BigData for VET
Überbrückung der Lücke bei den Datenkompetenzen durch gezielte Big-Data-Schulungen für die Berufsbildung
Partnerschaft.
Xient GmbH
Lead & IT/Data-Science-Anbieter – 11 Jahre Erfahrung in ERP, AI, Datensicherheit
L4Y Learning for Youth GmbH
EdTech-Spezialisten – Jugendförderung, grüne Technologien und digitale Beschäftigungsfähigkeit
MAT (TR)
Jugendzentriert – Fokus auf Quanten, Blockchain und Öffentlichkeitsarbeit.
Ziele und Ergebnisse.
- Entwicklung einer modularen Ausbildung zu neuen Big-Data-Trends
- Ausbilder und Auszubildende in der beruflichen Bildung mit durchgängigen Big-Data-Kompetenzen ausstatten
- Verbesserung der Ausrichtung auf den Arbeitsmarkt durch marktorientierte Curricula
- Förderung der Inklusivität – Gleichstellung der Geschlechter und Unterstützung für Lernende mit geringeren Chancen
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Unser
Projekt-Lehrplan.
Modul 1: Einführung in Big Data und Branchenrelevanz
Lernziele:
– Definieren der wichtigsten Begriffe und Konzepte im Bereich Big Data
– Erkennen, wie aufkommende Big-Data-Trends verschiedene Branchen beeinflussen
Unter-Module:
1.1 Big-Data-Grundlagen und Schlüsselterminologie
1.2 Big-Data-Frameworks (Hadoop, Spark, NoSQL, Data Lakes, etc.)
1.3 Praktische Anwendungen und Fallstudien nach Industriezweigen
Modul 4: Verbesserte Produktivität und Effizienz mit Big Data
Lernziele:
– Lernen Sie den Einsatz von Big Data-Techniken und -Tools zur Steigerung der Produktivität und der betrieblichen Effizienz
– Beispiele aus der Praxis zur Produktivitätssteigerung mit Big Data kennenlernen
Unter-Module:
4.1 Identifizierung von Produktivitätsengpässen mithilfe von Big Data
4.2 Big-Data-gestützte Automatisierungstechniken
4.3 Fallstudien und Simulationen
Modul 2: Beschäftigungsfähigkeit und Big Data
Lernziele:
– Verstehen der Kernkompetenzen, die Arbeitgeber im Zusammenhang mit Big Data benötigen
– Erkennen von Karrierewegen und -möglichkeiten im Zusammenhang mit Big Data
Unter-Module:
2.1 Schlüsselkompetenzen für Big-Data-Fachleute
2.2 Branchenanalyse und relevante Berufsbilder
2.3 Aufbau eines beschäftigungsfähigen Profils: berufliche Entwicklung durch Big-Data-Fähigkeiten
Modul 5: Risikomanagement durch Big Data
Lernziele:
– Erlernen von Big-Data-basierter Risikoidentifizierung, -bewertung und -minderung
– Anwendung von Big Data für die Risikovorhersage und die Verringerung der betrieblichen Unsicherheit
Unter-Module:
5.1 Big-Data-Analytik bei der Risikoidentifizierung
5.2 Prädiktive Analytik und Frühwarnsysteme
5.3 Praktische Übungen mit Big-Data-Tools für das Risikomanagement
Modul 3: Informierte Entscheidungsfindung mit Big Data
Lernziele:
– Verstehen von Analysewerkzeugen und datengesteuerten Entscheidungsprozessen
– Demonstration von Kompetenz bei der Interpretation und Zusammenfassung von Datenerkenntnissen
Unter-Module:
3.1 Datenerfassung, -analyse und -interpretation
3.2 Entscheidungsfindung mit Datenvisualisierungstools (Power BI, Tableau etc.)
3.3 Übungen zur Entscheidungsfindung in der realen Welt
Modul 6: Individualisierung und Personalisierung durch Big Data
Lernziele:
– Verstehen von Techniken zur Kundensegmentierung und Personalisierung mit Hilfe von Big Data
– Anwendung von Big-Data-Strategien zur Verbesserung der Nutzererfahrung in verschiedenen Branchen
Unter-Module:
6.1 Techniken und Werkzeuge zur Kundensegmentierung
6.2 Aufbau kundenorientierter Lösungen mit Big Data
6.3 Praktische Umsetzung auf realen Datensätzen
Galerie.
