Data Science - Beratung, Coaching und Schulung

Data Science – Grundlagen für Entscheider:innen: einordnen, bewerten, umsetzen

Dauer: ab 1 Tag | Preis: ab 900 EUR (Netto) | Termin: Ganztägig + halbtägig

Sie ordnen Data Science, maschinelles Lernen und KI im Unternehmen richtig ein, stellen Ihrem Datenteam die entscheidenden Fragen und erkennen, welches Analyseergebnis eine Maßnahme trägt – ganz ohne selbst zu programmieren.

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Data Science im Unternehmen: Was die Leitung wissen muss, bevor ein Datenprojekt startet

Data Science verbindet Statistik, Informatik und Fachwissen, um Entscheidungen mit Daten vorzubereiten: eine Absatzprognose für die nächste Saison, Gruppen ähnlicher Kund:innen, eine Warnung bei auffälligen Buchungen. Für Management, Product Owner und Fachbereichsleitungen kommt es weniger auf Algorithmen an als auf Urteilsvermögen. Ist die Fragestellung realistisch? Reichen die vorhandenen Daten? Wie lange dauert der Weg zum belastbaren Ergebnis, und an welchen Signalen zeigt sich, dass ein Modell nicht hält, was die Präsentation verspricht? Dieses Grundlagenseminar vermittelt dafür Begriffe, Zusammenhänge und Prüffragen – ohne eine Zeile Code.

Wir beginnen bei Rollen und Teams und dem Weg von der Geschäftsfrage zur Entscheidung. Danach ordnen wir künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning, generative Sprachmodelle, Big Data, Business Intelligence sowie prädiktive und präskriptive Analytik zueinander ein. Es folgen die Datenquellen – eigene Systeme, offene Verwaltungsdaten, Schnittstellen, Web-Daten, selbst erhobene Daten – und die Frage, wie aus Daten Regeln werden: von ausdrücklich formulierten Geschäftsregeln bis zu Modellen, deren Logik niemand mehr aufschreiben kann. Mathematik behandeln wir als Begriffsverständnis: was Vektoren, Ableitungen, Optimierung und der Satz von Bayes in einem Modell bewirken, ohne dass Sie Formeln rechnen.

Ein eigener Block gilt Recht und Verantwortung. Sie lernen, welche Anforderungen die DSGVO an Datenprojekte stellt, was Art. 22 zu automatisierten Einzelentscheidungen sagt und wie die KI-Verordnung der EU Anwendungen nach Risiko einstuft und Pflichten gestaffelt einführt. Dazu kommen die unbequemen Fragen: Wer haftet für eine Fehlentscheidung des Modells, wer darf es überstimmen, und wie fallen Verzerrungen in Trainingsdaten auf, bevor sie Kund:innen oder Beschäftigte benachteiligen?

Im Analyseteil lernen Sie die wichtigsten Verfahren an ihrem Zweck kennen – beschreiben, vorhersagen, gruppieren, Ausreißer finden – und vor allem, wie ein Modell validiert und seine Güte ehrlich berichtet wird. Den Abschluss bildet der Schritt, an dem viele Vorhaben scheitern: vom Ergebnis zur Maßnahme, mit Pilot, Kontrollgruppe und Regeln für den Betrieb. Wer danach selbst mit Daten arbeiten will, macht mit den Seminaren Data Science für Einsteiger, Data Science in der Praxis oder Data Science mit Python weiter. Bringen Sie gern ein geplantes oder laufendes Vorhaben aus Ihrem Haus mit; an ihm prüfen wir am zweiten Tag Fragestellung, Datenlage und Erfolgskriterien.

Ein Prognosemodell mit 95 Prozent Trefferquote klingt nach einem Erfolg – bis jemand fragt, wie oft das vorhergesagte Ereignis überhaupt vorkommt. Kündigen nur fünf Prozent der Kund:innen, erreicht ein Modell, das schlicht „niemand kündigt“ sagt, dieselben 95 Prozent und ist völlig nutzlos. Solche Fragen kann jede Führungskraft stellen, ganz ohne Statistikstudium. Gute Data Science beginnt nicht im Rechenzentrum, sondern bei den Menschen, die das Ergebnis abnehmen und wissen, wonach sie fragen müssen.
Themen und Inhalte für Ihre Beratung, Coaching, Workshop, Training, Schulung und Weiterbildung:

