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SUMMARY:CPQ-DAY: Erfahrungsaustausch | CPQ-Lösungen | Praxisvorträge von Toyota Material Handling & Porsche Design
DESCRIPTION:Erhalten Sie einen Einblick in die Welt der Produktkonfiguration und CPQ-Trends \n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n\nWie genau eine CPQ-Lösung in Ihrem Unternehmen eingeführt werden kann\, welche Vorarbeit zur Einführung erfolgen muss\, welche Ressourcen im Unternehmen benötigt werden und welche Erfolge eine CPQ-Lösung letztlich im Unternehmen bringt\, erfahren Sie aus erster Hand von Anwendern unserer CPQ-Software: \n\nDaniel Butte\, Leiter Produktmanagement und Business Development\, Toyota Material Handling Deutschland GmbH\nRolf Bergmann\, Geschäftsführer\, & Ina Buck\, Senior Category Manager Timepieces\, beide Porsche Design \n\nUnsere Experten von ORISA werden außerdem zeigen\, wie CPQ-Lösungen als strategisches Werkzeug die digitale Auftragsabwicklung optimieren können. Kay Giertzuch\, Head of Sales\, wird Ihnen weitere Anwendungsbeispiele von CREALIS® CPQ vorstellen und ORISA Geschäftsführer Matthias Schwuchow wird Sie in die Tiefen des CREALIS® PDM mitnehmen. \nDer CPQ-Day findet als Präsenzveranstaltung in den Räumen der Tanzschule Führbar in Jena statt. \nDie Teilnahme am CPQ-Day ist kostenfrei. \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n  \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nAnmeldung zum CREALIS® CPQ-Day bei ORISA\nDie Veranstaltung richtet sich an Geschäftsführer\, Fach- und Prozessverantwortliche sowie Gruppen- und Abteilungsleiter aus den Bereichen Produktmanagement\, Vertrieb und Marketing sowie IT.\nMelden Sie sich jetzt an!
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SUMMARY:Datenanalyse - Datenaufbereitung (Hybrid)
DESCRIPTION:Bei der Datenanalyse werden statistische Methoden systematisch angewendet\, um Zusammenhänge in mitunter sehr großen Datensätzen erkennen und daraus neues Wissen gewinnen zu können. Die in der Regel durchzuführenden Prozessschritte erfordern den Einsatz computergestützter Methoden. Ein relevanter Prozessschritt ist die Datenaufbereitung (Data Preparation)\, um deren Qualität für die anschließende Analyse zu erhöhen. In diesem Training werden anhand eines Beispiel-Datensatzes verschiedene Aspekte der Datenaufbereitung\, sowohl theoretisch betrachtet als auch gemeinsam in einem Jupyter-Notebook praktisch erarbeitet. Betrachtet wird die Restrukturierung und Indexierung der Daten\, der Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern sowie ein abschließender Vergleich der Analyse-Ergebnisse basierend auf verschiedenen Varianten der Vorverarbeitung. \nAgenda\n\nEinführung zu allgemeinen Aspekten der Datenanalyse und dem Prozessschritt der Datenaufbereitung (10%)\nTutorial zur Datenaufbereitung in einem vorbereiteten Jupyter-Notebook an einem Beispiel-Datensatz (90%)\n\nHandouts\nFolgende Unterlagen (Folien\, Beispielanwendungen) werden den Teilnehmer:innen zur Verfügung gestellt: \n\nPDF zur „Einführung Datenanalyse“\nCSV-Datei (betriebswirtschaftliche Daten)\nJupyter-Notebook für die Arbeit mit Pandas\n\nVoraussetzungen\n\nFortgeschrittene Kenntnisse in Python 3.x (wünschenswert)\nGrundkenntnisse in Python-Bibliotheken Pandas und numpy\, falls nicht vorhanden\, wird vorher das PANDAS-Tutorial empfohlen\nGrundkenntnisse im Umgang mit Jupyter-Notebook\n\nLernerfolge\nNach der Schulung kennen die Teilnehmenden die von den Trainierenden ausgewählten theoretischen und praktischen Sprachkonzepte von Python – mit Pandas und numpy – zur Datenvorbereitung. \n  \nRegistrierung\nLink zur Registrierung: https://event.zih.tu-dresden.de/nhr/data-prep\nDie Registrierung schließt am 19.08.2022. Das NHR-Tutorial ist auf 15 Teilnehmende  (Verhältnis gerne 65% physisch\, 35% online) beschränkt.\nDie Zugangsdaten erhalten Sie kurz vor der Veranstaltung per Email an Ihre registrierte E-Mail-Adresse. \n  \nFür weiteren Fragen steht Ihnen Anja Gerbes (anja.gerbes@tu-dresden.de) zur Verfügung.
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LOCATION:Data Science Forschungszentrum ScaDS.AI Leipzig\, Humboldtstraße 25\, Leipzig\, 04105\, Deutschland
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