Data Literacy Training
Datenkompetenz für souveräne datenbasierte Entscheidungen.Datenmengen wachsen, AI wird zum Alltagswerkzeug und Entscheidungen werden immer häufiger auf Basis von Zahlen und Dashboards getroffen. Wer in diesem Umfeld sicher agieren will, braucht keine Programmierkenntnisse. Er braucht Data Literacy: die Fähigkeit, Daten zu lesen, ihren Kontext zu verstehen, Visualisierungen kritisch zu hinterfragen und datenbasierte Schlüsse zu ziehen.
Worum geht es?
Das Data Literacy Training vermittelt Datenkompetenz in einem strukturierten Tagesformat. Die Basismodule sind für alle Teilnehmenden gleich. Zusatzmodule können je nach Zielgruppe und Bedarf hinzugebucht werden.
Das nimmst Du aus dem Training mit
- Du unterscheidest verschiedene Datenarten und -quellen und verstehst, warum Datennutzung im Berufsalltag wichtig ist.
- Du analysierst Daten im richtigen Kontext, erkennst Muster und vermeidest typische FehlschlĂĽsse.
- Du visualisierst Daten zielgruppengerecht und erkennst manipulative Darstellungen sofort.
- Du kennst ethische Grundsätze im Umgang mit Daten: von Datenschutz über Bias bis zur nachhaltigen AI-Nutzung.
- Du ordnest AI und Machine Learning realistisch ein und bewertest neue Technologien fĂĽr Deinen eigenen Kontext.
Zielgruppe und Vorkenntnisse
Das Training richtet sich an alle, die mit Daten arbeiten oder Entscheidungen auf Datenbasis treffen: Fachbereiche, Analyst:innen, Führungskräfte, Teams im Wandel. Statistik- oder Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Das Inhouse-Training eignet sich besonders fĂĽr Organisationen, die Data Literacy als Kompetenz strukturiert aufbauen wollen. Inhalte und Zusatzmodule werden auf die Zielgruppe abgestimmt.
Programm
Das Training gliedert sich in fünf Basismodule, die an einem Tag oder in zwei Halbtagssitzungen absolviert werden. Sechs Zusatzmodule können je nach Zielgruppe ergänzt werden.
Basismodule
- Modul 1: Grundlagen und Datenverständnis (ca. 1,5 Std.)
Grundlegende Begriffe und Konzepte der Data Literacy. Unterschiede zwischen Datenarten und -quellen. Relevanz der Datennutzung im Berufsalltag. - Modul 2: Daten interpretieren (ca. 2 Std.)
Daten analysieren und in sinnvollen Kontext setzen. Statistische Zusammenhänge und Muster erkennen. Daten als Entscheidungsgrundlage nutzen und Fehlschlüsse vermeiden. - Modul 3: Daten visualisieren und manipulative Darstellungen entlarven (ca. 2 Std.)
Daten zielgruppengerecht und verständlich visualisieren. Geeignete Visualisierungsformen kennen. Manipulative Techniken identifizieren und Visualisierungen kritisch hinterfragen. - Modul 4: Daten-Ethik (ca. 1 Std.)
Ethische Herausforderungen im Umgang mit Daten. Datenschutzgrundlagen. Verzerrung und potenzielle Diskriminierung in Daten erkennen. Nachhaltigkeit von AI. ChatGPT ethisch nutzen. - Modul 5: AI und Trend-Themen einordnen (ca. 1 Std.)
Verständnis von AI und maschinellem Lernen. AI in der Datenverarbeitung und -analyse. Neue Technologien für die eigene Organisation bewerten. Kritische Reflexion von Hypes und realistischen Einsatzmöglichkeiten.
Zusatzmodule (je nach Zielgruppe buchbar)
| Modul | Thema | Dauer |
|---|---|---|
| Z1 | Warum ist Data Governance wichtig? | ca. 1 Std. |
| Z2 | Von der Analyse zur strategischen Entscheidungsfindung | ca. 1,5 Std. |
| Z3 | Wertmessung: Use Case finden und quantifizieren | ca. 1 Std. |
| Z4 | Storytelling mit Daten und zielgruppengerechte Kommunikation | ca. 2 Std. |
| Z5 | Tiefere statistische Konzepte | ca. 1,5 Std. |
| Z6 | Datenkompetenz in Organisationen etablieren | ca. 1 Std. |
Jetzt Training anfragen
„*“ zeigt erforderliche Felder an
