Ziel des Data Awareness Trainings ist der ganzheitliche Überblick über aktuelle Datentechnologien. Dafür wird ein grundlegendes Verständnis des gesamten Datenverarbeitungsprozesses für Datenanalysen und komplexe Datenmodelle gelegt, sodass Teilnehmende fachgerecht mit Datenexperten kommunizieren können. Darüber hinaus sind Teilnehmende in der Lage, Datenanalysen und -projekte aus der Fachdomäne zu evaluieren sowie Datenvisualisierungen zu beurteilen.
Kapitel 1: Big Data (Verfahren und Visualisierung)
- Datengestützte Entscheidungen
- Arbeitsschritte in der Datenanalyse
- Best Practices in der Strukturierung von Daten
Kapitel 2: Datafizierung (Datenerzeugung und -infrastruktur)
- Verständnis von Dateninfrastrukturen
- Datenreinigung in komplexen Projekten
- Best Practices von Datenvisualisierungen
Kapitel 3: Künstliche Intelligenz (Funktionsweisen und Algorithmen)
- Anwendungsfälle der künstlichen Intelligenz
- Algorithmen des überwachten und unüberwachten Lernens verstehen (Maschinelles Lernen)
- Training von KI-Algorithmen nachvollziehen
Kapitel 4: Internet der Dinge und Industrie 4.0 (Grundlagen IoT und Business-Szenarien)
- Möglichkeiten von Sensoren begreifen
- Datenbasierte Produktentwicklung durch A/B Tests
- Predictive Maintenance von Anlagen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen