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Data-Science-Schulung: Daten-Analyse für Einsteiger

mit Tom Alby
5 Sterne 277 Google-Bewertungen

In unserer 2-tägigen Data-Science-Schulung in MBA-Qualität lernst du die Datenanalyse aus der Praxis kennen. Anhand zahlreicher Praxisbeispiele und Best Practices zeigen wir dir, wie du mit größeren Datenmengen umgehen, die Daten richtig interpretieren und aus ihnen die richtigen Entscheidungen ableiten kannst. Du erfährst außerdem die Grundlagen der Datenvisualisierung und welche Rolle künstliche Intelligenz bei der Analyse spielen kann. Es werden dabei sowohl B2B- als auch B2C-Themen berücksichtigt. Unser Seminar findet als Präsenzschulung und als Webinar statt.

Teil der Seminarreihe:
Data Science I Online Marktforschung I KI-Seminar

Weitere für dich relevante Seminare: Google Analytics 4 I Matomo

  • Datenanalyse, Data Science, Data-Mining, Künstliche Intelligenz, Analytics: Was ist unter den einzelnen Begriffen zu verstehen?
  • Statistik-Programmiersprache R: Du erfährst, wie du die Programmiersprache R interaktiv in der Konsole und in der Entwicklungsumgebung RStudio nutzen kannst.
  • Datenbereinigung und Datentransformation: Du lernst anhand von praxisnahen Beispielen, wie du Daten selektieren, filtern, verändern und zusammenfassen kannst.
  • Daten zielführend visualisieren: Du erfährst, welche Visualisierung in welchem Kontext die beste Wirkung erzielt.
  • Statistik-Grundlagen für Machine Learning: Von der Standardabweichung bis zur Korrelation.
  • Fortgeschrittene Visualisierungen: Du erhältst eine Einführung in die Erstellung besonderer Grafiken wie Lollipop-Diagramme und Circular Bar Plots.

Charakterisierung: Grundlagen des Data-Science
Sprache: Deutsch
Dauer: 2 Tage

Die nächsten Termine für das Data-Science-Seminar:

  1. EventScheduled
    Data-Science-Seminar
    OnlineEventAttendanceMode
    Tom Alby
    2024-04-25
    EUR
    995
    InStock
    121WATT School for Digital Marketing & Innovation
  2. EventScheduled
    Data-Science-Seminar
    OnlineEventAttendanceMode
    Tom Alby
    2024-04-25
    EUR
    995
    InStock
    121WATT School for Digital Marketing & Innovation
* zzgl. USt.
  • Legende:
  • Ausreichend freie Plätze.
  • Wenige freie Plätze!
  • Leider ausgebucht.

Seminarthemen & Agenda im Überblick

Einführung

  • Daten sind keine Informationen – Aber wie werden aus Daten „actionable Insights“?
  • Datenanalyse, Data Science, Data Mining, Künstliche Intelligenz oder Analytics: Was ist was und für was ist was gut?
  • Das Ziel dieses Kurses: Data Science ohne Mathematikstudium – Wie erweiterte Datenkompetenz in Form von Citizen Data Scientists Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen
  • Der schnelle Einstieg mit R: Was hat R, was andere nicht haben?

Die Statistik-Programmiersprache R

  • Das „nackte“ R und sein Grundvokabular: R interaktiv in der Konsole nutzen
  • Die Entwicklungsumgebung RStudio: Alle Datenanalyse- und Data Science-Aufgaben in einer Oberfläche lösen
  • Nachvollziehbarkeit und Transparenz von Analysen und Modellen: Die zentrale Bedeutung von Notebooks
  • Daten einlesen: Von CSV bis zur MySQL-Datenbank
  • Datentypen: Ist eine Postleitzahl eine Zahl oder nicht?

