Maximieren Sie Ihr berufliches Potenzial, indem Sie ein Programm absolvieren, das Ihnen hilft, sich als Data Science Manager zu positionieren" 

Das Programm befasst sich mit Datenwissenschaft aus technischer und geschäftlicher Sicht und bietet alle notwendigen Kenntnisse, um das in den Daten verborgene Wissen zu extrahieren. Auf diese Weise können Computeringenieure oder Personen mit einer vergleichbaren Laufbahn, die sich für diesen Bereich interessieren, die aktuellsten Algorithmen, Plattformen und Tools für die Erforschung, Visualisierung, Verarbeitung und Analyse von Daten im Detail untersuchen. All das, ergänzt durch die Entwicklung von betriebswirtschaftlichen Fähigkeiten, die notwendig sind, um ein Niveau auf Führungsebene zu erreichen, das es ermöglicht, wichtige Entscheidungen in einem Unternehmen zu treffen. Das neue multidisziplinäre Wissen, das der Student nach Abschluss des Programms erwirbt, wird ihm helfen, sich als Data Science Officer (DSO) in Unternehmen jeder Größe zu positionieren.

Der Ansatz der Datenanalyse aus beiden Blickwinkeln macht dieses Programm zu einer modernen und perfekten Fortbildung, die alle Bedürfnisse im Zusammenhang mit der Verarbeitung von Informationen abdeckt, um sie anschließend in ein grundlegendes Plus für jede Organisation umzuwandeln.

Zu Beginn des Programms wird erörtert, wie wichtig es ist, ein gutes Analysesystem im Unternehmen einzusetzen, von dem jede Abteilung profitieren kann. Darüber hinaus wird Fachwissen über die Typologie und den Lebenszyklus der verfügbaren Ressourcen vermittelt, wofür der Student Grundkenntnisse in Statistik erwirbt.

Im weiteren Verlauf des Programms werden Modelle untersucht, die vielseitiger und anpassungsfähiger für die Zeitreihenanalyse sind, wie z.B. Modelle im Zusammenhang mit Wirtschaftsreihen. Gegen Ende des Programms wird eine Vielzahl von Anwendungsfällen und Implementierungen von künstlicher Intelligenz und Data Science in der heutigen Welt vorgestellt.

Mit dem privaten Masterstudiengang können sich Computeringenieure auf Data Science spezialisieren, was die perfekte Gelegenheit ist, ihre berufliche Karriere in Richtung einer leitenden oder wichtigen Position in der Abteilung, in der sie arbeiten, voranzutreiben. All dies wird dank eines 100%igen Online-Programms greifbar, das sich an die täglichen Bedürfnisse der Studenten anpasst, so dass Sie nur ein Gerät mit Internetanschluss benötigen, um mit der Arbeit an einem vollständigen Berufsprofil mit internationaler Projektion zu beginnen. 

Wenn Sie auf der Suche nach einem Programm sind, das es Ihnen ermöglicht, Ihre Fähigkeiten zu erweitern und sich als DSO, Data Science Officer, zu positionieren, dann sind Sie bei TECH genau richtig" 

Dieser Weiterbildender Masterstudiengang in Data Science Management (DSO, Data Science Officer) enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von technischen Experten mit Schwerpunkt auf der Datenanalyse vorgestellt wurden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln
• Er enthält praktische Übungen in denen der Selbstbewertungsprozess durchgeführt werden kann um das Lernen zu verbessern
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Bereiten Sie sich darauf vor, Entscheidungen mit wissenschaftlichem Wert zu treffen und Strategien umzusetzen, die die Funktionen der Abteilungen eines Unternehmens verbessern" 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d.h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung in realen Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkräfte versuchen müssen, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Dies geschieht mit Hilfe eines innovativen Systems interaktiver Videos, die von anerkannten Experten mit umfassender Erfahrung in Data Science Management 
(DSO, Data Science Officer) erstellt wurden. 

Steigern Sie Ihre Karriere, indem Sie die Erstellung von Dashboards und KPIs abhängig von der Abteilung, in der Sie arbeiten, bestimmen"

Entwickeln Sie Fachwissen in Bezug auf Datenmanagement und -bearbeitung für datenwissenschaftliche Prozesse. Dies wird Sie zu einem erfolgreichen DSO machen"

In einer Welt, die von Daten beherrscht wird, ist es wichtig, die wichtigsten Systeme zu kennen, die für die Erzeugung und Speicherung von Daten zur weiteren Analyse zuständig sind. Auf diese Weise wurde ein Programm entwickelt, das den Anforderungen von Fachleuten gerecht wird, die sich auf die vollständigsten und modernsten Techniken der Datenverarbeitung und der Wissensextraktion spezialisieren möchten, und zwar sowohl aus theoretischer als auch aus praktischer Sicht. Auf diese Weise kann der Computeringenieur sein technisches Wissen erweitern und gleichzeitig ein Geschäftsprofil entwickeln.

Erzeugen Sie Fachwissen über Software-Architekturen und -Systeme, die für die intensive Nutzung von Daten erforderlich sind" 

Modul 1. Datenanalytik in der Unternehmensorganisation 

1.1. Business-Analyse 

1.1.1. Business-Analyse
1.1.2. Datenstruktur
1.1.3. Phasen und Elemente 

1.2. Datenanalytik im Unternehmen

1.2.1. Dashboards und KPI’s nach Abteilungen 
1.2.2. Operative, taktische und strategische Berichterstattung
1.2.3. Datenanalytik für jede Abteilung

1.2.3.1. Marketing und Kommunikation
1.2.3.2. Verkauf
1.2.3.3. Kundendienst
1.2.3.4. Einkauf 
1.2.3.5. Verwaltung
1.2.3.6. HR
1.2.3.7. Produktion
1.2.3.8. IT

1.3. Marketing und Kommunikation

1.3.1. Zu messende KPI, Anwendungen und Vorteile
1.3.2. Marketing-Systeme und Data Warehouse
1.3.3. Implementierung einer Struktur zur Datenanalyse im Marketing
1.3.4. Marketing- und Kommunikationsplan 
1.3.5. Strategien, Prognosen und Kampagnenmanagement

1.4. Kommerziell und Verkauf 

1.4.1. Beiträge der Datenanalytik im kommerziellen Bereich 
1.4.2. Bedürfnisse der Verkaufsabteilung
1.4.3. Marktstudien 

1.5. Kundendienst 

1.5.1. Loyalität 
1.5.2. Persönliche Qualität und emotionale Intelligenz 
1.5.3. Kundenzufriedenheit

1.6. Einkauf

1.6.1. Datenanalytik für die Marktforschung
1.6.2. Datenanalytik für die Wettbewerbsforschung
1.6.3. Andere Anwendungen

1.7. Verwaltung

1.7.1. Bedürfnisse der Verwaltungssabteilung
1.7.2. Data Warehouse und finanzielle Risikoanalyse 
1.7.3. Data Warehouse und Analyse des Kreditrisikos

1.8. Personalwesen

1.8.1. Personalwesen und Vorteile der Datenanalyse
1.8.2. Datenanalysetools im Personalwesen
1.8.3. Anwendung von Datenanalysen im Personalwesen

1.9. Produktion  

1.9.1. Datenanalyse in einer Produktionsabteilung
1.9.2. Anwendungen
1.9.3. Vorteile 

1.10. IT 

1.10.1. IT-Abteilung
1.10.2. Datenanalytik und digitale Transformation
1.10.3. Innovation und Produktivität

Modul 2. Datenverwaltung, Datenbearbeitung und Informationen für die Datenwissenschaft 

2.1. Statistik Variablen, Indizes und Kennziffern

2.1.1. Statistik 
2.1.2. Statistische Dimensionen 
2.1.3. Variablen, Indizes und Kennziffern 

2.2. Daten-Typologie 

2.2.1. Qualitative 
2.2.2. Quantitative 
2.2.3. Charakterisierung und Kategorien 

2.3. Wissen über Daten aus Messungen

2.3.1. Maßnahmen zur Zentralisierung 
2.3.2. Maßnahmen zur Streuung
2.3.3. Korrelation 

2.4. Wissen über Daten aus Diagrammen

2.4.1. Visualisierung nach Datentyp 
2.4.2. Interpretation von grafischen Informationen 
2.4.3. Anpassung von Grafiken mit R 

