Numerische Methoden für Data Science

Sie möchten erfahren welche numerischen Methoden für die Analyse großer Datenmengen verwendet werden? Durch das Wachstum an Datenvolumen stehen Unternehmen vor der Herausforderung, diese extrem großen Datenmengen („Big Data“) speichern und analysieren zu können. Herkömmliche algorithmische Methoden, die alle Daten betrachten, sind entweder nicht mehr anwendbar oder benötigen zu lange Rechenzeiten. In diesem Zertifikatskurs werden Sie numerische Methoden, Verfahren und Algorithmen kennenlernen, die auch für große Datenmengen noch effizient arbeiten und so erlauben, aus größeren Datenmengen Muster zu erkennen und wichtige Informationen zu extrahieren.

  • Blended Learning
  • Berufsbegleitend
  • Deutsch
  • 1 Semester
  • Weiterbildungskurs mit Prüfung
  • 6 ECTS
  • förderfähig
  • Ulm & Online

Kurz informiert

Unter der Leitung von

Prof. Dr. Mischa Seiter ist Professor für Wertschöpfungs- und Netzwerkmanagement am Institut für Business Analytics der Universität Ulm. Zudem ist Herr Professor Seiter Geschäftsführer des International Performance Research Institutes (IPRI).

Dieses Angebot wird durchgeführt von:

Zielgruppe

Für Sie ist diese Weiterbildung

Dieser Zertifikatskurs richtet sich an Berufseinsteigende, an junge Führungskräfte sowie Projektleitende und Beratende, die ihre Kompetenzen im Umgang mit den Herausforderungen „Industrie 4.0“ und „Big Data“ optimal ausbauen und vertiefen wollen.

Voraussetzungen

Das sollten Sie mitbringen

Die Teilnehmenden sollten mathematische Kenntnisse auf Bachelor-Niveau, insbesondere Lineare Algebra (Matrizen, lineare Gleichungssysteme, Eigenwerte und -vektoren, Normen, Skalarprodukte) und Analysis (Funktionen mehrerer Veränderlicher, Satz von Taylor) beherrschen.

Weitere Informationen

Interessiert? So geht es damit weiter.

Kommende Termine

01.10.2026 - 31.03.2027Ulm & Online
1.920,00 €Förderfähig
Anmeldung bis 15.09.2026

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