Online-Diplomlehrgang Angewandtes Datenmanagement

Bitte beachten Sie

• Der Diplomlehrgang findet gänzlich online und ohne Präsenz statt.
• Sie können diesen Diplomlehrgang jederzeit starten.
• Alle Prüfungen finden digital statt, wann auch immer Sie möchten.
• Die Kursdauer ist auf vier Monate ausgelegt und kann kostenfrei auf bis zu 12 Monate verlängert werden.
• Der Diplomlehrgang ist für Bildungskarenz geeignet
• Die Workload beträgt 400 Stunden (entspricht umgerechnet 16 ECTS Punkten)

Nutzen und Karrieremöglichkeit

• Sie erlangen fundiertes Know-how in den Bereichen Data Science, Big Data und Datenmanagement
• Sie werden dazu befähigt, Data Science in Unternehmen zu integrieren
• Sie erlernen die Grundlagen von Data Science sowie Business Intelligence und profilieren sich damit am Arbeitsmarkt
• Sie begreifen, wie eine moderne und nachhaltige Dateninfrastruktur aufgebaut werden kann
• Sie verstehen die Grundprinzipien von Machine Learning und künstlicher Intelligenz
• Sie kennen SCRUM, agile Methoden, Design Thinking und wissen diese im Unternehmen zu etablieren
• Sie sind dazu in der Lage, die Potenziale der Prozessdigitalisierung in den eigenen Organisationen zu identifizieren und die Prozessdigitalisierung praktisch umzusetzen

Inhalte des Diplomlehrgangs Angewandtes Datenmanagement

Der digitale Diplomlehrgang Innovationsmanagement kann jederzeit gestartet werden und gliedert sich in insgesamt sieben Module, welche jeweils mit einer Modulprüfung abschließen. Teilnehmer müssen jede Modulprüfung, die aus Multiple-Choice Fragen besteht, mit mindestens 50% der erreichbaren Punkte absolvieren, wobei bis zu drei Prüfungsantritte erlaubt sind. Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie das Diplom „Angewandtes Datenmanagement“ und dokumentieren dadurch offiziell Ihr Können.

Digital Business

• Wesen der Digitalen Transformation

• Moderne Unternehmen und der digitale Reifegrad

• Risiken und Chancen der Digitalisierung

• Leadership im digitalen Zeitalter

Neue Technologien

• Wirtschaftsinformatik als Managementaufgabe

• Cloudbasierte IT-Services als Baustein der Digitalisierungsstrategie

• Grundlagen agiler Software-Entwicklung

• Design Thinking

Data Science

• Methoden von Data Science

• Data Management, die Theorien Osterwalder und das G4C

• Datenbasierte Organisationsentwicklung

• Prognosepotenziale von Data Science

Prozessdigitalisierung

• Einordnung und Modellierung von digitalisierten Prozessen

• Data Mining

• Machine-Learning-Verfahren

• Intelligente Prozessautomatisierung durch Robotic Process Automation

Big Data und Künstliche Intelligenz

• Big Data als Voraussetzungen und Treiber der heutigen künstlichen Intelligenz

• Künstliche Intelligenz - Begriffsdefinitionen und Methoden

• Neuronale Netzwerke

Informationsethik

• Der Begriff Ethik

• Ausgleich zwischen Ökonomie und Ökologie

• Ungleichheit, Produktionsfaktoren und eine moderne Rolle des Staats

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