Data Scientist – eine neue Funktion für Controller?
Predictive und Advanced Analytics
Dieses Seminar gibt es auch als
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Advanced Analytics ist das Schlagwort, wenn es um moderne analytische Verfahren und Methoden für das Forecasting in der Planung, bei Simulationen oder Risikoanalysen im Controlling geht. Mit gewissen Vorkenntnissen im Datenmanagement und zu Analyseverfahren profitieren Sie von einer detaillierten Einführung in die praktische Nutzung von Big Data und Advanced Analytics. Mittels praktischer Umsetzungsbeispiele lernen Sie in einer cloudbasierten Entwicklungsumgebung die Arbeit eines Data Scientisten sowie die Anwendung von Machine Learning Algorithmen kennen.
Nach dem Seminar können Sie
- Big Data- und Advanced Analytics-Projekte entwickeln und umsetzen
- gängige Technologien und Produkte für Advanced Analytics besser einschätzen
- mit modernen analytischen Verfahren Lösungen für eine fundierte Informationsgrundlage schaffen
- Cloud-Lösungen für Advanced Analytics sinnvoller einsetzen
Diese Inhalte erwarten Sie im Seminar
- Einordnung der wichtigsten Begriffe im Big Data und Advanced Analytics Umfeld
- Projektmethodik für erfolgreiche Advanced Analytics Initiativen
- Innovatives Datenmanagement auf einer Best Practices basierten Data & Analytics Plattform
- Einordnung von Aufgaben, Rollen und den passenden Organisationsstrukturen im Rahmen der Digitalisierung – z. B. Data Scientist, Business Analyst, Data Engineer
- Übersicht zu analytischen Methoden und Entwicklungssprachen im Rahmen von Advanced Analytics
- Techniken zur explorativen Analyse von großen Datensätzen
- Detaillierte Einführung in Machine Learning Techniken (Regression, Klassifikation, Zeitreihenvorhersage, Clustering) anhand von Fallstudien in Python
- Überblick über die wichtigsten Algorithmen: Lineare Modelle, Baumbasierte Methoden, Neuronale Netze
- Entwicklung von ersten eigenen analytischen Modellen in der cloudbasierten Umgebung Azure ML
Für den Praxisteil benötigen Sie ein internetfähiges Notebook, das sich mit dem WLAN am Seminarstandort verbinden kann und ob der grundsätzliche Zugang auf das Microsoft Azure Portal https://portal.azure.com/ auf Ihrem Rechner nicht gesperrt ist. Auch wenn keine lokalen Admin-Rechte benötigt werden, prüfen Sie bitte vor dem Seminar, ob der Internetzugang Ihres Notebooks via WLAN trotzdem uneingeschränkt funktioniert.
Zielgruppen
Das Seminar Predictive und Advanced Analytics richtet sich an Mitarbeiter im Controlling oder in Fachbereichen mit Interesse an erweiterten Analysemethoden, BI und Big Data-Experten, Business Analysten in Fachbereichen sowie IT-Mitarbeiter mit Aufgaben und Interessen im Bereich der erweiterten Analysemethoden.
Als Vertiefungsseminar eignet sich zunächst das Seminar Machine Learning für Controller – Praxisübungen.
Trainer/in
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hält als Expertin für Data & Analytics Seminare im Bereich Big Data und Advanced Analytics der CA controller akademie. Seit mittlerweile 30 Jahren gilt ihre Leidenschaft dem Thema, mittels Technologien, Methodik und Best Practices aus rohen Daten wertstiftende Informationen zu schaffen – unter vielem anderen auch durch Machine Learning und AI. Sie ist seit 2015 als Senior Consultant Data Engineering, Data Architecture, Data Science bei der QUNIS GmbH tätig, wo sie als Enablement Lead Data maßgeblich die Weiterentwicklung der Themen vorantreibt.
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ist Experte für offene und moderne Architekturen im Bereich Data & Analytics und hält die Seminare Predictive und Advanced Analytics sowie Einstieg in Advanced Analytics für Controller. Bevor er 2023 zu QUNIS kam, hat er sowohl in beratender Funktion als auch Inhouse zahlreiche Unternehmen dabei unterstützt, Datenplattformen zu bauen und mit deren Hilfe Use-Cases diesseits und jenseits der klassischen BI zu realisieren. Bei QUNIS leitet er die Domain Data und treibt in dieser Funktion primär die Themen Architektur und Innovation im Bereich von Datenprodukten voran.
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hält die Seminare Machine Learning für Controller und Predictive und Advanced Analytics der CA controller akademie. Seit acht Jahren ist er im Bereich Data Science und Data Engineering tätig und hat zahlreiche Unternehmen bei Advanced Analytics und Machine Learning Themen beraten. Vor seiner Zeit bei QUNIS hat er unter anderem als wissenschaftlicher Mitarbeiter der Universität Bamberg Lehrveranstaltungen im Bereich des maschinellen Lernens abgehalten. Bei QUNIS unterstützt er Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung von Advanced Analytics Use-Cases und allgemeinen Datenplattformen.
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Seminar-Nummer: 6.92