Agile Basics: Agile Prinzipien und Erfolgsfaktoren.- Vom Design Thinking zum Data Thinking – wie Design Thinking Datenprojekte besser macht.- Artificial Intelligence – wie Künstliche Intelligenz mehrwertorientiert in Data Analytics eingesetzt werden kann.- Ethische, rechtliche und ökologische Implikationen – wie Data Analytics und AI doch kein Schreckgespenst werden.- Der Data Value Loop - Datenmehrwert agil und nutzer:innenzentriert.- Analytics in der Praxis – von der Konzeption über Tracking und Reporting bis zum Arbeitsmeeting im Alltag.- AI in der Praxis - Data Science und Agile, geht das überhaupt zusammen? Zwei exemplarische Projektdurchführungen.- Glossar.
Dr. Ramona Greiner studierte Philosophie und
Kunstgeschichte. Seit 2017 arbeitet sie als Digital Analytics und
Data Ethics Consultant bei der Münchner Unternehmensberatung FELD
M. Dort leitet sie internationale agile Kund:innenprojekte im
Bereich Data & Analytics, hält Vorträge und
Design-Thinking-Workshops und berät Kund:innen bei der ethischen
wie rechtskonformen Datenerhebung und -nutzung. Mit Digitaler Ethik
und der sozialen Gestaltung der Digitalisierung beschäftigt sie
sich außerdem auf politischer Ebene.
David Berger
studierte Sportmanagement und Strategic Management mit dem
Schwerpunkt Marketing, Innovation Management und Sustainable
Development. Er ist zertifizierter Product Owner und hat
mehrjährige Erfahrung in der Leitung von Data & Analytics Projekten
für global agierende Kunden, wodurch er fundierte Expertise in der
Konzeption und Umsetzung agiler Datenprojekte gesammelt hat. Er
arbeitet in München als Berater für internationale Projekte im
Bereich Business Strategy, Data-Driven Marketing und Business
Transformation.
Dr. Matthias Böck promovierte in Bioinformatik und Machine
Learning und arbeitet seit 2013 als Data Scientist im Bereich Data
Product bei der Münchner Unternehmensberatung FELD M. Dort ist er
technischer Leiter für Projekte aus den Bereichen Advanced
Analytics und Maschinelles Lernen. Dies beinhaltet u. a.
Personalisierung, Natural Language Processing oder Vorhersagen
sowie die zugrundeliegenden Datenarchitekturen und -strategien. Er
hält Design-Thinking-Workshops und arbeitet mit Universitäten an
Forschungsprojekten. Neben diesen Feldern beschäftigt er sich mit
dem Thema Data for Good und dessen Einsatz in der Praxis.
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