Datenreinigung und -transformation mit dem Tidyverse

  • Daten selektieren und filtern
  • Daten gruppieren und zusammenfassen
  • Statistik-Exkurs: Lageparameter und ihr korrekter Einsatz
  • Strategien zur Datenreinigung: Probleme erkennen und beheben
  • Daten modifizieren: Ein kurzer Exkurs zu Regulären Ausdrücken

Daten zielführend visualisieren

  • Grundlegende Überlegungen bei der Datenvisualisierung
  • Die Verteilung erkennen mit der univariaten Visualisierung in Histogrammen
  • Wie verhalten sich mehrere Variablen zueinander: Multivariate Visualisierungen mit Streudiagrammen und ihre Verwandten
  • Der Alleskönner: Boxplots
  • Ggplot2: Das Schweizer Taschenmesser der Datenvisualisierung

Von der Beschreibung der Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen

  • Statistik-Exkurs: Standardabweichung, Standardfehler und andere Maße
  • Statistik-Exkurs: Verteilungen und Erwartungswerte

Wie hängen Daten zusammen?

  • Regressionsanalyse: Mehr Budget gleich mehr Klicks? Von linearen und nicht-linearen Zusammenhängen und daraus resultierenden Prognosen
  • Korrelationsanalyse: Korreliert das Wetter mit Shop-Verkäufen?
  • Zusammenhänge bei nicht-numerischen Daten berechnen
  • Von Scheinkorrelationen und anderen Daten-Phänomen

Hypothesentests

  • Der klassische Hypothesentest: A/B- und multivariate Tests: Welche Landingpage funktioniert besser?
  • Statistik-Exkurs: Der Zentrale Grenzwertsatz und was ist eigentlich ein p-Wert?
  • Wie sicher sind wir uns eigentlich? Alles über Konfidenzintervalle!
  • Alles ganz anders: Bayessche Inferenzstatistik im A/B-Testing

Erweiterte Ansätze

  • Zeitreihenanalysen
  • Fallstricke in der Analyse
  • Fortgeschrittene Visualisierungen: Lollipop-Diagramme und Circular Bar Plots
  • Ausblick auf das Folge-Seminar

Zielgruppen & Ziele

Zielgruppen

Das Seminar richtet sich an alle Mitarbeiter:innen aus Unternehmen und Agenturen, für die Datenanalyse und Datenauswertung wichtiger Bestandteil ihrer täglichen Arbeit sind:

  • Personen, die sich für Data-Science interessieren
  • Webanalystinnen und Webanalysten
  • Leiter:innen und Manager:innen Web-Analytics und Web-Controlling
  • Leiter:innen und Manager:innen Conversion & Website-Usability
  • Online-Marketing-Verantwortliche

Ziele der Data-Science-Schulung

Ziel des 2-tägigen Data-Science-Seminars ist es, unseren Teilnehmer:innen einen fundierten Einstieg in die Datenanalyse und -auswertung mit R zu geben.

  • Du erfährst, wie die Programmiersprache R interaktiv in der Konsole genutzt werden kann.
  • Du lernst anhand von erfolgreichen Beispielen, wie du Daten selektieren und filtern kannst.
  • Du lernst Standardabweichung, Standardfehler und andere Maße kennen.
  • Du erhältst einen Überblick über Lollipop-Diagramme und Circular Bar Plots.

Der Lernerfolg ist nur sichergestellt, wenn du aktiv im Seminar mitarbeitest.

Beschreibung zum Data-Science-Schulung: Daten-Analyse für Einsteiger

In Unternehmen wird das Sammeln und Auswerten von Kunden- und Produktdaten zu einem der wichtigsten Wettbewerbsfaktoren. Data-Science bzw. die Auswertung und Interpretation von Daten wird normalerweise immer sehr theoretisch gelehrt. Tom Alby schult Data-Science aus dem Blickwinkel seiner langjährigen Praxiserfahrung.

Um dem Seminar zu folgen brauchst du kein Mathematik- oder Statistikstudium.

