Big Data & Data Science

Nutze die Macht der Daten für deinen Karriereboost!

Ob Amazon, Tesla oder Start-up – datengetriebene Entscheidungen sind der Schlüssel zum Erfolg. In diesem Kurs lernst du, wie du Big-Data-Projekte strategisch planst, digitale Geschäftsmodelle verstehst und praxisnah mit Tools wie R und RStudio arbeitest. Du entwickelst Analyse-Kompetenz und datenbasiertes Denken – beides essenziell, um dich auf dem Arbeitsmarkt klar zu positionieren.

Mach dich bereit für eine der gefragtesten Disziplinen der Wirtschaft!

Für wen ist dieser Kurs ideal?

Für alle, die in die Datenwelt einsteigen möchten – ob als Business Developer/in, Marketingprofi oder strategische/r Entscheider/in. Du brauchst keine Vorkenntnisse, aber Lust auf Zukunftsthemen. Auch für Fachkräfte, die sich neue Karrierewege durch Data Science eröffnen oder datenbasierte Innovationen vorantreiben wollen.

Lernziele & Inhalte

Mit Big-Data-Skills zur strategischen Stärke

Du erwirbst praxisnahes Wissen zu Data Science, Datenanalyse und strategischem Einsatz von Big Data in Unternehmen. Du lernst, digitale Geschäftsmodelle zu analysieren, Daten systematisch aufzubereiten und mit R sowie RStudio zu visualisieren. Statistische Verfahren wie Regression und Prognosemodelle gehören ebenso dazu wie ethische Fragestellungen rund um Datenschutz und Data Governance.

• Digitale Geschäftsmodelle und Plattformökonomien verstehen
• Datenqualität sichern, Informationssicherheit und Privacy-by-Design anwenden
• Mit R und RStudio: Daten managen, analysieren, visualisieren
• Strategien für datenbasierte Innovationen entwickeln

Nutze diesen Kurs, um deine Datenkompetenz gezielt aufzubauen und dich beruflich neu zu positionieren.

Auszug aus den Lehrinhalten:

1. Einführung in Big Data 

• Grundlagenbegriffe (Data Mining, Information Retrieval)
• Mechanismen der digitalen Wirtschaft und virtuelle Unternehmen
• Datengestützte Geschäftsmodelle
• Digitales Marketing und CRM
• Ethische und rechtliche Aspekte (DSGVO)

2. Data Science im Unternehmen 

• Strategische Einordnung und Typen datenbasierter Geschäftsmodelle
• DatenqualitätInformationssicherheit
• Data Governance (Regeln und Rollen) sowie vertiefte Datenethik

3. Datenanalysen (Praxisanwendung)

• Einführung in die Programmiersprache R und RStudio
• Datenstrukturen
• Datenmanagement (Import/Export)
• Statistische Methoden (Regression, Prognosen)
• Datenvisualisierung durch verschiedene Diagrammtypen