Smart Data Academy

• Kursstart: 13. Oktober 2023
  
• Kursdauer: 5 Module mit je zehn Unterrichtseinheiten á 45 Minuten
• Format: Präsenzveranstaltungen
• Abschluss: Zertifikat „Smart Data Academy“ der Universität Bayreuth

Modul 1: Big Data – 13. Oktober 2023
Modul 2: Lean Data – 14. Oktober 2023
Modul 3: Smarte Datengewinnung – 17. November 2023
Modul 4: Intelligente Datenwertschöpfung – 18. November 2023
Modul 5: Effiziente Datenverwertung – 01. Dezember 2023

• Ingenieur*innen mit akademischer Vorbildung
  
• Techniker*innen mit beruflicher Vorbildung
  
• Fachkräfte aus dem produzierenden Gewerbe
  

Die Kursinhalte gliedern sich in fünf Modulbereiche. Verschaffen Sie sich einen Überblick über die einzelnen Module und deren Inhalte.

Dieser Kurs wird vom Bayerischen Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst gefördert, weshalb Mitarbeitende teilnehmender Unternehmen kein Entgelt zu entrichten haben.

Ihre Anmeldung zum Zertifikatskurs können Sie bequem über unser Online-Formular vornehmen. Mit der Anmeldung erkennen Sie die Teilnahmebedingungen der Universität Bayreuth sowie der Campus-Akademie für Weiterbildung an.

Das Team vom Lehrstuhl Umweltgerechte Produktionstechnik wird die Inhalte dieses Kurses vermitteln.

Das Projekt ist darauf ausgerichtet, Ingenieur*innen, Techniker*innen und Fachkräften aus dem produzierenden Gewerbe die Chancen, die sich aus den Bereichen Digitalisierung, Big Data und KI in der Produktion ergeben, aufzuzeigen und einen anwendungsorientierten Wissenstransfer in die Unternehmen durchzuführen.

• Mindestens abgeschlossene Berufsausbildung oder höhere Qualifikation

• Mindestens zwei Jahre Berufserfahrung

• Kein Abitur nötig

• Keine Hochschulzugangsberechtigung nötig

• Kein Hochschulabschluss nötig

• Keine Vorkenntnisse nötig

• Alle interessierten Unternehmen mit Hauptsitz in Bayern
  
  
• Keine Begrenzung bei Mitarbeitendenzahl oder Jahresumsatz
  

• Begrifflichkeiten und Definition von Big Data im Kontext von Business Intelligence und Data Mining
• (Big) Data Management in Unternehmen: Anforderungen, Dateisysteme und Datenbanken
• Überblick über Big Data Systeme und Architekturen (z.B. Data Warehouse und Data Lakes)
• Datenverarbeitungsmethoden in Big Data: Von Theorie zu praxisnahen Anwendungsbeispielen
• Einführung in IT-Sicherheit und Data Governance im Kontext von Big Data

• Einführung in das Gebiet Data Science
• Methoden des Data Mining: Crisp-DM, SEMMA, KDD und BAM.AI
• Herausforderungen, Potenziale und ein Leitfaden für den erfolgreichen Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI)
• Praktische Anwendung: Identifizierung von Anwendungsfällen im eigenen Unternehmen und Vorstellung einer Fallstudie

• Aufbau eines Verständnisses für Daten und Identifizierung möglicher Datenquellen im Unternehmen
• Techniken der Datenerfassung und Signalverarbeitung in einem produzierenden Umfeld
• Wesentliche Aufgaben bei der  Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung und -transformation
• Praxisorientierte Demonstration unterschiedlicher Datenaufnahmemethoden (z.B. Beschleunigungs- und Stromsensoren) und Aufbereitung von Daten (Fallstudie)

• Methoden zur Datenveredelung, inklusive Feature Selection und Extraction
• Grundlagen ausgewählter Machine Learning Verfahren
• Übersicht zu gängigen Entwicklungsumgebungen wie JupyterLab
• Praktische Umsetzung von Machine-Learning-Modellen und anschließende Evaluation der Ergebnisse anhand der Fallstudie

• Einführung in die Datenvisualisierung
• Auswahl geeigneter Diagrammtypen und effiziente Darstellung großer Datenmengen
• Nutzung von Dashboards zur Datenvisualisierung
• Identifizierung von geeigneten Schnittstellen zwischen Mensch und Maschine
• Praktische Umsetzung: Visualisierung Fallstudie-Ergebnisse in Dashboards sowie Demonstration der Lernfabrik im Technikum des Lehrstuhls

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Welche Vorteile bietet die Teilnahme an einem Weiterbildungsprogramm bei der Campus-Akademie? Inwieweit wird die Qualität der Kurse sichergestellt? Und an wen kann ich mich bezüglich einer Übernachtungsmöglichkeit wenden? Umfassende und ausführliche Informationen hierzu finden Sie in unseren FAQ.