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Data Science und Business Analytics nutzen Methoden und Techniken aus Mathematik, Statistik, Machine Learning und Programmierung, um Wissen aus Daten zu generieren. Deren Erkenntnisse stellen einen enormen Mehrwert für die Unternehmen dar.
WICHTIGE INFORMATION: Dieser Lehrgang wird in Kooperation mit dem WIFI Vorarlberg angeboten. Aktuell wird die Online-Schulung vom WIFI Vorarlberg organisiert und durchgeführt. Folgende Termine stehen derzeit zur Auswahl:
Nächster Lehrgang bzw. Informationsabend:
Online Informationsabend am Mi 15.01.2026 - 17:30 Uhr Bitte Zoomlink anfordern.
Lehrgang 1: Donnerstag 04.12.2025 bis Freitag 30.01.2026 jeweils Donnerstag und Freitag 08.30-16.30 Uhr Lehrgang 2: Donnerstag 05.02.2026 bis Freitag 17.04.2026 jeweils Donnerstag und Freitag 08.30-16.30 Uhr
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Diese Online-Schulung wird vom WIFI Vorarlberg angeboten und durchgeführt. Hier finden Sie alle Termine: Nächster Informationsabend bzw. Lehrgang:
Online Informationsabend am Mi 15.01.2026 - 17:30 Uhr
Lehrgang 1: Donnerstag 04.12.2025 bis Freitag 30.01.2026 jeweils Donnerstag und Freitag 08.30-16.30 Uhr Lehrgang 2: Donnerstag 05.02.2026 bis Freitag 17.04.2026 jeweils Donnerstag und Freitag 08.30-16.30 Uhr
Data Science und Business Analytics nutzen Methoden und Techniken aus Mathematik, Statistik, Machine Learning und Programmierung, um Wissen aus Daten zu generieren. Deren Erkenntnisse einen enormen Mehrwert für die Unternehmen darstellen.Die Möglichkeit, bisher unbekannte Muster in Datensätzen zu erkennen, wird viele Bereiche in den Unternehmen nachhaltig verändern. Neue Technologien und Anwendungssysteme wie Big Data, Data Mining, Predictive Maintenance, Maschinelles Lernen und grafische Visualisierungen bieten hierfür innovative Lösungsansätze. Dies stellt eine große Herausforderung für Unternehmen unabhängig von ihrer Größe dar. Der Bedarf nach Data Science und Business Analytics Fähigkeiten ist daher groß.
Eine erste Data Science Fallstudie: Aus Zahlen mit statistischen Verfahren und hilfreichen Visualisierungen neue Erkenntnisse generieren
Modul 2: Einführung in Machine Learning
Einführung in die Künstliche Intelligenz, Machine Learning
Einführung in die Untergebiete des Maschinellen Lernens
Wie funktionieren Machine Learning Modelle wie K-NN, Decision Trees und Random Forests?
Fallstudie: Mit Machine Learning ein Klassifikations- oder Prädiktionsproblem lösen, z.B. Kundenverhalten oder Maschinenzustand vorhersagen
Modul 3: Deep Learning
Wie unterscheidet sich Deep Learning von Machine Learning?
Wie funktioniert Deep Learning / Künstliche Neuronale Netze?
Übersicht über wichtige Deep Learning Modelle
Fallstudie: Mit Deep Learning ein Klassifikations- oder Prädiktionsproblem lösen, z.B. Verkaufspreise für Immobilien oder Autos vorhersagen
Modul 4: Machine Learning und Deep Learning Vertiefung
Weitere wichtige klassische Machine Learning Modelle
Neuere Deep Learning Modelle (z.B. Transformer)
Fallstudie: Zeitreihen mit Deep Learning Verfahren fortsetzen
Modul 5: Big Data und Datenbanken
Einführung in Big Data
Übersicht über Big Data Software und Lösungen
Einführung in Datenbanken / Arten von Datenbanken
Fallstudie: Arbeiten mit Datenbanken aus Python heraus um Daten für Data Science und Machine Learning anzubinden, auszuwerten und neue Erkenntnisse abzulegen
Modul 6: AutoML und Machine Learning der Cloud
Automatisiertes Training und Modellauswahl: Wie geht das?
