Statistik im Bereich Deep Learning mit Zusatzqualifikation Prozessmanagement

Im Anschluss an diese Fortbildung sind Sie in der Lage, statistische Analyseverfahren anzuwenden und fortgeschrittene Techniken im Bereich Deep Learning, insbesondere mit der Programmiersprache TensorFlow, zu nutzen. Sie erlernen auch grundlegende Kenntnisse im Prozessmanagement sowie in der Analyse und Verbesserung von Prozessen. Zudem erweitern Sie Ihre Fähigkeiten im Umgang mit MS-Office Excel für datenbasierte Auswertungen. Nach Abschluss der Weiterbildung können Sie in verschiedenen Bereichen tätig werden, darunter in der Forschung und Entwicklung, im Datenmanagement oder im Projektmanagement, wo Sie Prozesse analysieren und optimieren.

Statistische Grundlagen

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

Deep Learning Tools und Praktiken

• Installation und Einrichtung von TensorFlow
• Grundlegende Verwendung von TensorFlow
• Verwendung von Keras
• Erstellen von Machine-Learning-Modellen mit Keras
• Analyse von Machine Learning in TensorFlow
• Visualisierung von Ergebnissen mit Keras
• Allgemeine Tipps und Tricks zu TensorFlow
• Problemlösung für nicht funktionierende Modelle

Prozessmanagement Basics

• Einführung in das Projektmanagement
• Geschäftsmodellverständnis
• Ableiten von Prozesslandkarte und Prozesshaus

Prozessmodellierung und -optimierung

• Modellierungssprachen für Prozesse
• Modellierung von Prozessen
• Prozessanalyse
• Prozessoptimierung
• Grundverständnis zur pragmatischen Dokumentation von Prozessen
• Prozessmodellierung und -dokumentation

Prozessmessung und -steuerung

• Reifegrad von Prozessen
• Prozessmessung
• Prozesssteuerung
• IT-Unterstützung von Prozessen

Prozessqualität und -strategien

• Prozessqualitätsmanagement
• Wichtige Strategien im Prozesskontext
• Zusammenspiel von Prozess-, Qualitäts- und Projektmanagement
• Verstehen und Erheben der Reifegrade von Prozessen

IT und Prozessarchitekturen

• Prozessorganisation
• Verstehen von Prozessarchitekturen
• Prozessarchitekturen im Zusammenspiel mit IT-Architekturen

Anwendung und Praxisprojekte

• AI und KI im Prozessmanagement
• Mit Formeln arbeiten
• Kennenlernen von Excel: Dateneingabe, Zellenformatierungen und Arbeitsmappenverwaltung
• Unterschied zwischen Relativen und Absoluten Zellbezug kennen
• Qualifikationsprojekt Machine Learning
• Qualifikationsprojekt Prozessmanagement