2.5. Wahrscheinlichkeit

2.5.1. Wahrscheinlichkeit 
2.5.2. Wahrscheinlichkeitsfunktion 
2.5.3. Verteilungen 

2.6. Datenerhebung 

2.6.1. Methodik der Erhebung 
2.6.2. Erhebungsinstrumente 
2.6.3. Kanäle für die Erhebung 

2.7. Datenbereinigung 

2.7.1. Phasen der Datenbereinigung 
2.7.2. Qualität der Daten
2.7.3. Datenmanipulation (mit R) 

2.8. Datenanalyse, Interpretation und Bewertung der Ergebnisse

2.8.1. Statistische Maßnahmen 
2.8.2. Beziehungsindizes 
2.8.3. Data Mining 

2.9. Datenlager (Data Warehouse) 

2.9.1. Elemente  
2.9.2. Entwurf 

2.10. Verfügbarkeit von Daten 

2.10.1. Zugang 
2.10.2. Nützlichkeit 
2.10.3. Sicherheit

Modul 3. IoT-Geräte und -Plattformen als Grundlage für die Datenwissenschaft

3.1. Internet of Things

3.1.1. Internet der Zukunft, Internet of Things
3.1.2. Industrielles Internet-Konsortium

3.2. Referenzarchitektur 

3.2.1. Referenzarchitektur
3.2.2. Schichten
3.2.3. Komponenten

3.3. Sensoren und IoT-Geräte 

3.3.1. Hauptkomponenten
3.3.2. Sensoren und Aktoren

3.4. Kommunikation und Protokolle

3.4.1. Protokolle. OSI-Modell
3.4.2. Kommunikationstechnologien

3.5. Cloud-Plattformen für IoT und IIoT 

3.5.1. Allzweck-Plattformen 
3.5.2. Industrielle Plattformen
3.5.3. Open-Source-Plattformen

3.6. Datenmanagement in IoT-Plattformen

3.6.1. Mechanismen zur Datenverwaltung. Offene Daten
3.6.2. Datenaustausch und Visualisierung

3.7. IoT-Sicherheit

3.7.1. Sicherheitsanforderungen und -bereiche
3.7.2. IIoT-Sicherheitsstrategien

3.8. IoT-Anwendungen

3.8.1. Intelligente Städte
3.8.2. Gesundheit und Fitness
3.8.3. Intelligentes Zuhause
3.8.4. Andere Anwendungen

3.9. IIoT-Anwendungen

3.9.1. Herstellung
3.9.2. Transport
3.9.3. Energie
3.9.4. Landwirtschaft und Viehzucht
3.9.5. Andere Sektoren

3.10. Industrie 4.0 

3.10.1. IoRT (Internet of Robotics Things)
3.10.2.3D Additive Fertigung
3.10.3. Big Data Analytics

Modul 4. Grafische Darstellung für die Datenanalyse

4.1. Explorative Analyse 

4.1.1. Repräsentation für die Informationsanalyse
4.1.2. Der Wert der grafischen Darstellung
4.1.3. Neue Paradigmen der grafischen Darstellung

4.2. Optimierung für Datenwissenschaft 

4.2.1. Farbpalette und Design
4.2.2. Gestalt in der grafischen Darstellung
4.2.3. Zu vermeidende Fehler und Tipps

4.3. Grundlegende Datenquellen

4.3.1. Für die Qualitätsdarstellung
4.3.2. Für die Mengendarstellung
4.3.3. Für die Zeitdarstellung

4.4. Komplexe Datenquellen

4.4.1. Dateien, Listen und Datenbanken 
4.4.2. Offene Daten
4.4.3. Kontinuierlich generierte Daten

4.5. Arten von Grafiken 

4.5.1. Grundlegende Darstellungen
4.5.2. Blockdarstellung 
4.5.3. Darstellung für die Ausbreitungsanalyse
4.5.4. Zirkuläre Darstellungen
4.5.5. Blasen-Darstellungen
4.5.6. Geografische Darstellung 

