تركز وو فيينا على محو الأمية في البيانات - مستقبل تحليل البيانات!

تركز وو فيينا على محو الأمية في البيانات - مستقبل تحليل البيانات!

Wirtschaftsuniversität Wien, 1020 Wien, Österreich - أنشأت الجامعة الاقتصادية (WU) فيينا "محو الأمية للبيانات" كمركز جديد لإعداد الطلاب لمتطلبات عالم متزايد على البيانات. وفقًا لـ oe24 ، والتي تعرض فرعًا للبيانات و sciences sciences.

تهدف هذه المبادرة إلى نقل المعرفة التقنية فحسب ، بل أيضًا التفكير الاقتصادي. ينصب التركيز على اتصال تحليلات البيانات الحديثة مع المسؤولية الاجتماعية لتمكين القرارات الاستراتيجية السليمة.

الأولويات الاستراتيجية والبحث

تم تجهيز القسم الجديد بـ 24 هيئة أكاديمية ، بما في ذلك ستة أستاذ. تشمل مجالات الأبحاث حلولًا تحليلية ومراقبة البيانات في مجالات مثل الأتمتة ، وتحسين سلسلة التوريد ، وإدارة الموظفين وإدارة العملاء وكذلك اكتشاف الاحتيال. يعد استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) ذا صلة بشكل خاص بتطوير توصيات شخصية. محلل البيانات يؤكد أن دمج شركات الذكاء الاصطناعى يفتح وجهات نظر جديدة حسب الأنماط المعقدة ، من خلال أنماط معقدة معترف بها وتراجع الدقة.

مجالات تطبيق هذا البحث متنوعة وتمتد على مجالات المناخ والطاقة والتنقل وإدارة الأزمات والأمن. في عالم تهيمن عليه البيانات بشكل متزايد ، يعد تطوير الاستراتيجيات القائمة على البيانات ذات أهمية مركزية.

التدريب متعدد التخصصات

بالتوازي مع WU ، يقدم Tu Bergakademie Freiberg برنامجًا رئيسيًا في "محو الأمية في البيانات وتحليلات الأعمال". tu freiberg يعتمد أيضًا على نهج متعدد التخصصات ، إحصائيات مرتبطة ، وعلوم الكمبيوتر ، والاقتصاد والأخلاق. يكتسب الطلاب مهارات واسعة في جمع البيانات ومعالجتها والتحليل والتفسير ، بحيث يكونون قادرين على تنفيذ حلول قائمة على البيانات.

يتم تمويل التطبيق العملي للبيانات بواسطة وحدات المشروع ودراسات الحالة التي يتم تنفيذها بالتعاون مع الصناعة والقطاع العام. الاهتمام المركزي هو الترويج للمعرفة في مجال التعلم الآلي واستخدام الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الأعمال.

دور الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات

لا ينبغي التقليل من أهمية AI المتزايدة لتحليل البيانات. تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعى الشركات في التعرف على الاتجاهات مبكرًا من خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات بكفاءة واكتساب رؤى قيمة. تعمل هذه التقنيات على تحسين الأساس لاتخاذ القرارات من خلال تحليلات الوقت الحقيقي والمساهمة في تقليل الأخطاء البشرية. مثل محلل البيانات ، فتح تطبيقات AI لفتح مزايا تنافسية وتحسين العمليات الداخلية.

ومع ذلك ، هناك أيضًا تحديات في دمج الذكاء الاصطناعي ، مثل إدارة البيانات وضمان جودة البيانات. يتعين على الشركات اتخاذ تدابير استراتيجية للتغلب على هذه العقبات ، بما في ذلك التدريب للموظفين والاستثمارات في التقنيات الحديثة.

بشكل عام ، تؤكد مبادرات Wu Vienna و Tu Freiberg على الأهمية المتزايدة لمحو الأمية في البيانات والاستخدام الاستراتيجي للبيانات في اقتصاد اليوم.