Jedes Unternehmen sammelt heute Daten im Überfluss – aus ERP, CRM, Shop, Maschinen, Sensoren oder Webtracking. Gleichzeitig bleiben viele dieser Informationen ungenutzt, weil Begriffe wie Data Science, Machine Learning, KI oder Big Data eher nach Hype als nach praktischem Werkzeug klingen. Genau hier setzt dieses Seminar an.
Hier erhalten Sie einen verständlichen Überblick über die wichtigsten Konzepte von Data Science und Machine Learning: Was steckt dahinter, welche Fragen lassen sich damit beantworten und wie sieht ein typischer Data-Science-Prozess aus – von der Fragestellung bis zur Interpretation der Ergebnisse. Programmieren müssen Sie dafür nicht; im Vordergrund steht das Verstehen, Einordnen und Anwenden im eigenen Kontext.
Use Case: Kundenabwanderung im Handel
Begleitend zum Seminar zieht sich ein konkretes Beispiel (stellvertretend für ein Use Case )durch die Inhalte:
Ein mittelständischer Online- und Filialhändler stellt fest, dass Stammkundinnen und Stammkunden zunehmend seltener bestellen und zur Konkurrenz abwandern. Marketing und Vertrieb möchten wissen:
- Welche Kundengruppen springen besonders häufig ab?
- Welche Signale im Verhalten deuten früh darauf hin?
- Welche Maßnahmen könnten greifen, bevor Kund:innen verloren sind?
Im Kurs schauen Sie sich Schritt für Schritt an,
- welche Datenquellen (z. B. Kaufhistorie, Retouren, Newsletter-Interaktionen) dafür herangezogen werden können,
- wie ein Data Scientist aus diesen Rohdaten ein Machine-Learning-Modell zur Kundenabwanderungsprognose entwickelt,
- wie Ergebnisse visualisiert und für Management oder Fachbereiche verständlich gemacht werden,
- und wo die Grenzen solcher Modelle liegen (Bias, Datenqualität, Datenschutz).
So sehen die Teilnehmenden sehr konkret, wo Data Science im Alltag Mehrwert bringt – und wie sich ähnliche Fragestellungen auf ihr eigenes Unternehmen übertragen lassen (z. B. Ausfallwahrscheinlichkeit von Maschinen, Betrugserkennung, Nachfrageprognosen).
Am Ende des Tages können Sie Buzzwords einordnen, sinnvolle Einsatzfelder erkennen und deutlich besser mit Spezialist:innen, Dienstleistern oder internen Data Scientists sprechen – statt sich von Fachbegriffen erschlagen zu lassen.
Zielgruppe
- Fach- und Führungskräfte aus IT, Fachbereichen, Controlling, Marketing, Vertrieb oder Produktion
- Projektleitende, Produktmanagerinnen/ Projektmanager und Business-Analystinnen/ Analysten
- alle „Zukunftsneugierigen“, die Begriffe wie Data Science, Machine Learning oder KI endlich strukturiert einordnen wollen, ohne direkt ein Programmier-Bootcamp zu besuchen.