Möchte deine Organisation bei digitalen Trends und Innovationen vorne mitspielen? Dann brauchst du einen Plan für eine erfolgreiche Datenstrategie. Wir haben kürzlich starke Inhalte zu Datenstrategie, Trends, Organisationen und mehr veröffentlicht. Sieh dir die folgenden Ressourcen an.
Webinare
Data Science in deiner Organisation skalieren
In dieser Webinar-Reihe stellt Ramnath Vaidyanathan, Vice President Product Research bei DataCamp, unser IPTOP-Framework (Infrastructure, People, Tools, Organization and Processes) vor, mit dem sich Datenstrategien aufbauen und Data Science systematisch in einer Organisation skalieren lässt.
- Teil 1 gibt einen Überblick über das IPTOP-Framework und zeigt, wie alle Elemente ineinandergreifen, um skalierbare Datenstrategien zu ermöglichen.
- Teil 2 fokussiert die Tools und die Infrastruktur, die nötig sind, um Data Science zu skalieren und zu demokratisieren, inklusive Best Practices für die Umsetzung.
- Teil 3 beleuchtet die Trade-offs verschiedener Organisationsstrukturen, zentrale Datenrollen im 21. Jahrhundert und mehr.
Fireside-Chat mit Zach Deane-Mayer: Über Data Science, GPT-3 und automatisiertes Machine Learning
Data Science und Machine Learning haben grundlegend verändert, wie wir Entscheidungen treffen, Produkte entwickeln und Workflows sowie Prozesse automatisieren. In diesem Fireside-Chat zeigt Zach Deane-Mayer, Vice President of Data Science bei DataRobot, in welchen Anwendungsfällen Data Science und Machine Learning Organisationen den größten Nutzen bringen. Außerdem teilt er Einblicke in neue Entwicklungen wie OpenAI’s GPT-3-Modell und den Einsatz von Deep Learning für tabellarische Daten und kommentiert den Aufstieg von AutoML anhand seiner Arbeit bei DataRobot.
Daten-Trends und Prognosen 2021: Das Jahr der Datenkompetenz
Die Data-Science-Revolution macht das Mögliche für viele zugänglich und ermöglicht datenkompetente Organisationen und Gesellschaften, in denen alle die nötigen Kompetenzen haben, um informierte Bürgerinnen, Bürger und Mitarbeitende zu sein. In diesem Webinar stellen Ramnath Vaidyanathan, Vice President Product Research, Curriculum Architect Richie Cotton und Data Science Evangelist Adel Nehme acht zentrale Trends in Dateninfrastruktur, Kompetenzen und Tooling für das kommende Jahr und darüber hinaus vor.
Wie Data Science die Zukunft der Automobilbranche treibt
Die Automobilindustrie ist eine der ältesten Branchen der modernen Welt, doch sie umfasst weit mehr als nur die Produktion von Autos. Alle Geschäftsbereiche von der Fertigung bis zur Entwicklung mobiler Anwendungen finden sich in dieser Branche. In diesem Webinar stellt Michael Crabtree, Lead Data Scientist bei Ford, eine Vielzahl von Data-Science-Anwendungsfällen vor, die dich inspirieren, etablierte Ansätze mit neuen, kreativen Methoden zu hinterfragen und so die Zukunft von Produktion und Mobilität zu gestalten.
Daten in großen Organisationen operationalisieren
Große Organisationen unterscheiden sich grundlegend von jungen Startups oder mittelständischen Unternehmen. Sie existieren oft länger, haben strengere Compliance-Anforderungen und Unternehmenskulturen, die über Generationen gewachsen sind. In diesem Webinar entmystifiziert Maksim Pecherskiy, ehemaliger CDO der Stadt San Diego und Lead Data Engineer für die Development Data Partnership bei der Weltbank, die besonderen Herausforderungen bei der Operationalisierung von Data Science in großen Organisationen, zeigt, wie diese ihre Data-Science-Praxis möglichst schnell aufbauen können, und erläutert Best Practices, die eine datengetriebene Kultur fördern.
Datendemokratisierung in Behörden
„Datendemokratisierung“ ist einer der meistdiskutierten Begriffe rund um die Entwicklung organisatorischer Datenreife. Begleite Alex Scriven, Senior Data Scientist der Regierung von New South Wales in Sydney, Australien, wenn er erklärt, was Datendemokratisierung im Behördenkontext bedeutet. Er gibt konkrete, umsetzbare Best Practices für mehr Datendemokratisierung im öffentlichen Sektor und stellt spannende Fallstudien vor, die zeigen, was passiert, wenn Datendemokratisierung in der Verwaltung Fahrt aufnimmt.
Fireside-Chat mit Quinn Lathrop: Data Science bei DataCamp führen
Data Science und Machine Learning haben grundlegend verändert, wie wir Entscheidungen treffen, Produkte bauen und Workflows sowie Prozesse automatisieren. In diesem Fireside-Chat zeigt Quinn Lathrop, Head of Data Science and Psychometrics bei DataCamp, Anwendungsfälle von Data Science in der Bildung, wie Data Science EdTech antreibt, Best Practices beim Ausbalancieren von Produkt- und Forschungszielen, die Rolle des Datenteams beim Aufbau einer Datenkultur und einen Einblick in die Data Science hinter DataCamp.