Einführung in ein ausgewähltes aktuelles AutoML Framework, z.B. AutoGluon
Machine Learning Lösungen in der Cloud
Fallstudie: Ein konkretes Unternehmensproblem mit AutoML lösen
Ziel des Zertifikatslehrganges ist es, Berufstätigen mit einer Hochschulausbildung in kompakter Form die Grundzüge von Data Science und Business Analytics zu vermitteln und somit für die neuen Anforderungen zu rüsten.
Zielgruppe
Der Lehrgang richtet sich an Betriebswirte/Betriebswirtinnen, (Wirtschafts-)Informatiker:innen, Ingenieure/Ingenieurinnen und Naturwissenschaftler:innen. Unterschiedliche Hintergründe der Teilnehmer:innen sind bewusst erwünscht.
Voraussetzungen
Die Voraussetzungen für eine Teilnahme sind entweder ein erfolgreich abgeschlossenes Studium oder eine erfolgreich abgeschlossene Berufsausbildung mit einer mindestens einjährigen einschlägigen qualifizierten Berufspraxis.
Kundenmeinungen
Welche Ziele hatten Sie?
Die Rolle des klassischen Controllings entwickelt sich immer mehr in Richtung Data Science und IT. Machine Learning und Deep Learning sind die Zukunft, nein eigentlich die Gegenwart. Die heutigen Technologien sollten wir nutzen, aber auch verstehen. Deshalb ist es wichtig hier seine Kompetenzen zu erweitern. Für die Sicherheit und Steuerbarkeit setzt die BWT, als führendes Wasseraufbereitungsunternehmen in Europa, insbesondere in turbulenten Zeiten auf Daten und Analysen. Daten sind das Kapital der Gegenwart. Meine Aufgabe ist es, dass aus Daten und Informationen dann Wissen im Unternehmen generiert werden und daraufhin Aktionen und Maßnahmen folgen.
Konnten diese Ziele erreicht werden?
Meine Erwartungen wurden weit übertroffen und der Hunger nach mehr geweckt. Das Potential neuer Technologien birgt viele Möglichkeiten, die wir ausschöpfen wollen.
Können Sie den Lehrgang weiterempfehlen?
Ich kann den Lehrgang sehr weiter empfehlen. Für mich war das Onlineangebot die perfekte Lösung. Die Teilnahme ist unkompliziert, und es können großartige Vortragende mit den Teilnehmern ohne örtlich Begrenzung verbunden werden.
Was haben Sie für einen Nutzen daraus gezogen?
Die Verbindung von Theorie, Praxis und der Erarbeitung von einer eigenen Projektarbeit runden das Angebot ab. Das Gelernte konnte sogleich mit einem firmeneigenen Praxisbeispiel umsetzen werden. Es ist schön, dass die BWT diese Initiative fördert.
Mag. Karin Weiser-Phon
Group BI Projectmanager, Group Business Analyst and Data Science Graduate
BWT Holding GmbH, Water ist our mission
Spruch: "From Data to Action"
Weitere Kundenmeinungen:
"Generell sind die Module inhaltlich extrem interessant! Sehr viel gelernt und gut erklärt!"
"Trotz Online-Lehrveranstaltung sehr gute Vermittlung des Inhaltes und interessante Gestaltung des Lehrganges! Gilt für beide Trainer!"
"... Es war ein extrem guter Kurs und sicher einer der besten die ich in meinem Werdegang besucht habe. ..."
"Vielen Dank für den tollen Kurs. Es hat wirklich sehr viel Spaß gemacht."
Trainer
Jürgen Brauer
Trainer
Brauer st Professor für Sensordatenverarbeitung und Programmieren an der Hochschule für Angewandte Wissenschaften in Kempten / Deutschland. Dort unterrichtet er unter anderem das Modul "Deep Learning" für Studierende im Studiengang Master Informatik.
Nach seinem Studium der Informatik an den Universitäten in Trier und Bonn, baute er humanoide Roboter für den RoboCup (Team NimbRo) an der Universität Freiburg, entwickelte ein medizinisches Software-Framework bei CAESAR, arbeitete als Software-Entwickler beim Medizin-Start-up SICAT und vertiefte sich während seiner Doktorandenzeit am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) in den Bereich Computer Vision, während er gleichzeitig am Fraunhofer IOSB an unterschiedlichsten Projekten im Bereich der Bildverarbeitung mit Fokus auf maschinelles Lernen arbeitete.
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