Inhalte im Überblick
- 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. Du solltest Vorkenntnisse im Online-Marketing und in der Webanalyse besitzen.
Dauer: 2 Tage
Sprache: Deutsch
Agenda im Detail
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?
- 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
Effiziente Nutzung von ChatGPT im Data Science
- Code-Generierung und -Optimierung: Wie ChatGPT bei der Programmierung in R unterstützen kann.
- Dateninterpretation und -visualisierung: Nutzung von ChatGPT für das Erstellen von Datenanalysen und Visualisierungen.
- Effiziente Entscheidungsfindung: Unterstützung durch ChatGPT bei der Ableitung fundierter Geschäftsentscheidungen aus Datenergebnissen.
Methode
Der Praxisbezug steht bei uns im Vordergrund. So finden unsere Seminare und Webinare als interaktiver Vortrag statt. D.h. du kannst jederzeit Fragen stellen und solltest auch sonst aktiv mitwirken. Du lernst Werkzeuge kennen, die du im eigenen Unternehmen anwenden kannst. Mitgebrachte Praxisbeispiele, eigene Fälle und die Vorstellung konkreter Arbeitsschritte sorgen für hohe Praxisnähe. In kleinen Workshops erarbeitest du gemeinsam mit anderen Aufgaben, um das Gelernte anzuwenden.
Teilnehmerzahl
Alle unsere Seminare und Webinare sind auf maximal 15 Teilnehmer:innen begrenzt.
Seminarzeiten
Achtung: je nach Thema und Lebendigkeit der Diskussion kann das Seminarende eines Tages auch um +/- 30 Minuten variieren
Webinar:
Präsenzseminar:
In unseren Seminaren machen wir neben einer 1 bis 1,5 stündigen Mittagspause auch mindestens zwei kleine Kaffeepausen, damit du neue Energie tanken und dich mit den anderen Seminarteilnehmer:innen und den Trainer:innen austauschen kannst.
Ort bzw. technische Umgebung
Als Webinar-Tool nutzen wir Zoom. Das Programm Zoom kann heruntergeladen oder als Browser-Anwendung ohne Installation genutzt werden. Zur erfolgreichen Teilnahme benötigst du lediglich einen Computer mit Internetverbindung, Mikrofon und Webcam. Ein Headset sowie ein zweiter Bildschirm wären optimal. Unser Support-Team hilft dir beim technischen Setup und führt auch vorab einen Techniktest mit dir durch.
Wir veranstalten unsere Präsenzseminare in kreativen und inspirierenden Räumen. Es gibt ausreichend Platz und Zeit für Teamarbeit und kreative Diskussionen. Auch hier benötigst du einen Computer mit Internetverbindung. Im Preis enthalten sind ein Frühstückssnack, ein warmes Mittagessen, Kuchen oder Gebäck sowie warme und kalte Getränke. In deiner Buchungsbestätigung erhältst du außerdem eine Liste mit Hotelempfehlungen in der Nähe deiner Seminarlocation.
Zertifikat, Badges und Seminarunterlagen
Im Anschluss an das Seminar erhältst du ein Teilnehmerzertifikat in gedruckter (Präsenzseminare) und digitaler Ausführung (Webinare und Präsenzseminare) und Badges für dein LinkedIn-Profil sowie die ausführliche Seminarpräsentation für die eigenständige Nachbereitung als Download.
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 oder die Trainer:in. Wir sind dir für jedes Feedback dankbar!
Zielgruppen
Das Seminar richtet sich an alle Mitarbeiter:innen und Führungskräfte aus Unternehmen und Agenturen im Bereich Online-Marketing. Besondere Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.
Zu unseren Teilnehmer:innen gehören:
- Personen, die sich für Data-Science interessieren
- Webanalystinnen und Webanalysten
- Manager:innen Web-Analytics und Web-Controlling
- Manager:innen Conversion & Website-Usability
- Online-Marketing-Manager:innen
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.
Teilnehmerstimmen | Auszeichnungen & Bewertungen |
Referenzkunden
Unsere Teilnehmer:innen bewerten das
Data Science mit R und ChatGPT Schulung durchschnittlich mit
5 von 5 Sternen,
bei einer abgegebenen Bewertung.
Aktuelle Teilnehmerstimmen zum Data Science mit R und ChatGPT Schulung
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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.
Wigbert Franze,
Energieversorgung Offenbach AG
- Trainer:
- Inhalt:
Akademischer Partner:
Professur für Digital Marketing der Technischen Universität München
Unsere jüngste Partnerschaft: Wir arbeiten mit der Professur für Digitalmarketing der Technischen Universität München zusammen. Wir geben gemeinsame Studien im Bereich KI heraus und unterstützen im Rahmen der Partnerschaft mehrere Forschungsvorhaben. Unser Ziel ist es, einen direkten Wissenstransfer zwischen Forschung und Praxis im Bereich KI und Digitalmarketing zu fördern.
Im jährlichen Ranking der Weiterbildungsanbieter in Deutschland, durchgeführt von der Zeitschrift FOCUS in Zusammenarbeit mit der Marktforschungsfirma Factfield, das auf der Auswertung von mehreren tausend Kundenfeedbacks basiert, belegen wir regelmäßig Spitzenpositionen und werden mit der Auszeichnung "Gold" als TOP-Anbieter bewertet.
ISO 9001
Zertifiziertes Qualitätsmanagement
www.tuvsud.com/ms-zert
Seit 2020 lassen wir uns jährlich im Bereich Qualitätsmanagement und Kundenbeziehung von TÜV zertifizieren. Unser Ziel ist es, unsere Lerndienstleistungen konstant in hoher Qualität zu erbringen. Die Zertifizierung nach ISO 9001 durch den TÜV Süd belegt unseren Anspruch, und wird jährlich erneut überprüft.
Seminare in staatlich anerkannter MBA-Qualität
Unser Hochschulpartner, die Weiden Business School an der Ostbayerischen Technischen Hochschule, hat unser Seminarprogramm sowohl inhaltlich als auch im Hinblick auf das Qualitätsmanagement zertifiziert. Unsere Seminare sind, wenn sie im Rahmen unserer Lehrgänge zum Certified Digital Marketing Manager absolviert werden, mit insgesamt 30 ECTS-Punkten auf den MBA Digital Marketing der Weiden Business School anrechenbar.
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