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Sneak-Preview: Data Science Seminar

mit Tom Alby

In unserem 2-tägigen Data-Science-Seminar lernst du anhand zahlreicher Praxisbeispiele, wie es dir mittels erweiterter Datenkompetenz gelingt, wie ein Citizen Data Scientist zu agieren und für dein Unternehmen bessere Entscheidungen zu treffen.

Du lernst, wie du Data Science ohne Mathematikstudium anwenden kannst. Du erfährst außerdem die grundlegenden Überlegungen bei der Datenvisualisierung. Und du erlernst schließlich die Anwendung klassischer Hypothesentests wie A/B- und multivariate Tests.

Begrenzte Anzahl an Tickets – 2 Tage Sneak-Preview
Es gibt nur 8 Tickets. Ein Ticket kostet 79 Euro. First come, first serve.

Dein Feedback ist wichtig: Deine ausführliche Bewertung im Nachgang ist für uns immens wichtig! Deine persönliche Rückmeldung macht es uns möglich, das neue Seminar und Webinar noch vor dem offiziellen Start zu optimieren.

Format: Webinar (Sneak-Preview)

Dauer: 2 Tage

Termin:
20.12. und 21.12.2021
jeweils von 09:00–17:30 Uhr

  • 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 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.

Seminareindrücke

Seminarthemen & Agenda im Überblick

Einführung

Tag  1 09:00 - 10:45

  • 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

Tag  1 11:00 - 12:30

  • 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

Tag  1 13:30 - 15:00

  • 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

Tag  1 15:45 - 17:30

  • 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

Tag 2 9:00 - 10:45

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

Wie hängen Daten zusammen?

Tag 2 11:00 - 12:30

  • 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

Tag 2 13:30 - 15:00

  • Der klassische Hypothesentest: A/B- und multivariate Tests: Welche Landing Page 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

Tag 2 15:15 - 17:00

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

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Zielgruppen & Ziele

Zielgruppen

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

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

Ziele

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 die Teilnehmer:innen aktiv im Seminar mitarbeiten.

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Beschreibung zum Sneak-Preview: Data Science Seminar

Der interaktive Charakter unserer Seminare und Webinare ermöglicht es dir, deine individuellen Fragen zu stellen. Zahlreiche Praxisbeispiele stellen sicher, dass du die Inhalte nicht nur theoretisch verstehst, sondern auch anwenden kannst. Denn eines ist uns bei unseren Seminaren ganz besonders wichtig: Wir möchten dir helfen, es selbst zu tun.

Die Methode

Webinare

Für alle unsere Webinare nutzen wir das Videokonferenztool Zoom. Dadurch haben wir auch virtuell zahlreiche Möglichkeiten zu interaktiven Übungen. Das Programm kannst du herunterladen und installieren oder direkt im Browser nutzen. Für deine erfolgreiche Teilnahme benötigst du einen internetfähigen Desktop-PC oder Laptop, ein (internes) Mikrofon und eine (interne) Webcam. Dir steht es frei, zusätzlich ein Headset und einen zweiten Bildschirm zu nutzen. Unser Supportteam unterstützt dich gerne beim technischen Set-up und führt vorab gemeinsam mit dir einen Techniktest durch.

Wir legen, vor allem im Webinar, Wert auf ausreichend Pausen zwischen den einzelnen Abschnitten und setzen viele interaktive Elemente ein, um deine Lernzeit sehr lebendig und abwechslungsreich zu gestalten.

Interaktiver Vortrag mit Gruppenarbeiten

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

Praxisbezug

Praxisbezug wird bei uns großgeschrieben. Bei uns lernst du nötige Handwerkszeug, das du anschließend im eigenen Unternehmen einsetzen kannst. Wir laden dich ein, eigene Fallbeispiele mitzubringen. Denn genau dieser direkte Bezug zur Praxis und die Gespräche darüber sowie das Ausführen konkreter Arbeitsschritte live im Tool sorgen für maximale Praxisnähe.

Seminarunterlagen

Im Anschluss erhältst du die Seminarunterlagen als Download. Damit kannst du alle Inhalte noch einmal nachschlagen oder selbstständig nachbereiten. Du brauchst während der Veranstaltung nichts mitzuschreiben und kannst dich voll und ganz auf die Inhalte konzentrieren.

Impressionen aus unseren Seminaren

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Der Ablauf unserer Seminare

Webinar-Zeiten:
1. Tag: 09.00–17.30 Uhr
2. Tag: 09.00–17.30 Uhr

Pausen
Neben einer Mittagspause (Seminar: 60 min, Webinar: 90 min) planen wir auch mindestens zwei kleine Pausen ein. So kannst du neue Energie tanken. In all unseren Seminaren und Webinaren achten wir darauf, dass es genug Raum und Zeit zum persönlichen Austausch gibt.

Zertifikat
Im Anschluss ans Seminar oder Webinar erhältst du per E-Mail das 121WATT-Teilnehmerzertifikat.

Qualitätsmanagement
Am Ende der beiden Tage erhältst du eine E-Mail mit der dringenden Bitte, uns Feedback zu geben. Bei Anregungen während des Seminars oder Webinars wendest du dich bitte direkt an die Trainer:innen. Sie sind dir für jedes Feedback dankbar!

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Trainer Tom Alby

Tom Alby

Seit 1994 arbeitet Tom Alby im Digitalbereich, davon viele Jahre bei Suchmaschinen wie Fireball, Lycos, Ask.com und Google. Von der brand eins als „Datenfreak“ bezeichnet, liegt Toms Fokus auf datengetriebenen Anwendungen und dem dafür notwendigen Aufbau von Datenkompetenz. Darüber hinaus gibt er sein Wissen seit über einem Jahrzehnt als Lehrbeauftragter, unter anderem an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften in Hamburg, sowie als Autor mehrerer Fachbücher weiter. Im März 2022 erscheint sein neues Buch „Data Science mit R“ bei Rheinwerk, wo auch sein 2019 veröffentlichtes Buch „Einführung in die Webanalyse“ erschien.

Weitere Informationen über Tom Alby

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Die nächsten freien Sneak Preview: Data-Science-Seminar Termine:

* zzgl. USt.
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  • Ausreichend freie Plätze.
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