In dem Kurs werden folgende Inhalte vermittelt:

• Data-Driven Management: Analytics als strategischer Wettbewerbsfaktor.
• KPIs & Data Discovery: Die richtigen Fragen stellen, relevante Daten identifizieren und durch aussagekräftige Visualisierungen erste Insights generieren.
• Predictive Analytics für Business Leader: Erstellung und Bewertung von Vorhersagemodellen
• Entscheidungen validieren: Evidenzbasierten Optimierung von Produkten, Services oder Marketingmaßnahmen.
• Data Storytelling & Kommunikation: Analysen in überzeugende Business Cases übersetzen und Stakeholder gewinnen.

Nach Abschluss dieses Moduls sind Sie in der Lage:

• Datenpotenziale in Ihrer spezifischen Business-Funktion zu identifizieren und zu heben.
• Analytics-Projekte zu initiieren, zu steuern und deren Ergebnisse kritisch zu bewerten (Entscheidungsreife).
• Moderne Analytics-Tools anzuwenden, um reale Geschäftsherausforderungen zu lösen.
• Die Qualität und Aussagekraft von Datenanalysen sicherzustellen (Datenkompetenz/Data Literacy).
• Komplexe analytische Ergebnisse in klare, managementtaugliche Entscheidungsvorlagen zu überführen und überzeugend zu präsentieren.

Wir setzen vor allem auf bewährte, branchenübliche Tools, die sich nahtlos auf reale Datensätze anwenden lassen. Ergänzend haben Sie die Option, Python einzubinden.

Hardware:

• Laptop (ein Tablet ist nicht ausreichend)

Software:

• Excel oder Google Sheets
• Visual Studio Code (optional)
• GitHub (optional)

Eine ausführliche Installationsanleitung wird vor Beginn der Veranstaltung zur Verfügung gestellt.

An den ersten beiden Präsenztagen erhalten Sie eine fundierte Einführung in das Themenfeld und wenden die Inhalte in ersten Übungen an. In der anschließenden, mehrwöchigen Online-Phase bearbeiten Sie zu mehreren Themenblöcken jeweils Multiple-Choice-Aufgaben.

Es werden in regelmäßigen Abständen modulbegleitende Online-Besprechungen durchgeführt und Sie bearbeiten über die Moduldauer hinweg mehrere praxisnahe Cases, die sich am Schluss zu einem abschließenden Projekt zusammensetzen (Prüfungsleistung).

Im Lernprozess werden Sie durch den Dozierenden begleitet und Sie nutzen darüber hinaus individualisierte KI-Tutoren, die speziell auf das behandelte Themenfeld trainiert sind und die Sie bei der Erstellung der Prüfungsleistung unterstützen.

Die Gebühr für das Modul beträgt 1.540 Euro und 100 Euro Prüfungsgebühr.
Verpflegung und Seminarunterlagen sind in den Teilnahmegebühren eingeschlossen. Persönliche Aufenthalts- und Reisekosten sind von den Teilnehmenden selbst zu tragen.

Kosten für Weiterbildung (Entgelte, Reise, Unterkunft) können steuerrechtlich geltend gemacht werden. Weiterhin besteht die Möglichkeit, Bildungsurlaub zu beantragen.

Dr. Jan Kirenz ist Professor an der HdM Stuttgart, wo er Studierenden und Organisationen dabei hilft, bessere Entscheidungen mit Daten zu treffen. Vor seiner Zeit an der HdM sammelte er in unterschiedlichen Unternehmen über 10 Jahre Berufserfahrung in den Bereichen Analytics und Data Science. Jan Kirenz studierte Betriebswirtschaftslehre an der Universität Tübingen und promovierte an der Graduate School of Business der Universität Zürich.

Bei erfolgreichem Abschluss des Moduls mit einer Prüfungsleistung erhalten Sie ein Zertifikat der Hochschule der Medien, das Ihre erworbenen Kompetenzen und 6 ECTS-Punkte bestätigt.

Die erworbenen Kompetenzen können zudem entsprechend auf ein Certificate of Advanced Studies (CAS) oder unser Masterstudium Data Science (M.Sc.) angerechnet werden. Bei Rückfragen hierzu stehen wir Ihnen gerne unter weiterbildung@hdm-stuttgart.de zur Verfügung.

Weiterhin besteht die Möglichkeit, das Modul als Weiterbildung zu absolvieren und es mit einer Teilnahmebescheinigung (ohne Prüfung und ECTS-Punkte) abzuschließen.