Eine der großen Herausforderungen für Unternehmen ist es, dass aus den vorhandenen Daten auch umsetzbare Erkenntnisse gewonnen werden. In unserem 2-tägigen Data-Science-Seminar erfährst du, wie du deine Datenkompetenz erweitern und deinem Unternehmen helfen kannst, bessere Entscheidungen zu treffen. Du erlernst außerdem die Anwendung klassischer Hypothesentests wie A/B- und multivariate Tests kennen und umzusetzen. Das Seminar ist ideal für alle, bei denen die Erfolgskontrolle von Online- und Performance-Marketing-Kampagnen ein wichtiger Bestandteil der täglichen Arbeit ist. Du lernst, wie du Daten aus verschiedenen Quellen verknüpfst und wie dich KI-basierte Tools dabei unterstützen.

Vorwissen zum Online Marketing und im Speziellen zur Webanalyse ist für einen optimalen Lernerfolg sehr hilfreich. Du musst aber kein Mathe- oder Statistik-Profi sein. 

Der interaktive Charakter des Seminars ermöglicht es dir, deine individuellen Fragen zu stellen. Außerdem sorgen zahlreiche Workshops dafür, dass du die Inhalte nicht nur theoretisch verstehst, sondern auch praktisch anwenden kannst. Denn eines ist uns bei unseren Seminaren ganz besonders wichtig: Wir möchten dir helfen, es selbst zu tun.

Bei unseren Seminaren schaffen wir durch die gemeinsamen Pausen sowie das Mittagessen zusätzlichen Platz für den individuellen Austausch zwischen den Seminarteilnehmer:innen und mit dem Trainer. Auch in den Webinaren kannst du dich in den Pausen virtuell mit den anderen Teilnehmer:innen austauschen. Am Ende deines Seminars bzw. Webinars erhältst du neben den ausführlichen Seminarunterlagen auch ein Teilnahmezertifikat.

 

Die Methode

Webinare

Als Webinar-Tool nutzen wir Zoom und haben dadurch auch virtuell zahlreiche Möglichkeiten für interaktive Übungen. Das Programm Zoom kann heruntergeladen oder als Browser-Anwendung ohne Installation genutzt werden. Zur erfolgreichen Teilnahme benötigst du lediglich einen Computer mit Internetverbindung, ein Mikrofon und eine Webcam (auch internes Mikrofon und interne Webcam sind möglich). Ein Headset sowie ein zweiter Bildschirm wären optimal, sind aber nicht zwingend notwendig. Unser Support-Team hilft dir beim technischen Setup und führt auch vorab einen Techniktest mit dir durch.

Wir legen gerade im Webinar Wert auf ausreichend Pausen zwischen den einzelnen Abschnitten und setzen viele interaktive Elemente ein, die das Webinar sehr lebendig und abwechslungsreich werden lassen.

 

Präsenzseminare

Wir veranstalten unsere Präsenzseminare in kreativen und inspirierenden Räumen. Es gibt ausreichend Platz und Zeit für Teamarbeit und kreative Diskussionen.

Interaktiver Vortrag mit Gruppenarbeiten

Unsere Seminare und Webinare finden als interaktiver Vortrag statt. Wir möchten, dass alle Teilnehmer aktiv am Seminargeschehen mitwirken. Selbstverständlich kannst du jederzeit deine individuellen Fragen stellen. Kleine Workshops, in denen du und die anderen Teilnehmer eigenständig eine Aufgabenstellung erarbeitet, stellen sicher, dass du das Gelernte später auch anwenden kannst.

Praxisbezug

Der Praxisbezug wird bei uns großgeschrieben. Du lernst Handwerkszeug, welches du anschließend im eigenen Unternehmen selbst einsetzen kannst. Mitgebrachte Praxiscases, das Betrachten von eigenen Beispielen und die Vorstellung konkreter Arbeitsschritte live im Tool sorgen für eine maximale Praxisnähe.

