Product Management Training für Data Scientists

Das Training vermittelt die Verfahren des Produktmanagements und geht explizit auf die Anforderungen eines Datenproduktmanagements ein.

Product Management Training für Data Scientists

Zielgruppe: Data Scientists, Innovationsmanager, Produktmanager für Datenprodukte
Dauer: 1 Tag 
Termin: 05.12.2018 (Karlsruhe)
Schulungszeiten: 9 – 17 Uhr 
Anzahl Teilnehmer: min. 4, max. 10 
Preis: 990 Euro zzgl. MwSt.

Der Verantwortungsbereich des Data Scientists hat sich in den letzten Jahren verschoben. Während zunächst die Möglichkeiten von Data Science für die Analyse von Kennzahlen, die Optimierung von Geschäftsprozessen oder die Gestaltung des Produkterlebnisses bewiesen werden musste, sind diese nun unbestritten.

Damit die Ergebnisse der Datenanalyse Mehrwert stiften können, müssen sie in die täglichen Prozessabläufe integriert werden. Aus dem Proof-of-Concept (PoC) wird ein Datenprodukt, dass kontinuierlich benutzt und verbessert werden soll. Der Data Scientist kann dabei auf Methoden des Produktmanagements zurückgreifen, um aus den analytischen Ergebnissen ein Datenprodukt zu bauen, mit echtem Business-Mehrwert für die Anwender.

In dem Training vermitteln wir die Verfahren des Produktmanagements und gehen explizit auf die Anforderungen eines Datenproduktmanagements ein. Ziel des Trainings ist, dass die Teilnehmer direkt im Anschluss die gelernten Techniken in ihren jeweiligen Projekten anwenden können.

In dem Training simulieren wir die Konzeption und Implementierung eines Datenproduktes. Von der Einordnung des erwarteten ROI, über die Ideenfindung und Priorisierung, zur detaillierten Ausgestaltung des Datenproduktes mit all seinen Besonderheiten und schließlich der Optimierung während des Betriebes, werden alle Phasen im Entwicklungszyklus behandelt. Optional gehen wir auf mögliche Organisationsformen für Datenprodukt-Teams ein.

Agenda:

  • Datenprodukte im Kontext der Investitionsentscheidung
  • Datenprodukte: Typen und Geschäftsmodelle
  • Datenprodukte als Alleinstellungsmerkmal nutzen
  • Customer Journey und Hypothesen Formulierung
  • Value Propositions von Datenprodukten
  • Finden des Problem-Solution Fit: Methoden und Beispiele
  • Startpunkt finden und Experimental Design: Alternativen zu ausgefallenen Algorithmen
  • Ausgestaltung des Datenproduktes: Edge Cases, Evaluierung, Visualisierung
  • Entwicklung einer Data Strategy: Wie kommt man zu fehlenden Daten
  • Data Value Chain: Was kann meine IT schon heute
  • Feedback Loop: Etablierung eines Alleinstellungsmerkmales und Erzeugung von Trainingsdaten
  • Data Value Matrix: Portfoliomanagement von Datenprodukten
  • KPIs: Zusammenhang zwischen Machine Learning und Business KPIs
  • Optional: Algorithmen: Übersicht der verschiedenen Algorithmen-Typen und Anwendungsbereiche
  • Optional: Datenprodukt Team-Organisation

Hinweis:

  • Die Kursgebühr beinhaltet Schulungsunterlagen, Mittagessen, Getränke und Snacks.
  • Die Teilnehmer müssen ein eigenes Notebook zum Training mitbringen.

Trainer:

Dr. Christoph Tempich ist Chief Data Economist bei inovex. Sein Interesse gilt den wirtschaftlichen Aspekten der digitalen Transformation und den strategischen Implikationen einer Daten-Ökonomie. Damit unterstützt er Firmen aller Branchen bei der Etablierung und Verbesserung von digitalen Geschäftsmodellen, insbesondere der Kreation und Implementierung von Datenprodukten. Er hält Vorträge über die Erfolgsfaktoren von Datenprodukten, über die Anwendungsbereiche von maschinellem Lernen und Deep Learning und über die organisatorischen Veränderungen, die sich aus der digitalen Transformation ergeben. Dr. Tempich hat 2006 über die Anwendung von Künstlicher Intelligenz im Wissensmanagement an der Universität Karlsruhe promoviert.

Collin Rogowski

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Collin Rogowski

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C. Tempich I 03.04.2017

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