Microdegree „Data Science“ Warum Die Debatte um die Digitalisierung der Energiewirtschaft ist geprägt von Allgemeinplätzen, Gestaltung erfordert jedoch ein Mindestmaß an Datenkompetenz! Sie, oder Ihre Mitarbeiter, möchten sich ein Grundverständnis aneignen, um datenbasierte Prozesse und Geschäftsmodelle zu verstehen, zu bewerten und eigenständig entwickeln zu können? Lernziel Der Microdegree „Data Science“ vermittelt ein Grundverständnis auf Masterniveau*, um Massendaten aus heterogenen Datenquellen aufzubereiten, mit Hilfe von Datensätzen Hypothesen auf ihre Plausibilität zu prüfen sowie Machine-Learning- Ansätze für datenbasierte Anwendungen zu bewerten. Inhalte Der Microdegree umfasst insgesamt 125 UE**: * Der erfolgreiche Abschluss hat einen Wert von 5 ECTS Punkten, die, vorbehaltlich der geltenden Zulassungsvoraussetzungen, auf den Master „Digitales Energiemanagement“ angerechnet werden. ** UE = Unterrichtseinheiten; 25h Kontaktzeit (Virtuelles Klassenzimmer); 100h angeleitetes Selbststudium. • Grundlagen Statistik • Hypothesentests • Regressionsanalyse • Einführung in die Programmiersprache „R“ • Einführung in Data Mining und Datenvisualisierung • Einführung in Machine Learning • Business Analytics in der Praxis: Fallbeispiele von Teilnehmern

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Microdegree„DataScience“

WarumDieDebatteumdieDigitalisierungderEnergiewirtschaftistgeprägtvonAllgemeinplätzen,GestaltungerfordertjedocheinMindestmaßanDatenkompetenz!Sie,oderIhreMitarbeiter,möchtensicheinGrundverständnisaneignen,umdatenbasierteProzesseundGeschäftsmodellezuverstehen,zubewertenundeigenständigentwickelnzukönnen?

LernzielDerMicrodegree„DataScience“ vermittelteinGrundverständnisaufMasterniveau*,umMassendatenausheterogenenDatenquellenaufzubereiten,mitHilfevonDatensätzenHypothesenaufihrePlausibilitätzuprüfensowieMachine-Learning-AnsätzefürdatenbasierteAnwendungenzubewerten.

InhalteDerMicrodegreeumfasstinsgesamt125UE**:

*DererfolgreicheAbschlusshateinenWertvon5ECTSPunkten,die,vorbehaltlichdergeltendenZulassungsvoraussetzungen,aufdenMaster„DigitalesEnergiemanagement“angerechnetwerden.

**UE=Unterrichtseinheiten;25hKontaktzeit(VirtuellesKlassenzimmer);100hangeleitetesSelbststudium.

• GrundlagenStatistik• Hypothesentests• Regressionsanalyse• EinführungindieProgrammiersprache„R“• EinführunginDataMiningundDatenvisualisierung• EinführunginMachineLearning• BusinessAnalyticsinderPraxis:FallbeispielevonTeilnehmern

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VeranstaltungsortDieKontaktzeitvon25UEerfolgtausschließlichmittelsVirtuellemKlassenzimmer (Webinar).DiepersönlicheAnwesenheitistnurzurKlausurinFrankfurtamMainerforderlich(GatewayGardens,inunmittelbarerNähezumFlughafenFrankfurt-Rhein-Main).

Kursbeginnund-dauer12.und13.März201819.und20.März201826.und27.März2018Jeweilsvon18:00– 21:15Uhr.

Gebühren1.250,- €proTeilnehmerinklusiveMwSt.(fälligbeiAnmeldung).

VorbereitungSelbstständigeVor- undNachbereitungmittelsbereitgestellterLehrmaterialien.DieLehrmaterialienerhaltenSienachAnmeldung.

AnmeldungAusgefülltesAnmeldeformularbitteperE-Mailbiszum5.März2018an:

[email protected]

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Anmeldeformular Microdegree „Data Science“Hochschule FreseniusFachbereich Wirtschaft & MedienBessie-Coleman-Straße 760549 Frankfurt

Microdegree Gebühren(€) Termin Ort

DataScience1.250,- €proTeilnehmer

inklusiveMwSt.

12.und13.März201819.und20.März201826.und27.März2018Jeweilsvon18:00– 21:15Uhr

VirtuellesKlassenzimmer;KlausurinFrankfurt

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Rechnung an Unternehmen/Arbeitgeber: Wir bestätigen die Übernahme der Kostenschuldnerschaft und erbitten die Rechnungstellung direkt aufunseren Namen.

Anmeldung per Brief oder eingescannt via E-Mail [email protected]