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Datenkompetenz - Hanser eCampus Informatik

Die entscheidenden Fähigkeiten für die erfolgreiche Nutzung von Daten
Übrige digitale ProdukteOnline-Zugang
Deutsch
Hanser, Carlerschienen am01.09.2023
Vermittelt wesentliche Fähigkeiten zum kompetenten Umgang mit Daten. Behandelt Konzepte zur Datensammlung/-aufbereitung/-speicherung. Erläutert Formen und Methoden der Datenmodellierung/-analyse/-visualisierung

  • Autor: Michael Lang
  • Kursanzahl: 1
  • Module: 10
  • Lernzeit: 300 min

Kurz zusammengefasst

  • Der Kurs zum Buch "Datenkompetenz" von Michael Lang
  • Vermittelt wesentliche Fähigkeiten zum kompetenten Umgang mit Daten
  • Behandelt Konzepte zur Datensammlung/-aufbereitung/-speicherung
  • Erläutert Formen und Methoden der Datenmodellierung/-analyse/-visualisierung
  • Vermittelt Strategien zur Gewährleistung von Datenqualität/-schutz

Kursbeschreibung

Durch den digitalen Wandel ergeben sich für Unternehmen mehr und mehr Daten, die für die Geschäftstätigkeit genutzt werden können. Der E-Learning-Kurs „Datenkompetenz“ vermittelt die wesentlichen Fähigkeiten, um Daten gezielt einsetzen und interpretieren zu können.

Der Kurs umfasst 10 Module und behandelt den Umgang mit Daten – von der Datensammlung über die systematische Auswertung bis zur Ableitung wertvoller Erkenntnisse. Der Kurs richtet sich an Studierende der MINT-Fächer und Wirtschaftswissenschaften, die für ihre spätere Berufslaufbahn über Datenkompetenz verfügen müssen, ist jedoch auch für Praktiker geeignet, die im Rahmen ihrer Tätigkeit Daten nutzen oder entsprechende Entscheidungen dazu treffen.

Folgende Themen werden im Kurs erlernt:
  • Grundlegende Begriffe: Zeichen, Daten, Information und Wissen
  • Arten der Datenmodellierung (inklusive unterstützender IT-Tools)
  • Konzepte und Systeme zur Datensammlung, -aufbereitung und -speicherung
  • Formen der Datenanalyse: deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analyse
  • Methoden der Datenanalyse: Klassifikation, Cluster-, Assoziations- und Regressionsanalyse
  • Besonderheiten von Data Mining
  • Big Data Analytics: Bedeutung, Merkmale und technische Systeme (Apache Hadoop)
  • Datenvisualisierung und -präsentation
  • Datenqualität
  • Datenschutz und Datensicherheit
  • Datengetriebenes/-orientiertes Handeln

Vielfältige Aufgabentypen sorgen für eine aktive Auseinandersetzung mit dem Lerngegenstand. Sie steigern die Motivation, sich mit komplexen Themen auseinander zu setzen, und sichern den Lernfortschritt auf spielerische und zugleich absolut zuverlässige Weise.
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Produkt

KlappentextVermittelt wesentliche Fähigkeiten zum kompetenten Umgang mit Daten. Behandelt Konzepte zur Datensammlung/-aufbereitung/-speicherung. Erläutert Formen und Methoden der Datenmodellierung/-analyse/-visualisierung

  • Autor: Michael Lang
  • Kursanzahl: 1
  • Module: 10
  • Lernzeit: 300 min

Kurz zusammengefasst

  • Der Kurs zum Buch "Datenkompetenz" von Michael Lang
  • Vermittelt wesentliche Fähigkeiten zum kompetenten Umgang mit Daten
  • Behandelt Konzepte zur Datensammlung/-aufbereitung/-speicherung
  • Erläutert Formen und Methoden der Datenmodellierung/-analyse/-visualisierung
  • Vermittelt Strategien zur Gewährleistung von Datenqualität/-schutz

Kursbeschreibung

Durch den digitalen Wandel ergeben sich für Unternehmen mehr und mehr Daten, die für die Geschäftstätigkeit genutzt werden können. Der E-Learning-Kurs „Datenkompetenz“ vermittelt die wesentlichen Fähigkeiten, um Daten gezielt einsetzen und interpretieren zu können.

