Data Analyst
Certificate of Advanced Studies (CAS)

Hochschule Niederrhein. Dein Weg.

 

 

„Die datengetriebene Welt bietet mehr Zahlen, Fakten und Antworten, als wir verwenden können. Umso wichtiger ist es, die richtigen Fragen zu stellen und das passende Werkzeug zu nutzen."

Ob Digitalisierung, Big Data, Künstliche Intelligenz oder einfach „nur“ eine Auswertung komplexer Unternehmensdaten – Daten sind die Grundlage jeder qualifizierten Entscheidung und in unserer modernen Geschäftswelt im Übermaß vorhanden. Um neue Geschäftsmodelle zu entwickeln oder vorhandene Geschäftsmodelle zu verbessern, müssen Daten mit Sachkenntnis und geeigneten Methoden ausgewertet werden.

Im professionellen Umfeld finden sich daher immer häufiger „Data Scientists“, die als Sparringspartner von Führungsebenen und Fachabteilungen mit spezifischen Methodenkenntnissen die Bereitstellung, Analyse und geschäftsmodellgetriebene Verwertung großer Datenmengen verantworten und durchführen. Der „Data Analyst“ fokussiert dabei analytische Fragestellungen und setzt geeignete Techniken zur Datenspeicherung, statistische Methoden sowie Konzepte des Data Mining und des maschinellen Lernens ein, um Muster in Daten zu finden. Die Ergebnisse stellt er managementgerecht dar und überführt so Daten in entscheidungsorientiertes Wissen.

Das Zertifikatsstudium „CAS Data Analyst“ verschafft Ihnen einen Überblick über relevante Techniken und Werkzeuge, mit denen Sie Unternehmensdaten auswählen, auswerten und präsentieren können. Sie arbeiten mit aktuellen Verfahren sowie marktüblicher Software. Ergänzend erhalten Sie einen vertiefenden Einblick in Möglichkeiten, nicht nur Zahlen-, sondern auch Text-Daten auszuwerten und zu nutzen.

Ziele

Im Fokus steht das Handwerkzeug eines Data Analyst – Datenverständnis, analytisches Vorgehen, geeignete Technik.

Mit erfolgreichem Abschluss des Zertifikatsstudiums werden Sie in der Lage sein,

  • Aktuelle Entwicklungen und Möglichkeiten in der softwaregestützten Datenanalyse zu erläutern und zu diskutieren.
  • Gängige Datenmodellierungs- und Datenbeschaffungstechniken zu unterscheiden und anzuwenden.
  • Aktuelle Methoden und Werkzeuge, die zur Datenanalyse und Visualisierung eingesetzt werden, zu klassifizieren, zu bewerten und einander gegenüber zu stellen.
  • Methoden und Werkzeuge im gegebenen Kontext auszuwählen und einzusetzen.
  • Verschiedene Analysetechniken zu kombinieren.
  • Ergebnisse sach- und adressatengerecht visuell aufzubereiten und zu kommunizieren.
Zielgruppe

Sie möchten lernen, wie aus Daten entscheidungsrelevante Informationen werden, die im Unternehmen Wert schaffen können?

Das Zertifikatsstudium richtet sich an Fach- und Führungskräfte aller Branchen aus den Bereichen Planung, Controlling, Reporting, IT, Finanzen, Vertrieb, Marketing und Produktmanagement,

  • die Entscheidungen treffen und dazu qualifizierte Analysen von Datenbeständen vornehmen möchten.
  • die das Management oder Fachabteilungen bei der Auswertung von Datenbeständen unterstützen und die Ergebnisse effektiv aufbereiten möchten.
  • die Werkzeuge und Methoden der Statistik, des Data Mining und des maschinellen Lernens verstehen und zielgerichtet einsetzen möchten.
  • die praxisrelevante Software einsetzen möchten, um ihre Analysen effizient zu gestalten.
Vorteile
  • Das didaktische Konzept der Zertifikatsstudiums ist speziell auf Berufstätige zugeschnitten.
  • Wir bieten Ihnen ein hohes Maß an zeitlicher Flexibilität durch die Kombination von Präsenz- und onlinegestützten Selbstlernphasen.
  • Sie verknüpfen Ihre berufspraktischen Erfahrungen mit wissenschaftlichen Theorien und Methoden und erweitern so Ihre Kompetenzen.
  • Der hohe Praxisbezug der Weiterbildung ist durch die langjährige Berufserfahrung unserer Lehrenden in Unternehmen und Institutionen garantiert.
  • Bei uns lernen Sie in Kleingruppen, so garantieren wir Ihnen optimale Betreuung und genügend Raum für Ihre individuellen Fragestellungen.
  • Sie profitieren vom Austausch mit Fachkolleginnen und -kollegen und erweitern Ihr berufliches Netzwerk.
Lehr- und Lernform

Das Zertifikatsstudium findet in einer Kombination aus Präsenz- und Selbstlerneinheiten (Blended Learning) statt. Das Selbststudium wird mit der Online-Lernplattform Moodle begleitet. Die Präsenzphasen sind in einem interaktiven Seminarcharakter gehalten, wobei sich Impulsvorträge und Übungselemente abwechseln. Das vermittelte Wissen wird „Hands-on“ erprobt und es besteht die Möglichkeit, individuelle Fragen und Problemstellungen der Teilnehmenden zu bearbeiten.