Seminarunterlagen

Im Anschluss an das Seminar erhältst du die ausführliche Seminarpräsentation zur Nachbereitung im Selbststudium mit nach Hause. Du musst die Inhalte während der Veranstaltung nicht selbst mitschreiben und kannst dich so voll und ganz auf die gelernten Inhalte konzentrieren. Bei Webinaren bekommst du die Unterlagen nach der Veranstaltung per Download-Link zur Verfügung gestellt.

 

Impressionen aus unseren Seminaren

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Der Ablauf unserer Seminare

Teilnehmerzahl
Alle unsere Seminare und Webinare sind auf maximal 15 Teilnehmer:innen begrenzt.

Seminarzeiten (Webinar)
1. Tag: 09.00 – 17.30 Uhr
2. Tag: 09.00 – 17.30 Uhr

Seminarzeiten (Präsenzseminar)
1. Tag: 10.00 – 18.00 Uhr
2. Tag: 09.00 – 17.30 Uhr

Pausen
In den Seminaren machen wir neben einer 1-stündigen Mittagspause auch mindestens zwei kleine Kaffeepausen, damit du neue Energie tanken und dich mit den anderen Seminarteilnehmer:innen und dem Trainer austauschen kannst. Auch in unseren Webinaren achten wir auf ausgiebige Pausenzeiten mit einer 1-stündigen Mittagspause und zwei Kaffeepausen.

Verpflegung (bei Präsenzseminaren)
Im Preis enthalten sind ein Frühstückssnack, ein warmes Mittagessen, Kuchen oder Gebäck sowie warme und kalte Getränke.

Zertifikat
Im Anschluss an das Seminar erhältst du ein Teilnehmerzertifikat in gedruckter und digitaler Ausführung. Bei Webinaren werden die Zertifikate ausschließlich in digitaler Version verschickt.

Hotelübernachtung (bei Präsenzseminaren)
In deiner Buchungsbestätigung erhältst du eine Liste mit Hotelempfehlungen in der Nähe deiner Seminarlocation.

Qualitätsmanagement
Am Ende des Seminars erhältst du eine Mail mit der dringenden Bitte, uns Feedback zu geben. Bei Anregungen während des Seminars wendest du dich bitte direkt an den Trainer. Er ist dir für jedes Feedback dankbar!

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Trainer Tom Alby

Chief Digital Transformation Officer Allianz Trade

Tom ist einer der profiliertesten Data-Science-Köpfe der deutschen Digitalbranche. Vom Wirtschafts- und Marketing-Magazin brand eins als „Datenfreak“ bezeichnet, legt Tom seinen Fokus auf datengetriebene Anwendungen für den Unternehmensalltag und dem dafür notwendigen Aufbau von praxisbezogener Datenkompetenz.

Tom ist Chief Tranformational Officer der Allianz Trade. Vor seiner Tätigkeit für die Allianz war der Digitalexperte für die Themen Data und Analyse bei den Agenturen InterOne und Kolle Rebbe für zahlreiche Kundenprojekte verantwortlich. Davor arbeitete Tom fünf Jahre für Google u.a. als Lead Enterprise Analytics. Sein Know-how aus der Unternehmenspraxis ist integraler Bestandteil seiner Schulungen.

Als Autor mehrerer Fachbücher und als Lehrbeauftragter, gibt Tom auch in unseren Seminaren sein geballtes Wissen und viele erfolgreiche Praxisbeispiele weiter.

Tom Alby – Unser Referent für Data Science

Weitere Informationen über Tom Alby

Unsere Teilnehmer bewerten das Data-Science-Schulung: Daten-Analyse für Einsteiger durchschnittlich mit 5 von 5 Sternen, bei einer abgegebenen Bewertung.

Aktuelle Teilnehmerstimmen zum Data-Science-Schulung: Daten-Analyse für Einsteiger

  1. Top Seminar

    Vielen Dank nochmal für das sehr informative Seminar. Es hat Spaß gemacht und war sehr hilfreich für mich, zudem bekam ich ein guten Einstieg in R.

    1. Trainer:
    2. Inhalt: