoden für die explorative Datenanalyse
  • Überblick über ausgewählte Analysemethoden und deren Einsatzbedingungen für die beschreibende und vorhersagende Datenanalyse
  • Anwendung und Nutzung von Analyseergebnissen im Unternehmen
  • Grundlagen des Data Management und Data Engineering
  • Moderne IT-Architekturen für Data-Science-Anwendungen:
    Anforderungen an Skalierbarkeit und Flexibilität und Entwicklung von Datenstrategien
  • Data Lifecycle Management:
    Prozesse von der Datenerhebung bis zur Verteilung und Data Lifecycle im unternehmerischen Kontext
  • Big Data und Cloud Computing
  • Datenmodellierung und Datenarchitekturen:
    Data Warehouse, Data Lake, Data Mesh, Data Ecosystems und Lösungskonzepte für Spezialanwendungen
  • Data Governance:
    Elemente und Frameworks, Verantwortlichkeiten und Strukturen
  • Datenbeschaffung, -modellierung und -speicherung
  • Datenintegration und -transformation:
    Konzepte und Methoden, Datenqualität und Umsetzung in der Praxis mit Data Pipelines
  • Einführung und Anwendung ausgewählter Analysemethoden für unterschiedliche Arten von Daten:
    Text, Bild, polystrukturierte Daten und Datenströme sowie unterschiedliche Aufgabentypen
  • Big-Data-Eigenschaften und deren Konsequenzen und Herausforderungen für die Datenanalyse, Big- Data-Anwendungsfälle

Termine & Ablauf

Termin

Der Zertifikatskurs findet als dreitägige Blockveranstaltung von Donnerstag, 08. bis Samstag, 10. Mai 2025 jeweils von 08.30 – 18.00 Uhr in Präsenz an der Hochschule Heilbronn am Bildungscampus statt.

Pre-Assignments (Vorbereitungsaufgaben)

Ca. 3 Wochen vor Beginn des Kurses erhalten alle Teilnehmenden Vorbereitungsaufgaben (sog. Pre-Assignments) zur Vorbereitung auf die Präsenzveranstaltungen. Diese sollten bis zum Veranstaltungsbeginn zu Hause im Selbststudium erarbeitet werden.

Prüfung

Die Prüfung findet am Mittwoch, 04. Juni 2025 von 14.00-18.30 Uhr in Form einer Präsentation (Einzel- oder Gruppenarbeit) statt.

Nach Beendigung des Zertifikatskurses und Bestehen der Prüfung erhalten die Teilnehmenden das Zertifikat “Microcredential” der Hochschule Heilbronn mit Angabe der ECTS-Punkte. Diese können auf den berufsbegleitenden MBA-Studiengang “Wirtschaftsinformatik – Digitale Transformation” angerechnet werden. Bei Interesse kontaktieren Sie uns bitte.

Wenn Sie keine Prüfung ablegen möchten, dann erhalten Sie eine Teilnahmebescheinigung (ohne ECTS-Angabe).

Zulassungsvoraussetzungen

1.) Hochschulabschluss

Sie haben ein abgeschlossenes Studium auf Bachelor-Niveau mit mindestens 180 ECTS.

2.) Berufserfahrung

Sie haben mindestens ein Jahr Berufserfahrung und befinden sich idealerweise in einem Arbeitsverhältnis.

3.) Vorkenntnisse

Grundlegende Kenntnisse über die Konzepte des Programmierens wären wünschenswert. Tiefergehende Programmiererfahrung oder Python-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht notwendig. Erste Erfahrungen im Umgang mit Daten und deren Verarbeitung sollten vorhanden sein.

Kursgebühren

Kursgebühr:

1.400 € insgesamt

Reduzierte Kursgebühr mit ESF-Förderung:
980 € insgesamt (bis 55 Jahre)
420 € insgesamt (ab 55 Jahre)

Die ESF-Fachkursförderung unterstützt Beschäftigte, Unternehmer*innen einschließlich Freiberufler*innen, Gründungswillige und Wiedereinsteiger*innen, die in Baden-Württemberg wohnen oder arbeiten mit einer Reduktion der Kursgebühr. Die Förderung ist unabhängig von der Höhe des Einkommens. Nicht gefördert werden u.a. Beschäftigte von Bund, Ländern, Stadt- und Landkreisen, sowie Städten und Gemeinden. Sie können hier mit der Zielgruppenabfrage prüfen, ob Sie zu den geförderten Zielgruppen gehören.

Die Antragstellung für die reduzierte Kursgebühr ist ganz einfach:

  1. Prüfen Sie mit der Zielgruppenabfrage, ob Sie zu den geförderten Zielgruppen gehören:
    Bitte füllen Sie einfach die Excel-Tabelle aus, das Ergebnis wird Ihnen unten im Formular angezeigt.
  2. Schicken Sie die Zielgruppenabfrage und diesen ausgefüllten Teilnahmefragebogen digital unterschrieben per E-Mail an Andrea Sieling (andrea.sieling@hs-heilbronn.de). Bitte lesen Sie hierzu auch die “Information der Teilnehmenden zur Datenerhebung und -verarbeitung”.
  3. Nach Prüfung der Dokumente erhalten Sie von uns den Teilnahmevertrag und alle weiteren Informationen zum Fachkurs.

Bitte beachten Sie, dass uns diese Unterlagen vor Kursbeginn vollständig vorliegen müssen. Nach Beginn des Kurses können keine Anträge auf Förderung mehr angenommen werden. Bei unvollständigen Daten ist eine finanzielle Förderung nicht möglich.

Nach Beendigung des Kurses erhalten Sie von uns außerdem noch zwei Dokumente (“Fragebogen nach Kursende” und “Selbsterklärung für Teilnahme an virtuellen Schulungen” – falls es sich um einen Online-Kurs handelt), die wir für den Abschluss der Antragstellung dann noch von Ihnen benötigen.

Weitere Informationen zu dem Förderprogramm erhalten Sie hier.

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