Data Literacy

Welchen Informationen kann ich trauen? Wie entstehen zu den gleichen Daten so unterschiedliche Meinungen? Wie komme ich selbst zu besseren Schlussfolgerungen auf Basis von Daten?

Wenn derartige Fragestellungen für Sie von Relevanz sind, ist dieses Seminar genau richtig für Sie. Wir sind einer stetig wachsenden, chaotischen Informationsflut ausgesetzt und müssen uns aus Daten, Meinungen und Empfehlungen anderer häufig ein eigenes Urteil bilden sowie Entscheidungen ableiten. Die dafür nötige Datenkompetenz ist eine der Schlüsselfertigkeiten des 21. Jahrhunderts in allen Industrien und beruflichen Positionen.

Dieses Seminar soll Sie dabei unterstützen, kritisch und selbstbewusst mit Daten und deren Implikationen umzugehen. Sie werden an vielfältigen Beispielen (z. B. aus Politik, Gesundheitswesen, Bildung und Stadtplanung) erkennen, wie leicht Fehlannahmen aus Daten entstehen können und dabei lernen, diese zukünftig zu vermeiden. Gleichzeitig werden Sie erkennen, wie wertvoll Daten bei richtigem Umgang sein können. Sie werden lernen, auch bei Expertenanalysen die richtigen Fragen zu stellen, um deren Aussagekraft einordnen zu können.

Dabei erhalten Sie nicht nur Empfehlungen zum Umgang mit Daten, sondern auch einen Einblick in die Psychologie der Entscheidungen sowie Ihre eigenen Entscheidungsmuster. Alle Inhalte werden praxisnah und anschaulich mit unterhaltsamen, relevanten Beispielen aufgezeigt.

1. Data Literacy – Warum ist das Thema heute wichtiger denn je?
2. Daten richtig erheben, darstellen und kommunizieren:
- Merkmale unseriöser Quellen, Messungen und Schlussfolgerungen
- Kommunikation und Visualisierung von Daten
3. Zusammenhänge von mehreren Merkmalen bewerten und interpretieren:
- Die Arten und die Stärke von Zusammenhängen richtig einschätzen
- Typische Fallstricke beim Umgang mit Zusammenhängen
- Fundierte Schlussfolgerungen aus Zusammenhängen ableiten
- Entlarven unseriöser Statistiken und Schlussfolgerungen
4. Bessere Entscheidungen treffen:
- Typische menschliche Denk- und Entscheidungsfehler
- Wann man auf Experten hören sollte und wann nicht
- Wie Daten Entscheidungen besser machen können
5. Ausblick auf die Zukunft von datengetriebenen Entscheidungen