Data Science – Grundlagen für Entscheider:innen: einordnen, bewerten, umsetzen

Was ist Data Science?
  • Angebot und Nachfrage: wofür Unternehmen Data Science einsetzen und wo Fachkräfte fehlen
  • Das Venn-Diagramm der Data Science: Statistik, Informatik und Fachwissen als Schnittmenge
  • Der datenwissenschaftliche Pfad: von der Geschäftsfrage über Daten und Modell zur Entscheidung
  • CRISP-DM als gemeinsame Sprache zwischen Fachbereich und Datenteam
  • Rollen und Teams: Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer, Data Owner
  • Datenteams organisieren: zentral, im Fachbereich eingebettet oder als Kompetenzzentrum
  • Reifegrad einschätzen: von Monatsberichten in Excel zu Prognosen im Tagesgeschäft
Der Platz der Data Science im Datenuniversum
  • Künstliche Intelligenz: Begriff, Teilgebiete und Grenzen heutiger Systeme
  • Maschinelles Lernen: überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
  • Neuronale Netze und Deep Learning: wo sie bei Bildern, Sprache und Text überlegen sind
  • Generative KI und große Sprachmodelle: was sie für Analysen leisten und wo sie erfinden
  • Big Data: Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt – und warum Datenmenge selten das Kernproblem ist
  • Prädiktive Analytik: Prognosen zu Nachfrage, Abwanderung, Ausfall oder Zahlungsverzug
  • Präskriptive Analytik: Handlungsempfehlungen durch Optimierung und Simulation
  • Business Intelligence: Berichte und Dashboards als Fundament jeder Datenstrategie
Ethik und Recht
  • Rechtliche, ethische und soziale Fragen: Fairness, Transparenz und Verantwortung
  • DSGVO im Datenprojekt: Rechtsgrundlage, Zweckbindung, Datenminimierung, Pseudonymisierung
  • Verzerrung in Trainingsdaten: Stellvertretermerkmale und ungleiche Fehlerraten je Gruppe
  • Automatisierte Einzelentscheidungen nach Art. 22 DSGVO und Auskunftsrechte Betroffener
  • Algorithmen und Entscheidungsträger: wer haftet, wer überstimmt, wer dokumentiert
  • KI-Verordnung der EU: Risikoklassen, verbotene Praktiken, Pflichten für Hochrisiko-Systeme
  • KI-Kompetenz nach Art. 4 KI-Verordnung: welche Maßnahmen Unternehmen für ihre Beschäftigten ergreifen
Datenquellen
  • Vorbereitung der Daten: warum die Aufbereitung meist den größten Teil des Aufwands ausmacht
  • Datenqualität bewerten: Vollständigkeit, Aktualität, Eindeutigkeit und Herkunft
  • Interne Daten: ERP, CRM, Webanalyse, Maschinendaten und verstreute Tabellen
  • Öffentliche Daten: GovData, Destatis, Eurostat und offene Daten der Kommunen
  • APIs als Schnittstellen: Daten aus Fremdsystemen automatisiert und vertraglich sauber beziehen
  • Auslesen von Websites: technische Möglichkeit, Nutzungsbedingungen und Urheberrecht
  • Erstellen von Daten: Befragungen, Experimente und A/B-Tests planen
  • Passive Sammlung von Trainingsdaten: Protokolle, Sensoren, Klickpfade – und ihre Lücken
  • Selbstgenerierte Daten: Kennzeichnung (Labeling) durch Fachleute und synthetische Daten
  • Datenkatalog und Verantwortlichkeiten: wer welche Daten pflegt, beschreibt und freigibt
Erstellen von Regeln
  • Die Aufzählung expliziter Regeln: Geschäftsregeln und Entscheidungstabellen
  • Die Ableitung von Regeln aus der Datenanalyse: Schwellenwerte, Segmente, Entscheidungsbäume
  • Die Generierung impliziter Regeln: Modelle, deren Logik in Gewichten steckt
  • Regel, Modell oder beides: Nachvollziehbarkeit, Pflegeaufwand und Genauigkeit abwägen
Werkzeuge für die Data Science
  • Anwendungen für die Datenanalyse: Excel, Power BI, Tableau und KNIME im Vergleich
  • Sprachen für die Data Science: Python, R und SQL – was Ihr Team wofür braucht