Kurs 1

REPORTING MULTIDIMENSIONALER DATEN
UND KENNZAHLEN

„Wir ertrinken in einer Informationsflut und hungern trotzdem nach Wissen.“
Rutherford D. Rogers

Gemäß der Devise „Daten sind das neue Öl“ ist das Sammeln von Daten selbstverständlich geworden. Aber alleiniges Sammeln erzeugt noch keinen Nutzen für die Unternehmen. Nur ein Bruchteil der vorhandenen Datenbestände ist geschäftsrelevant und eignet sich tatsächlich zur Auswertung. Erschwerend kommt hinzu, dass Daten häufig aus unterschiedlichen Quellen stammen und in unterschiedlichen Strukturen vorliegen. Um das Management unterstützen zu können, müssen Daten sinnvoll kombiniert und zusammengeführt werden. Außerdem ist die entscheidungsorientierte Darstellung der gewonnenen Kennzahlen von enormer Wichtigkeit.

In diesem Zertifikatskurs setzen Sie sich mit der Problematik multidimensionaler Datenstrukturen auseinander und wenden Lösungsstrategien zur Datenbeschaffung und -modellierung an. Mithilfe geeigneter Software führen Sie Daten zusammen und machen diese nutzbar. Sie wählen geeignete Reporting-Werkzeuge aus und bringen Kennzahlen für die Entscheidungstragenden im Unternehmen in eine lesbare und nutzbare Form.

Kurs 2

FUNDAMENTALE DATENANALYSEN -
REGRESSION & DATA MINING

„Wahres Wissen ist Wissen, das auf die Ursachen zurückgeht.“
Sir Francis Bacon

Liest man aktuelle Beiträge in Zeitschriften und Zeitungen, kann man zu dem Schluss kommen, die Analyse von Daten sei entweder ein hochkomplexer Prozess für Spezialisten, die ihr statistisches Instrumentarium im Schlaf beherrschen, oder eine denkbar einfache Angelegenheit, die „intelligente“ Maschinen nebenbei und viel effizienter als der Mensch erledigen. Wie üblich liegt die Wahrheit in der Mitte. Für den betrieblichen Alltag liefern häufig vergleichsweise einfache Ansätze einen ersten Einblick in Daten und Zusammenhänge. So können Gruppen innerhalb der Kundschaft durch Clustering-Verfahren schnell erkannt und im Anschluss spezifisch bedient werden oder Entscheidungen, z. B. zur Profitabilitätseinschätzung von Geschäftsbeziehungen, quantitativ unterstützt werden.

Dieser Zertifikatskurs beschäftigt sich mit einigen der fundamentalen Werkzeuge der Datenanalyse und zeigt, wie und wofür sie anwendbar sind. Ziel ist, dass Sie direkt nutzbare Techniken der Analyse und Visualisierung erlernen und erproben. Im Folgekurs „Fortgeschrittene Datenanalysen - Advanced Analytics & Text Mining“ werden diese Techniken erweitert und vertieft.

Kurs 3

FORTGESCHRITTENE DATENANALYSEN -
ADVANCED ANALYTICS & TEXT MINING

 „Wenn man die Daten lange genug foltert, werden sie alles gestehen.“
Ronald Coase

Fundamentale Methoden der Datenanalyse bieten eine geeignete und schnell einsetzbare Grundlage für die Betrachtung betrieblicher Fragestellungen. Sie lassen sich aber erweitern, spezifischer konfigurieren oder durch vereinfachende Visualisierung unterstützen, z. B. weil Marktexperten auf diesem Weg mehrdimensionale Datenmengen mit ihrem Hintergrundwissen kombinieren können. Auch, wenn die Daten nicht mehr rein numerisch vorliegen, müssen gezielt Analyseverfahren eingesetzt werden, die fortgeschrittene Anwender bei ihren Untersuchungen unterstützen. Beispielsweise können automatisierte Analysen von Text-Datenbanken bei der Erkennung von Trends in einer Branche unterstützen oder Online-Rezensionen von Produkten hinsichtlich der Stimmung der Kundschaft ausgewertet werden.

