Datenkompetenz - Hanser eCampus Informatik

Hanser eCampus – die Zukunft des Lernens! Durch den digitalen Wandel ergeben sich für Unternehmen mehr und mehr Daten, die für die Geschäftstätigkeit genutzt werden können. Der E-Learning-Kurs „Datenkompetenz“ vermittelt die wesentlichen Fähigkeiten, um Daten gezielt einsetzen und interpretieren zu können. Er ist Bestandteil des Hanser eCampus, einer adaptiven Lernplattform, die sich an individuelle Bedürfnisse der Lernenden anpasst und so zum optimalen Lernerfolg führt. Der Kurs basiert auf dem gleichnamigen, von Michael Lang herausgegebenen, Buch. Er umfasst 11 Module und behandelt den Umgang mit Daten – von der Datensammlung über die systematische Auswertung bis zur Ableitung wertvoller Erkenntnisse. Der Kurs richtet sich an Studierende der MINT-Fächer und Wirtschaftswissenschaften, die für ihre spätere Berufslaufbahn über Datenkompetenz verfügen müssen, ist jedoch auch für Praktiker geeignet, die im Rahmen ihrer Tätigkeit Daten nutzen oder entsprechende Entscheidungen dazu treffen. Jedes Modul besteht aus circa 20 Lernzielen, deren Erreichen durch passgenaue Lernressourcen und Aufgaben garantiert wird. Je nach Wissensstand des Lernenden kann ein Modul in circa 20 bis 40 Minuten absolviert werden. Versteckte (In)kompetenzen werden nachweislich erkannt, da die Lernenden fortwährend aufgefordert werden, ihr Kompetenzlevel selbst einzuschätzen. Individuelle Lernpfade berücksichtigen die Stärken und Schwächen jedes Lernenden und stellen sicher, dass die Lernziele des Kurses zu 100 % erreicht werden. Folgende Themen werden im Kurs erlernt: - Grundlegende Begriffe: Zeichen, Daten, Information und Wissen - Arten der Datenmodellierung (inklusive unterstützender IT-Tools) - Konzepte und Systeme zur Datensammlung, -aufbereitung und -speicherung - Formen der Datenanalyse: deskriptive, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analyse - Methoden der Datenanalyse: Klassifikation, Cluster-, Assoziations- und Regressionsanalyse - Besonderheiten von Data Mining - Big Data Analytics: Bedeutung, Merkmale und technische Systeme (Apache Hadoop) - Datenvisualisierung und -präsentation - Datenqualität - Datenschutz und Datensicherheit - Datengetriebenes/-orientiertes Handeln Vielfältige Aufgabentypen sorgen für eine aktive Auseinandersetzung mit dem Lerngegenstand. Sie steigern die Motivation, sich mit komplexen Themen auseinander zu setzen, und sichern den Lernfortschritt auf spielerische und zugleich absolut zuverlässige Weise. Der Herausgeber Prof. Dr. Michael Lang ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der Technischen Hochschule Nürnberg. Seine Forschungs-und Lehrschwerpunkte liegen in den Bereichen Digitale Transformation, Business Analytics und IT-Management. Die Autor:innen Prof. Dr. Robert Butscher ist seit 2022 Professor für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Business Intelligence und Data Analytics, an der Technischen Hoch¬schule Würzburg-Schweinfurt (THWS). Robert Butscher ist für das Modul 1 „Datenkompetenz – Grundlagen“ verantwortlich. Prof. Dr. Andreas Gadatsch ist Inhaber der Professur für BWL, insb. Wirtschaftsinformatik, Direktor im Institut für Management (IFM), Leiter des Data Innovation Labs sowie des Masterstudiengangs Innovations- und Informationsmanagement der Hochschule Bonn-Rhein- Sieg. Benedikt Haag ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Mitglied des Data Innovation Labs der Hochschule Bonn- Rhein-Sieg. Sein Forschungsschwerpunkt liegt im Be¬reich Data Literacy und Future Skills. Andreas Gadatsch und Benedikt Haag sind für Modul 2 „Datenmodellierung“ und Modul 11 „Datenkompetenz: Warum es ohne Soft Skills nicht geht“ verantwortlich. Prof. Dr. Beate Navarro Bullock ist Professorin für Data Science und Datenbanksysteme an der Technischen Hoch¬schule Ingolstadt. Beate Navarro Bullock ist für Modul 3 „Daten sammeln, aufbereiten und speichern“ verantwortlich. Prof. Dr. Oliver Schwarz leitet den Studiengang Busi¬ness Analytics, Controlling & Consulting (M. Sc.) an der Hochschule Heilbronn. Oliver Schwarz ist für Modul 4 „Datenanalyse – Einführung, deskriptive und diagnostische Analyse“ und Modul 5 „Datenanalyse – prädiktive und präskriptive Analyse“ verantwortlich. Prof. Dr. Roland Zimmermann ist Architekt für die Ge¬staltung analytischer IT-Systeme. Roland Zimmermann ist für Modul 6 „Datenvisualisierung – die relevanten Daten vor Augen“ verantwortlich. Dr. Christiana Klingenberg ist Expertin für Datenma¬nagement, Datenqualität und Data Governance. Seit vie¬len Jahren unterstützt sie Unternehmen unterschiedli¬cher Branchen bei Datenmanagement-Projekten. E-Mail: christianaklingenberg@gmail.com Prof. Dr. Kristin Weber ist Professorin an der Techni¬schen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS). Kristin Weber und Christiana Klingenberg sind für Modul 7 „Data Governance“ und Modul 8 „Datenqualität“ verantwortlich. Stefan Karg ist Sachverständiger, Auditor und Berater mit den Schwerpunkten technischer Datenschutz und Informationssicherheit tätig. E-Mail: infosec@itk-experts.de. Stefan Karg ist für Modul 9 „Datenschutz und Datensicherheit“ verantwortlich. Prof. Dr. Oliver Hummel ist seit 2017 Professor für Big Data an der Hochschule Mannheim und leitet dort auch das Gründungszentrum. Oliver Hummel ist für Modul 10 „Big Data und Big Data Analytics“ verantwortlich.