4.6. Arten der Visualisierung

4.6.1. Vergleichend und relational
4.6.2. Verteilung
4.6.3. Hierarchisch

4.7. Berichtsentwurf mit grafischer Darstellung 

4.7.1. Anwendung von Diagrammen in Marketingberichten
4.7.2. Anwendung von Diagrammen in Dashboards und KPIs
4.7.3. Anwendung von Grafiken in strategischen Plänen
4.7.4. Andere Verwendungen: Wissenschaft, Gesundheit, Wirtschaft 

4.8. Grafisches Geschichtenerzählen

4.8.1. Grafisches Geschichtenerzählen
4.8.2. Entwicklung 
4.8.3. Nützlichkeit

4.9. Visualisierungsorientierte Tools 

4.9.1. Erweiterte Tools
4.9.2. Online-Software
4.9.3. Open Source

4.10. Neue Technologien zur Datenvisualisierung 

4.10.1. Systeme zur Virtualisierung der Realität
4.10.2. Systeme für Realitätserweiterung und -verbesserung
4.10.3. Intelligente Systeme

Modul 5. Tools der Datenwissenschaft  

5.1. Datenwissenschaft

5.1.1. Datenwissenschaft
5.1.2. Fortgeschrittene Tools für den Datenwissenschaftler

5.2. Daten, Informationen und Wissen

5.2.1. Daten, Informationen und Wissen 
5.2.2. Datentypen
5.2.3. Datenquellen

5.3. Von Daten zu Informationen 

5.3.1. Datenanalyse
5.3.2. Arten der Analyse
5.3.3. Extraktion von Informationen aus einem Dataset 

5.4. Extraktion von Informationen durch Visualisierung

5.4.1. Visualisierung als Analyseinstrument
5.4.2. Methoden der Visualisierung 
5.4.3. Visualisierung eines Datensatzes

5.5. Qualität der Daten

5.5.1. Datenqualität
5.5.2. Datenbereinigung 
5.5.3. Grundlegende Datenvorverarbeitung

5.6. Dataset

5.6.1. Dataset-Anreicherung
5.6.2. Der Fluch der Dimensionalität
5.6.3. Ändern unseres Datensatzes

5.7. Ungleichgewicht 

5.7.1. Ungleichgewicht der Klassen
5.7.2. Techniken zur Begrenzung von Ungleichgewichten
5.7.3. Dataset-Abgleich

5.8. Unüberwachte Modelle 

5.8.1. Unüberwachtes Modell
5.8.2. Methoden
5.8.3. Klassifizierung mit unüberwachten Modellen

5.9. Überwachte Modelle

5.9.1. Überwachtes Modell
5.9.2. Methoden
5.9.3. Klassifizierung mit überwachten Modellen

5.10. Tools und bewährte Verfahren

5.10.1. Bewährte Praktiken für einen Datenwissenschaftler
5.10.2. Das beste Modell 
5.10.3. Nützliche Tools

Modul 6. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

6.1. Statistische Inferenz

6.1.1. Deskriptive Statistik vs. Statistische Inferenz
6.1.2. Parametrische Verfahren
6.1.3. Nicht-parametrische Verfahren

6.2. Explorative Analyse

6.2.1. Deskriptive Analyse 
6.2.2. Visualisierung
6.2.3. Vorbereitung der Daten

6.3. Vorbereitung der Daten

6.3.1. Datenintegration und -bereinigung 
6.3.2. Normalisierung der Daten
6.3.3. Attribute umwandeln 

6.4. Verlorene Werte

6.4.1. Umgang mit verlorenen Werten
6.4.2. Maximum-Likelihood-Imputationsmethoden
6.4.3. Imputation verlorener Werte durch maschinelles Lernen