Storytelling für wirkungsvollere Data Science
Wenn Data-Science-Teams ihre Wirkung in der Organisation skalieren wollen, optimieren sie oft lange an Modellen. Allzu häufig wird dabei das vielleicht wichtigste Kriterium übersehen: die Akzeptanz durch Endnutzer. In diesem Webinar zeigen wir, wie Storytelling Daten-Teams hilft, dieselben Fakten wirkungsvoll zu präsentieren, und liefern ein klares Rahmenwerk, um die zentralen Aspekte ihrer Arbeit herauszuarbeiten. Anhand echter Beispiele teilen wir Tipps und Tricks, mit denen du selbst die skeptischsten Stakeholder überzeugst.
Der Weg zur Datenkompetenz
In diesem Webinar erläutert Ramnath Vaidyanathan, VP Product Research bei DataCamp, die vier Stufen der Datenreife, die Organisationen durchlaufen: von reaktiv über skalierend und progressiv bis hin zu datenkompetent. Er macht die prägenden Merkmale jeder Stufe in Bezug auf Infrastruktur, Menschen, Tools, Organisation und Prozesse greifbar und zeigt, welche Schritte nötig sind, um von einer Reifestufe zur nächsten zu gelangen.
Was L&D-Leads über Datenkompetenz wissen müssen
Es gibt viele Gründe, warum Digitalisierungsprogramme scheitern. Einer der wichtigsten ist, nicht zu erkennen, dass eine nachhaltige, organisationsweite Datentransformation die Voraussetzung für eine erfolgreiche digitale Transformation ist. In Tools und Infrastruktur zu investieren ist vergleichsweise einfach, doch die größte Herausforderung ist die wachsende Kompetenzlücke in Datenanalyse und Datenkompetenz. In diesem Webinar adressieren wir alle zentralen Kompetenzbereiche der Datenkompetenz in Organisationen. Außerdem zeigen wir die wichtigsten Daten-Personas in jeder Organisation auf, damit Learning-&-Development-Teams personalisierte Lernpfade systematisch skalieren können.
Mach deine Belegschaft fit für das datengetriebene Zeitalter
Die Zukunft der Arbeit ist datengetrieben. Da die Menge an Daten weltweit exponentiell wächst, werden Data-Science-Kompetenzen für Fachleute in allen Branchen immer wichtiger, um datenbasierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Um diesen Bedarf zu decken, müssen Learning-Profis schnell skalierbare, hochwertige Data-Science-Trainingsprogramme entwickeln und Daten nutzen, um deren Wirksamkeit zu messen. Erfahre, wie Bloomberg mit DataCamp ein Blended-Learning-Programm aufgebaut hat, das Hunderte Mitarbeitende in Bloombergs Global-Data-Organisation weltweit in Datentechnologien schult.
Whitepaper
Daten-Trends und Prognosen 2021: Das Jahr der Datenkompetenz
Dieses Jahr stehen wir vor einer großen Beschleunigung. Organisationen weltweit wollen ihre digitale Resilienz stärken und dabei datengetriebener werden. Die Data-Science-Revolution hat das Unmögliche möglich gemacht. Doch die eigentliche Revolution macht das Mögliche breit verfügbar und schafft datenkompetente Organisationen und Gesellschaften, in denen alle die nötigen Kompetenzen als informierte Bürgerinnen, Bürger und Mitarbeitende mitbringen.
Unser Leitfaden zu Open Source in Data Science
In den letzten Jahrzehnten haben digitale Technologien unser Leben komplett verändert. Von der Kommunikation bis zum Business hat Software die Wertschöpfung neu definiert. Einer der größten Katalysatoren für die Verbreitung und Entwicklung digitaler Technologien ist Open-Source-Software. Sie befähigt Organisationen, das Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und mithilfe von Machine Learning und Data Science transformative Lösungen, Prozesse und Produkte zu schaffen. In unserem exklusiven Leitfaden erfährst du alles Wichtige zu Open Source in Data Science.
Die entscheidenden Unterschiede zwischen Disruptoren und Etablierten liegen weniger in der Technologie als in ihrer datengetriebenen Kultur, den aus Daten gewonnenen Insights und den geförderten Datenkompetenzen. Um datenkompetent zu werden, investieren Organisationen in Weiterbildung zur Datenkompetenz, und L&D-Leads werden zu einem zentralen Bestandteil der langfristigen Strategie. In diesem Whitepaper entmystifizieren wir die von Datenprofis in datengetriebenen Organisationen genutzten Tools und schlagen eine persona-basierte Learning-&-Development-Strategie mit acht zentralen Personas vor.
The Data Leader’s Guide to Upskilling
Um datenkompetent zu werden, investieren Organisationen in Weiterbildung zur Datenkompetenz, und Data Leader sind ein integraler Teil der langfristigen Strategie. In diesem Whitepaper entmystifizieren wir die in datengetriebenen Organisationen eingesetzten Daten-Tools und schlagen eine persona-basierte Learning-&-Development-Strategie mit acht zentralen Personas für die Weiterbildung in Datenrollen vor.
Digitale Transformation im Finanzwesen: Weiterbildung für das datengetriebene Zeitalter
Compliance, Datenqualität und Infrastruktur sind zentrale Herausforderungen auf dem Weg zur skalierbaren Operationalisierung von Data Science. Am dringendsten ist jedoch die Kompetenzlücke bei der Datenkompetenz. In diesem Whitepaper zeigen wir die besonderen Herausforderungen bei der Weiterbildung zur Datenkompetenz im Finanzwesen, die wirkungsvollsten Data-Science-Anwendungsfälle, die Finanzdienstleister schon heute umsetzen können, und die dafür nötigen Kompetenzen.
