Dozent gesucht für Auftrag - Informatik - Allgemein / Grundlagen
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Thema:
Auftrag Info:
Wir suchen einen Trainer für das Thema: Datenkompetenz für Treiber digitaler Veränderung
INHALTE:
Daten verstehen statt nur verwalten
Was Datenqualität wirklich bedeutet
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten erkennen
Typische Datenquellen im Unternehmen einordnen
Von Rohdaten zu nutzbaren Informationen
Grundlagen von Analytics und BI
Deskriptive, diagnostische und prädiktive Analysen
KPIs, Metriken und Kennzahlensysteme sinnvoll wählen
Self Service BI, Dashboards und Reports verstehen
Typische Fallstricke bei Auswertungen vermeiden
Datengetriebene Entscheidungen treffen
Hypothesen bilden und mit Daten prüfen
Korrelation vs. Kausalität erkennen
Unsicherheit und Wahrscheinlichkeiten einordnen
Entscheidungen mit Daten argumentativ absichern
Zusammenarbeit mit Data Scientists und IT
Rollen, Verantwortlichkeiten und Schnittstellen klären
Gute Anforderungen für Datenprojekte formulieren
Use Cases priorisieren und Business Value schärfen
Ergebnisse verstehen und kritisch hinterfragen
Datenethik, Datenschutz und Governance
Grundprinzipien von Datenschutz und DSGVO im Kontext Datenanalyse
Bias, Fairness und verantwortungsvoller Umgang mit Daten
Datenstrategien, Data Governance und Ownership
Konkrete Leitplanken für den eigenen Arbeitsalltag
Eigene Datenfragen entwickeln
Relevante Business-Fragen in Datenfragen übersetzen
Einfachen Analytics-Canvas für Projekte nutzen
Praxisübungen mit typischen Unternehmensdaten
Individueller Aktionsplan für den Transfer
INHALTE:
Daten verstehen statt nur verwalten
Was Datenqualität wirklich bedeutet
Strukturierte vs. unstrukturierte Daten erkennen
Typische Datenquellen im Unternehmen einordnen
Von Rohdaten zu nutzbaren Informationen
Grundlagen von Analytics und BI
Deskriptive, diagnostische und prädiktive Analysen
KPIs, Metriken und Kennzahlensysteme sinnvoll wählen
Self Service BI, Dashboards und Reports verstehen
Typische Fallstricke bei Auswertungen vermeiden
Datengetriebene Entscheidungen treffen
Hypothesen bilden und mit Daten prüfen
Korrelation vs. Kausalität erkennen
Unsicherheit und Wahrscheinlichkeiten einordnen
Entscheidungen mit Daten argumentativ absichern
Zusammenarbeit mit Data Scientists und IT
Rollen, Verantwortlichkeiten und Schnittstellen klären
Gute Anforderungen für Datenprojekte formulieren
Use Cases priorisieren und Business Value schärfen
Ergebnisse verstehen und kritisch hinterfragen
Datenethik, Datenschutz und Governance
Grundprinzipien von Datenschutz und DSGVO im Kontext Datenanalyse
Bias, Fairness und verantwortungsvoller Umgang mit Daten
Datenstrategien, Data Governance und Ownership
Konkrete Leitplanken für den eigenen Arbeitsalltag
Eigene Datenfragen entwickeln
Relevante Business-Fragen in Datenfragen übersetzen
Einfachen Analytics-Canvas für Projekte nutzen
Praxisübungen mit typischen Unternehmensdaten
Individueller Aktionsplan für den Transfer
Seminarart: Offenes Seminar
geplanter Zeitraum: vom 03.08.2026 bis 04.08.2026
Termindetails: als Hybrid Seminar geplant (Online / München)
Honorar: Keine Angaben oder verhandelbar
Schulungsort
80686 München, Deutschland
Auftrag 156108 vom 27.05.2026.
