Data Science Konzepte für Feature Engineering mit Zusatzqualifikation: Controlling, Grundlagen des Projektmanagements und Statistik

Nach Abschluss der Weiterbildung verfügen Sie über Kenntnisse in Data Science Konzepten und Feature Engineering. Sie sind in der Lage, Datenanalysen durchzuführen und Modelle zu entwickeln. Im Bereich Controlling wenden Sie finanzielle Steuerungsinstrumente an. Sie verstehen die Grundlagen des Projektmanagements und können Projekte planen und umsetzen. In der Statistik analysieren Sie Daten und interpretieren Ergebnisse. Diese Fähigkeiten qualifizieren Sie für Tätigkeiten in der Datenanalyse, im Controlling und im Projektmanagement.

Feature Engineering in Data Science

• Anwendung und Funktion in der Wirtschaft
• Casestudy: Umsatzprognose
• Explorative Datenanalyse
• Ablauf eines Data-Science-Projekts
• Regressionsanalyse
• Klassifikation und Support Vector Machines
• Clustering-Algorithmen
• K-nearest Neighbor und NX Boost

Controlling und Unternehmenssteuerung

• Begriff und Zielsetzung des Controllings
• Rollenverständnis der Controller*innen im Unternehmen
• Aufgaben und Funktionen im Controlling
• Strukturierung des Controllings: strategisches und operatives Controlling
• Controllinginstrumente und -methoden
• Kennzahlen, Kennzahlensysteme und Reporting im Controlling
• Operative Planung und Kontrolle: Budgetierung als zentrales Instrument der operativen Steuerung
• Kostens- und Leistungsrechnung: Erfassung und Analyse von Kosten und Leistungen im Unternehmen

Projektmanagement Praktiken

• Einführung in das Projektmanagement
• Projektarten
• Aufgaben eines Projektleiters
• Traditionelles Projektmanagement
• Agiles Projektmanagement
• Hybrides Projektmanagement
• Projekt-Planung
• Projekt-Steuerung

Statistik Grundlagen und Anwendungen

• Grundlagen der Statistik
• Mittelwert, Varianz und Standardabweichung
• Verteilungen in der Statistik
• Wahrscheinlichkeitsrechnung
• Korrelation und lineare Regression
• Normalverteilung und Binominalapproximation
• Schätzungen in der Statistik
• Stichproben und Konfidenzintervalle