Machine Learning, Big Data & Predictive Analytics: Basics für Führungskräfte
Digital Leadership Trainings

Machine Learning, Big Data & Predictive Analytics: Basics für Führungskräfte

Datengetriebene Entscheidungen verstehen, KI-Potenziale bewerten und souverän mit der IT kooperieren

Die wichtigsten Themen

KI-Potenziale strategisch bewerten

Big Data verständlich einordnen

Predictive Analytics im Management

Use Cases für Fachbereiche finden

Souveräne Kommunikation mit der IT

Datenschutz und Risiken beachten

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Fragen und Antworten zu Machine Learning, Big Data & Predictive Analytics: Basics für Führungskräfte

Für wen ist das Seminar zu Machine Learning, Big Data und Predictive Analytics geeignet?

Das Seminar richtet sich an Führungskräfte, Teamleiterinnen und Teamleiter sowie Bereichs- und Projektleiterinnen und Projektleiter, die datenbasierte Technologien besser einordnen möchten. Besonders geeignet ist es, wenn du mit IT, Data-Teams oder externen Dienstleistern über KI- und Analytics-Projekte sprichst und Entscheidungen fundierter treffen willst.

Welche Vorkenntnisse brauche ich für das Seminar?

Du brauchst keine Programmierkenntnisse und keine vertieften Statistikkenntnisse. Die Grundlagen zu Machine Learning, Big Data, KI, Algorithmen und Predictive Analytics werden verständlich erklärt und auf Führungsaufgaben, Geschäftsprozesse und strategische Entscheidungen übertragen.

Was lerne ich in zwei Tagen konkret?

Du lernst, zentrale Begriffe zu unterscheiden, Chancen und Grenzen datenbasierter Verfahren zu bewerten und geeignete Einsatzfelder im eigenen Verantwortungsbereich zu erkennen. Außerdem erarbeitest du Leitfragen zu Datenqualität, Zieldefinition, Aufwand, Rollen, Datenschutz und regulatorischen Rahmenbedingungen.

Geht es in der Schulung um Programmierung oder technische Umsetzung?

Nein. Der Schwerpunkt liegt nicht auf Programmierung, Modellentwicklung oder technischer Implementierung. Im Mittelpunkt stehen das Verständnis der Konzepte, die Bewertung von Use Cases, die strategische Relevanz für Unternehmen und die Zusammenarbeit zwischen Management, Fachbereich und IT.

Wie hilft das Seminar bei der Suche nach datengetriebenen Use Cases?

Du lernst, Anwendungsfelder in Bereichen wie Marketing, HR, Produktion oder Service systematisch zu betrachten. Dabei geht es um Nutzen, Voraussetzungen, Risiken und die Frage, ob Datenlage, Zielsetzung und organisatorischer Rahmen für ein datenbasiertes Vorhaben geeignet sind.

Welche Fragen sollte ich der IT bei Machine-Learning-Projekten stellen?

Im Seminar werden typische Leitfragen erarbeitet, etwa zu Datenqualität, Datenzugang, Zieldefinition, Modellgrenzen, Aufwand, Verantwortlichkeiten und Datenschutz. Dadurch kannst du Anforderungen präziser formulieren und Projektvorschläge besser beurteilen.

Wie unterscheidet sich Predictive Analytics von klassischem Reporting?

Klassisches Reporting zeigt vor allem, was in der Vergangenheit passiert ist. Predictive Analytics nutzt Datenmuster, um Wahrscheinlichkeiten und mögliche Entwicklungen abzuleiten. Du lernst, wann welcher Ansatz für Managemententscheidungen sinnvoll ist und wo die Grenzen solcher Vorhersagen liegen.

Welche Rolle spielen Datenschutz und Regulierung im Seminar?

Datenschutz und regulatorische Aspekte werden als Teil der Projektbewertung behandelt. Ziel ist, Risiken früh zu erkennen, realistische Rahmenbedingungen zu setzen und datenbasierte Ideen nicht isoliert von rechtlichen und organisatorischen Anforderungen zu betrachten.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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