Data Science

Zertifikatskurs

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.

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.

Der Zertifikatskurs setzt sich aus drei Veranstaltungen (M6.1, M6.2 und M6.3) 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.

Data Science Grundlagen (M6.1):

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

Data Management & Engineering (M6.2):

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

Data Analytics (M6.3):

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

1.) Hochschulabschluss

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

2.) Berufserfahrung

Sie haben i.d.R. mindestens zwei Jahre Berufserfahrung* und befinden sich idealerweise in einem Arbeitsverhältnis.

*Bei Teilnehmer*innen mit weniger Berufserfahrung kann die Zulassung zum Zertifikatsprogramm individuell geprüft werden. Bitte kontaktieren Sie uns hierzu jederzeit.

3.) Vorkenntnisse

Grundlegende Kenntnisse über die Funktionen eines Computers und grundlegende Konzepte des Programmierens wären wünschenswert. Tiefergehende Programmiererfahrung oder Python-Kenntnisse sind hilfreich, aber nicht notwendig. Die grundlegende Bereitschaft sich mit dem Konzept einer Programmiersprache zu beschäftigen ist dagegen erforderlich. Erste Erfahrungen im Umgang mit Daten und deren Verarbeitung sollten vorhanden sein.
Die Erarbeitung des Pre-Assignments (vor Kursbeginn) ist Voraussetzung für die Teilnahme an Präsenzveranstaltung und Prüfung. Weitere Informationen siehe unter "Ablauf und Termine".

Bitte kontaktieren Sie uns jederzeit, wenn Sie Fragen zu den Zulassungsvoraussetzungen haben.

Termin

Der Zertifikatskurs findet als Blockveranstaltung an drei Tagen im April 2025 von Donnerstag bis Samstag jeweils von 08.30 - 18.00 Uhr an der Hochschule Heilbronn am Bildungscampus statt. Der genaue Termin wird Ende 2024 an dieser Stelle veröffentlicht.

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 in Form einer Präsentation findet ca. 3-4 Wochen nach der Blockveranstaltung an einem Nachmittag von 14.00-18.30 Uhr statt. Der genaue Termin wird ebenfalls Ende 2024 an dieser Stelle veröffentlicht.

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).

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Abschluss
Zertifikat "Microcredential"
der Hochschule Heilbronn

Credit Points
5 ECTS

Niveau
Master (DQR-Level 7)

Fachrichtung
Wirtschaftsinformatik - Digitale Transformation

Workload
30 UE Lehrveranstaltungen
95 UE Selbststudium inkl. Prüfung
(1 Unterrichtseinheit UE = 45 min)

Ort
Hochschule Heilbronn, Bildungscampus

Sprache
Deutsch

Prüfungsform
Präsentation in Einzel- oder Gruppenarbeit

Kosten
1.400 € insgesamt

Termin
April 2025

Anmeldeschluss
28. Februar 2025