6.5. Datenrauschen 

6.5.1. Lärmklassen und Attribute
6.5.2. Rauschfilterung 
6.5.3. Rauscheffekt

6.6. Der Fluch der Dimensionalität

6.6.1. Oversampling
6.6.2. Undersampling
6.6.3. Multidimensionale Datenreduktion

6.7. Kontinuierliche zu diskreten Attributen

6.7.1. Kontinuierliche versus diskrete Daten
6.7.2. Prozess der Diskretisierung

6.8. Daten 

6.8.1. Datenauswahl 
6.8.2. Perspektiven und Auswahlkriterien
6.8.3. Methoden der Auswahl 

6.9. Auswahl der Instanzen

6.9.1. Methoden für die Instanzauswahl
6.9.2. Auswahl der Prototypen
6.9.3. Erweiterte Methoden für die Instanzauswahl

6.10. Vorverarbeitung von Daten in Big Data-Umgebungen

6.10.1. Big Data
6.10.2. “Klassische” versus massive Vorbearbeitung
6.10.3. Smart Data

Modul 7. Vorhersagbarkeit und Analyse von stochastischen Phänomenen

7.1. Zeitreihen

7.1.1. Zeitreihen
7.1.2. Nützlichkeit und Anwendbarkeit
7.1.3. Verwandte Kasuistik

7.2. Die Zeitreihen

7.2.1. Saisonaler Trend von Zeitreihen
7.2.2. Typische Variationen
7.2.3. Residuale Analyse

7.3. Typologien

7.3.1. Stationär
7.3.2. Nicht stationär
7.3.3. Transformationen und Anpassungen

7.4. Schemata für Zeitreihen 

7.4.1. Additives (Modell) Schema
7.4.2. Multiplikatives (Modell) Schema
7.4.3. Verfahren zur Bestimmung der Art des Modells

7.5. Grundlegende Methoden des Forecast

7.5.1. Durchschnitt
7.5.2. Naive
7.5.3. Saisonal Naive
7.5.4. Vergleich der Methoden

7.6. Residuale Analyse 

7.6.1. Autokorrelation
7.6.2. ACF der Residuen
7.6.3. Korrelationstest

7.7. Regression im Kontext von Zeitreihen 

7.7.1. ANOVA
7.7.2. Grundlagen
7.7.3. Praktische Anwendung 

7.8. Prädiktive Zeitreihenmodelle

7.8.1. ARIMA
7.8.2. Exponentiale Glättung 

7.9. Zeitreihenmanipulation und -analyse mit R

7.9.1. Vorbereitung der Daten
7.9.2. Muster-Identifizierung
7.9.3. Modell-Analyse
7.9.4. Vorhersage

7.10. Grafische Analyse kombiniert mit R 

7.10.1. Typische Situationen
7.10.2. Praktische Anwendung zum Lösen einfacher Probleme 
7.10.3. Praktische Anwendung für fortgeschrittene Problemlösungen 

Modul 8. Design und Entwicklung von intelligenten Systemen 

8.1. Vorverarbeitung der Daten

8.1.1. Vorverarbeitung der Daten
8.1.2. Datenumwandlung 
8.1.3. Data Mining

8.2. Automatisches Lernen

8.2.1. Überwachtes und unüberwachtes Lernen
8.2.2. Lernen durch Verstärkung
8.2.3. Andere Lern-Paradigma

8.3. Klassifizierungsalgorithmen

8.3.1. Induktives maschinelles Lernen
8.3.2. SVM und KNN
8.3.3. Metriken und Punktzahlen für die Rangliste

8.4. Regressionsalgorithmen 

8.4.1. Lineare Regression, logistische Regression und nicht-lineare Modelle 
8.4.2. Zeitreihen 
8.4.3. Regressionsmetriken und -werte 

8.5. Clustering-Algorithmen 

8.5.1. Hierarchische Clustering-Techniken 
8.5.2. Partitionelle Clustering-Techniken 
8.5.3. Clustering-Metriken und -Bewertungen 

8.6. Assoziationsregel-Techniken 

8.6.1. Methoden zur Extraktion von Regeln 
8.6.2. Metriken und Punktzahlen für Assoziationsregel-Algorithmen 

8.7. Erweiterte Klassifizierungstechniken. Multiklassifizierer 

8.7.1. Bagging-Algorithmen 
8.7.2. “Random Forests“-Sortierer 
8.7.3. “Boosting” für Entscheidungsbäume 

8.8. Probabilistische grafische Modelle 

8.8.1. Probabilistische Modelle 
8.8.2. Bayes’sche Netzwerke. Eigenschaften, Darstellung und Parametrisierung
8.8.3. Andere probabilistische grafische Modelle 

8.9. Neuronale Netze 

8.9.1. Maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen 
8.9.2. Feed Forward-Netzwerke 

8.10. Tiefes Lernen 

8.10.1. Tiefe Feed Forward-Netzwerke 
8.10.2. Faltungsneuronale Netze und Sequenzmodelle 
8.10.3. Tools für die Implementierung tiefer neuronaler Netze