Dieser Zertifikatskurs zeigt Ihnen, welche Anpassungen und Erweiterungen an den fundamentalen Methoden der Datenanalyse vorgenommen werden können und wie nicht-numerische Daten behandelt werden können. Sie werden an aktuelle Techniken wie künstliche neuronale Netze herangeführt.

Detaillierte Informationen finden Sie in der Broschüre und in der Modulbeschreibung im Downloadbereich.

     Elf Präsenztermine der Kurse

  • Reporting multidimensionaler Daten und Kennzahlen:
    Mi, 02.02.2022 | Mi, 09.02.2022 | Mi, 16.02.2022 | Mi, 23.02.2022 I jeweils 9-17 Uhr
  • Fundamentale Datenanalysen – Regression & Data Mining:
    Fr, 04.03.2022 | Fr, 18.03.2022 | Sa, 19.03.2022 | Fr, 29.04.2022 | jeweils 9-17 Uhr
  • Fortgeschrittene Datenanalysen – Advanced Analytics & Text Mining:
    Fr, 20.05.2022 | Sa, 21.05.2022 | Mi, 22.06.2022 I 9-17 Uhr
    Zwischen den Präsenztagen liegen onlinegestützte Selbstlernphasen.
    Sollten Präsenztermine Corona-bedingt nicht möglich sein, werden diese flexibel durch Online-Lehre ersetzt.

     
  • Umfang (Workload) gesamt: 275 h, davon 88 h Präsenz, 11 ECTS
  • Anmeldefrist: 19.12.2021
  • Teilnehmendenzahl: max. 12 Personen
  • Ort: Campus Krefeld Süd
  • Teilnahmeentgelt: 4.100 € | Verpflegung und Getränke inklusive | Eine Ratenzahlung in drei Raten, die erste Rate 1.400 Euro, die beiden weiteren à 1.350 Euro, ist möglich | Alumni (5% Rabatt) 3.895 €
  • Teilnahmevoraussetzungen: Hochschulabschluss mit mindestens einjähriger Berufserfahrung oder anderweitiger berufsqualifizierender Abschluss mit mindestens dreijähriger Berufserfahrung. Fundierte betriebswirtschaftliche Kenntnisse werden vorausgesetzt. Da teilweise englischsprachige Software und Materialien eingesetzt werden, sollten solide bis gute Kenntnisse der englischen Sprache vorliegen. Zwingend erforderlich ist ein eigenes Notebook mit der Möglichkeit, Programme zu installieren und auszuführen. Auf Ihrem Notebook sollten bereits das Microsoft Office-Paket und Google Chrome installiert sein.
  • Abschluss: Jeder einzelne Zertifikatskurs kann mit einer Prüfung (jeweils Projektarbeit und Peer-Review) oder mit einer Teilnahmebescheinigung (bei 75% Anwesenheit) abgeschlossen werden. Sind die Prüfungsleistungen aller drei Zertifikatskurse bestanden, so wird das Certificate of Advanced Studies Hochschule Niederrhein „Data Analyst“ vergeben.

Wir haben Ihre Dozierenden gefragt: Warum ist eine Weiterbildung zum Thema systematische Datenanalyse aktuell für viele Berufstätige interessant?

„Ob Digitalisierung, Big Data, Künstliche Intelligenz oder einfach „nur“ eine Auswertung komplexer Unternehmensdaten – Daten sind die Grundlage jeder qualifizierten Entscheidung und in unserer modernen Geschäftswelt im Übermaß vorhanden. Um neue Geschäftsmodelle zu entwickeln oder vorhandene Geschäftsmodelle zu verbessern, müssen Daten mit Sachkenntnis und geeigneten Methoden ausgewählt, ausgewertet und aufbereitet werden. Das Zertifikatsstudium zum Data Analyst bietet Ihnen einen Überblick und vertiefende Einblicke in die Möglichkeiten professioneller Datenanalyse und versetzt Sie in die Lage, eigene Analysen auf Datenbeständen in Ihrem beruflichen Umfeld durchführen zu können."

Die Vitae Ihrer Dozierenden finden Sie im Downloadbereich.

Prof. Dr. Detlev Frick
Kurs: "Reporting multidimensionaler Daten und Kennzahlen" Betriebswirtschaft, insb. Wirtschaftsinformatik Fachbereich Wirtschaftswissenschaften Hochschule Niederrhein
Prof. Dr. Jens Kaufmann
Kurse: "Fundamentale Datenanalysen" und "Fortgeschrittene Datenanalysen" Wirtschaftsinformatik, insb. Data Science Fachbereich Wirtschaftswissenschaften Hochschule Niederrhein
Dipl.-Kff. Birgit Lankes
Kurs: „Reporting multidimensionaler Daten und Kennzahlen" Fachbereich Wirtschaftswissenschaften Hochschule Niederrhein

Ihre Ansprechpartnerin

Ulrike Schoppmeyer
Zentrum für Weiterbildung