Der Kurs umfasst 10 Module und behandelt den Umgang mit Daten – von der Datensammlung über die systematische Auswertung bis zur Ableitung wertvoller Erkenntnisse. Der Kurs richtet sich an Studierende der MINT-Fächer und Wirtschaftswissenschaften, die für ihre spätere Berufslaufbahn über Datenkompetenz verfügen müssen, ist jedoch auch für Praktiker geeignet, die im Rahmen ihrer Tätigkeit Daten nutzen oder entsprechende Entscheidungen dazu treffen.

Folgende Themen werden im Kurs erlernt:
  • Grundlegende Begriffe: Zeichen, Daten, Information und Wissen
  • Arten der Datenmodellierung (inklusive unterstützender IT-Tools)
  • Konzepte und Systeme zur Datensammlung, -aufbereitung und -speicherung
  • Formen der Datenanalyse: deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analyse
  • Methoden der Datenanalyse: Klassifikation, Cluster-, Assoziations- und Regressionsanalyse
  • Besonderheiten von Data Mining
  • Big Data Analytics: Bedeutung, Merkmale und technische Systeme (Apache Hadoop)
  • Datenvisualisierung und -präsentation
  • Datenqualität
  • Datenschutz und Datensicherheit
  • Datengetriebenes/-orientiertes Handeln

Vielfältige Aufgabentypen sorgen für eine aktive Auseinandersetzung mit dem Lerngegenstand. Sie steigern die Motivation, sich mit komplexen Themen auseinander zu setzen, und sichern den Lernfortschritt auf spielerische und zugleich absolut zuverlässige Weise.
Details
ISBN/GTIN978-3-446-47292-1
ProduktartÜbrige digitale Produkte
EinbandartOnline-Zugang
ErscheinungsortMünchen
ErscheinungslandDeutschland
Erscheinungsjahr2023
Erscheinungsdatum01.09.2023
SpracheDeutsch
Artikel-Nr.28330756

Autor

Prof. Dr. Oliver Hummel ist seit 2017 Professor für Big Data an der Hochschule Mannheim. Davor leitete er die Entwicklung einer big-data-fähigen Middleware zur Datenvernetzung bei einem Start-up im Rhein-Neckar-Raum. Weitere wichtige Stationen sind eine Vertretungsprofessur am KIT in Karlsruhe und eine Juniorprofessur an der Universität Mannheim, beide im Bereich Softwaretechnik, sowie eine Consulting-Tätigkeit im Bereich Information Retrieval. Neben einem Buch zum Thema Aufwandsschätzung hat Professor Oliver Hummel bis dato bereits mehr als 50 Fachpublikationen veröffentlicht und auch zahlreiche Fachvorträge gehalten.Dr. Christiana Klingenberg ist Certified Information Quality Professional und beschäftigt sich seit über zwölf Jahren mit Stammdatenmanagement, Datenqualität und Data Governance. Sie arbeitete über zehn Jahre bei einem renommierten Hersteller für Datenqualitäts-Lösungen und hat dort verschiedene Kundenprojekte mit Schwerpunkt Datenqualität bei Geschäftspartnerdaten durchgeführt. Ebenso gestaltete sie in ihren Rollen als Product Manager und Product Owner Software-Lösungen für eine Data Quality Scorecard und eine Lösung für die Optimierung einzelner Datensätze im Kontext von Data Stewardship. Danach wechselte sie in eines der führenden IT Beratungshäuser Deutschlands. Dort unterstützt sie die Entwicklung eines Reifegradmodells für das Stammdatenmanagement und betreut unterschiedliche Projekte im Kontext Datenqualität und Data Governance.Des Weiteren hat sie an verschiedenen Publikationen und Fachbüchern mitgewirkt, hält Vorträge auf nationalen und internationalen Konferenzen und ist als Gastdozentin an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt aktiv.Prof. Dr. Kristin Weber ist Professorin an der Fakultät Informatik und Wirtschaftsinformatik der Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt (FHWS). Sie forscht und lehrt u. a. über den Faktor Mensch in der Informationssicherheit. Seit 2017 ist Sie Informationssicherheitsbeauftragte der FHWS. Zudem ist Kristin Weber als Autorin, Referentin und Beraterin für die Themenstellungen Information Security Awareness, ISMS, Data Governance, Datenqualität und Stammdatenmanagement tätig.Prof. Dr. Michael Lang ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der Technischen Hochschule Nürnberg. Seine Forschungs- und Lehrschwerpunkte liegen in den Bereichen Digitale Transformation, Business Analytics und IT-Management.