Modul 9. Datenintensive Architekturen und Systeme

9.1. Nicht-funktionale Anforderungen. Säulen der Big Data-Anwendungen 

9.1.1. Verlässlichkeit 
9.1.2. Anpassungsfähigkeit 
9.1.3. Instandhaltbarkeit 

9.2. Datenmodelle 

9.2.1. Relationales Modell 
9.2.2. Dokumentarisches Modell 
9.2.3. Graph-Datenmodell 

9.3. Datenbanken. Verwaltung der Speicherung und des Abrufs von Daten 

9.3.1. Hash-Indizes 
9.3.2. Strukturierte Speicherung von Logs 
9.3.3. B-Bäume 

9.4. Datenverschlüsselungsformate 

9.4.1. Sprachspezifische Formate 
9.4.2. Standardisierte Formate 
9.4.3. Binäre Kodierungsformate 
9.4.4. Prozessübergreifender Datenfluss 

9.5. Replikation 

9.5.1. Ziele der Replikation 
9.5.2. Replikationsmodelle 
9.5.3. Probleme mit der Replikation 

9.6. Verteilte Transaktionen 

9.6.1. Transaktion
9.6.2. Protokolle für verteilte Transaktionen 
9.6.3. Serialisierbare Transaktionen 

9.7. Aufteilung 

9.7.1. Formulare unterteilen 
9.7.2. Interaktion von Sekundärindex und Partitionierung 
9.7.3. Partitionierung neu ausbalancieren 

9.8. Offline-Datenverarbeitung 

9.8.1. Stapelverarbeitung 
9.8.2. Verteilte Dateisysteme 
9.8.3. MapReduce 

9.9. Datenverarbeitung in Echtzeit 

9.9.1. Message Broker-Typen 
9.9.2. Darstellung von Datenbanken als Datenströme 
9.9.3. Verarbeitung von Datenströmen 

9.10. Praktische Anwendungen im Unternehmen 

9.10.1. Konsistenz bei der Lektüre 
9.10.2. Ganzheitlicher Ansatz für Daten 
9.10.3. Skalierung eines verteilten Dienstes

Modul 10. Praktische Anwendung der Datenwissenschaft in Geschäftsbereichen 

10.1. Gesundheitssektor 

10.1.1. Auswirkungen von KI und Datenanalyse im Gesundheitssektor 
10.1.2. Chancen und Herausforderungen

10.2. Risiken und Trends in der Gesundheitsbranche 

10.2.1. Verwendung im Gesundheitssektor 
10.2.2. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI

10.3. Finanzdienstleistungen

10.3.1. Auswirkungen von KI und Datenanalyse auf den Finanzdienstleistungssektor
10.3.2. Verwendung bei Finanzdienstleistungen 
10.3.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 

10.4. Retail 

10.4.1. Auswirkungen von KI und Datenanalyse auf den Retail-Sektor 
10.4.2. Verwendung im Retail 
10.4.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 

10.5. Industrie 4.0

10.5.1. Auswirkungen von KI und Datenanalyse in der Industrie 4.0 
10.5.2. Einsatz in der Industrie 4.0 

10.6. Risiken und Trends in der Industrie 4.0 

10.6.1. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 

10.7. Öffentliche Verwaltung

10.7.1. Auswirkungen von KI und Datenanalyse in der öffentlichen Verwaltung 
10.7.2. Verwendung in der öffentlichen Verwaltung 
10.7.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 

10.8. Bildung

10.8.1. Auswirkungen von KI und Datenanalyse im Bildungswesen 
10.8.2. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 

10.9. Forst- und Landwirtschaft

10.9.1. Auswirkungen von KI und Datenanalyse auf Forst- und Landwirtschaft 
10.9.2. Verwendung in Forst- und Landwirtschaft 
10.9.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 

10.10. Personalwesen 

10.10.1. Auswirkungen von KI und Datenanalyse auf das Personalmanagement 
10.10.2. Praktische Anwendungen in der Geschäftswelt
10.10.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI

Ein Programm für Computeringenieure, die eine berufliche Veränderung und einen Karriereschub wünschen"