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Smart Data Academy Inhalt

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Der berufsbegleitende Zertifikatskurs „Smart Data Academy“ soll Unternehmen dabei unterstützen, vorhandene Potenziale zu verstehen und für sich nutzbar zu machen. Bereits 2021 wurde das Förderprojekt „digital.Ing“ vom Freistaat Bayern und der vbw – Vereinigung der Bayerischen Wirtschaft e. V. ins Leben gerufen. Sein Ziel ist es, akademische Weiterbildungsangebote für Ingenieur*innen sowie Techniker*innen an bayerischen Hochschulen auszubauen oder neu zu konzeptionieren.

Die Weiterbildungsmaßnahme findet als Präsenzkurs statt und wird durch eine Materialiensammlung im e-Learning der Universität Bayreuth unterstützt. Innovativ, praxisnah und digital nimmt dieses Programm Bezug auf die aktuelle Situation der Teilnehmenden und versucht diese und deren Kenntnisstand bestmöglich in die Ausgestaltung des Kurses miteinzubeziehen.

Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmenden grundlegende Fähigkeiten rund um die Themen Big Data, Data Science, Datenveredelung, Machine Learning und künstliche Intelligenz zu vermitteln. Dafür wird eine Potenzialanalyse der teilnehmenden Unternehmen durchgeführt und es werden verschiedene Methoden der Datenakquise und Techniken der Datenvisualisierung vermittelt.


Modulübersicht

Modul 1: Big DataEinklappen
  • Einführung in Big Data
  • (Big) Data Management in Unternehmen
  • Big Data Systeme und Architekturen
  • Übersicht zu Big Data Analytics
Modul 2: Lean DataEinklappen
  • Einführung in Data Science
  • Herausforderungen und Potenziale von KI und Datennutzung
  • Methoden des Data Mining
  • Potentialanalyse im Unternehmen
Modul 3: Smarte DatengewinnungEinklappen
  • Datenverständnis und Datenquellen im Unternehmen
  • Kernaufgaben der Datenaufbereitung
  • Techniken der Datenakquise und
  • Signalverarbeitung
Modul 4: Intelligente DatenwertschöpfungEinklappen
  • Datenveredelung
  • Einführung in Machine Learning und KI-Verfahren
  • Übersicht zu Entwicklungsumgebungen
  • Modellbildung und -evaluation
Modul 5: Effiziente DatenverwertungEinklappen
  • Modelleinsatz im Betrieb
  • Techniken der Datenvisualisierung
  • Mensch-Maschine-Schnittstelle
  • Assistenzsysteme und Werkerführung

Verantwortlich für die Redaktion: Anna-Theresa Lienhardt, Telefon: 7302

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