  • Maschinelles Lernen als Dienstleistung: Azure Machine Learning, Amazon SageMaker, Vertex AI
  • Fertige KI-Dienste per API: Sprach-, Bild- und Textmodelle nutzen statt selbst trainieren
  • Datenplattformen im Überblick: Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse
  • Selbst bauen, Standardsoftware oder Dienstleister: Kriterien für die Entscheidung
Mathematik für Data Science – als Begriffsverständnis
  • Algebra: Daten als Tabellen und Vektoren, Modelle als gewichtete Summen
  • Analysis (Kalkül): die Ableitung als Richtung, in der ein Modell besser wird
  • Optimierung und kombinatorische Explosion: warum nicht jede Lösung durchprobiert werden kann
  • Satz von Bayes: Vorwissen, neue Evidenz und die Tücke seltener Ereignisse
  • Unsicherheit lesen: Konfidenzintervalle und Prognosebänder in Ergebnisfolien
Analysen für die Data Science
  • Deskriptive Analysen: Kennzahlen, Verteilungen und Vergleiche über Zeit und Gruppen
  • Prädiktive Modelle: Klassifikation und Regression im Überblick
  • Trendanalyse: Trend, Saison und Ausreißer in Zeitreihen auseinanderhalten
  • Clustering: Kundensegmente finden und fachlich benennen
  • Klassifizieren: Ja-Nein-Entscheidungen und die Kosten falscher Alarme und Übersehener
  • Erkennung von Anomalien: Betrugsverdacht, Maschinenstörungen und Messfehler
  • Reduzierung der Dimensionalität: viele Merkmale auf wenige aussagekräftige verdichten
  • Feature-Auswahl und -Erstellung: warum Fachwissen die wichtigste Zutat ist
  • Validierung von Modellen: Testdaten, Kreuzvalidierung und Vergleich mit einer einfachen Faustregel
  • Gütemaße einordnen: Trefferquote, Precision, Recall und die Basisrate
  • Aggregierende Modelle: Ensembles wie Random Forest und Gradient Boosting
Handeln: vom Ergebnis zur Maßnahme
  • Interpretierbarkeit: welche Merkmale eine Vorhersage treiben, SHAP-Werte im Überblick
  • Umsetzbare Einsichten: jede Erkenntnis mit Maßnahme, Verantwortlichem und Termin
  • Ergebnisse vorstellen: Unsicherheit offen benennen, Entscheidungsvorlage statt Diagrammflut
  • Wirkung messen: Pilot mit Kontrollgruppe statt reinem Vorher-nachher-Vergleich
  • Modelle im Betrieb: Datendrift, Nachtraining und Kriterien zum Abschalten
Praxisprojekt: Datenvorhaben zur Ausschussquote einer Gießerei bewerten
  • Geschäftsfrage, Zielgröße und erwarteten Nutzen für die Senkung der Ausschussquote festlegen
  • Vorhandene Daten aus Schmelzprotokollen, Prüfergebnissen und Schichtplänen bewerten
  • Ansatz wählen – feste Regeln, Anomalieerkennung oder Klassifikation – samt Validierungsplan
  • Datenschutzfragen zu Schichtdaten klären und eine Entscheidungsvorlage für die Geschäftsleitung erstellen
Lernziele
  • Sie grenzen Data Science, maschinelles Lernen, KI, Business Intelligence und prädiktive Analytik voneinander ab
  • Sie beurteilen, ob für eine Geschäftsfrage geeignete interne oder externe Daten vorliegen
  • Sie benennen die Anforderungen von DSGVO und KI-Verordnung an ein geplantes Datenvorhaben
  • Sie hinterfragen Modellergebnisse anhand von Validierung, Basisrate und Interpretierbarkeit
  • Sie übersetzen ein Analyseergebnis in eine Maßnahme mit messbarer Wirkung
Zielgruppe
  • Geschäftsführung und Management, die über Datenvorhaben entscheiden
  • Product Owner, die Anforderungen an Datenprodukte formulieren
  • Fachbereichsleitungen, die mit Datenteams oder Dienstleistern zusammenarbeiten

*) Die Inhalte werden individuell abgestimmt und mit Praxisbeispielen abgerundet.

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