„Der Mensch kann nicht kommunizieren; nur die Kommunikation kann kommunizieren“ (Niklas Luhmann)

Die Aufbereitung von Massendaten, ihre Analyse und Darstellung sind mittlerweile zu einer Wissenschaft für sich geworden – „Data Science“. Wesentlicher Vorteil dieses technischen Fortschritts ist, dass weniger Wissen verlorengeht. Mit der Zunahme der digitalen Kommunikation und Produktion entstehen jedoch stetig wachsende Datenmengen.

Data Science zeigt Möglichkeiten auf, durch neuentwickelte Anwendungsmethoden, Machine Learning und Predictive Analytics aus der Vielzahl an eruierten Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen. Die Quintessenz liefert Ergebnisse nicht nur für die häufig zitierte Werbebranche. Data Science und Big Data halten zunehmend Einzug in die Landwirtschaft und produzierende Industrie mit dem Ziel an den Markt anpassbare ökonomische und ökologische Produktionsbedingungen zu schaffen. Neue Lösungen werden denkbar – als logischer Handlungsschritt für Data Science und Big Data spielt die digitale Vernetzung eine immer größere Rolle.

Große Hoffnungen vieler Unternehmen verbinden diese mit der digitalen Vernetzung – der so genannten „Industrie 4.0“. Ziel sind Wettbewerbsvorteile, die es ermöglichen sollen, international konkurrenzfähig zu werden oder zu bleiben.

Die Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung und Wissenstransfer (AWW e.V.) bietet in Kooperation mit der Technischen Hochschule Brandenburg im Oktober wieder den berufsbegleitenden Zertifikatskurs „Data Science“ mit nur wenigen Präsenzphasen an.

Der Inhalt des Kurses orientiert sich an einer bekannten Einteilung des amerikanischen Wirtschaftswissenschaftlers und Google-Chefökonomen Hal Varian: Ihm zufolge setzt sich die spezifische Wertschöpfungskette von Daten aus Zugriff, Verständnis, Verarbeitung, Analyse und Ergebniskommunikation zusammen. „Data Science“ umfasst die Module „Data Preparation and Wrangling“ (Zugriff, Verständnis, Verarbeitung), „Quantitative Methoden und Data Mining“ (Analyse) sowie „Storytelling: Kommunikation und Visualisierung der Ergebnisse“ (Ergebniskommunikation).

Wichtige Werkzeuge im Kurs sind die Statistiksprache R und Power Business Intelligence Tools. Auch auf Azure Machine Learning wird mit konkreten Beispielen Bezug genommen. Im Ergebnis sollen die Teilnehmer verschiedene Techniken zur Nutzung von Daten beherrschen und einen Überblick über die Voraussetzungen und möglichen Lösungsansätze im Bereich datengetriebener Projekte erhalten. Lernziel ist die reibungslose Kommunikation zwischen Management, Engineering und Administration.

Es sind noch Plätze frei. Weitere Informationen zu den Inhalten finden Sie unter:

http://www.aww-brandenburg.de oder telefonisch: Melanie Zahn: 03381-355-754 (melanie.zahn@aww-brandenburg.de)