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Abgeschlossen und weiter
Digital Business Models
Modul 1: Grundlagen digitaler Innovation
Begrüßung (3:44)
Einleitung (0:42)
Unsicherheit als Geschäftsgrundlage (11:38)
Innovation - Grundlagen und Begriffe (12:39)
Agiles Projektmanagement (12:26)
Agile Werte - Agile Führung (6:46)
Learning Nugget: "Die fünf Scrum-Werte vertiefen"
Grundlegende agile Konzepte (1:08)
Lean Management (6:52)
Kanban (5:38)
Scrum (17:35)
Agile Transformation (27:21)
Quizfragen
Learning-Nugget: "The New New Product Development Game"
Modul 2: Ideen entwickeln
Einleitung (0:48)
Anforderungen (21:13)
Stakeholder Management (6:08)
Kommunikation und Konfliktmanagement (12:26)
Design Thinking (22:19)
Kano-Modell (7:48)
Kundenlebens-Zyklus (7:17)
Quizfragen
Learning-Nugget: "5 Tipps für digitale Geschäftsmodelle"
Modul 3: Ideen umsetzen
Einleitung (0:46)
Vision - Mission - Ziele (13:38)
Lean Startup Methoden (21:20)
Risiko-Management (7:58)
Business Development - Vertrieb (12:01)
Pitch Training (4:03)
Quizfragen
Learning Nugget: 55 Geschäftsmodelle der Universität St. Gallen
Learning Nugget: Sustainable Business Model Canvas
Modul 4: Beispiele und Case Studies
Einleitung (0:40)
Plattform-Modelle (5:23)
Robotics Process Automation (RPA) (11:06)
Künstliche Intelligenz (10:46)
Outro (0:48)
Download der Folien "Digital Business Model"
Bonus Exkurs Data Science
1.0 Einleitung (0:43)
1.1 Entscheidungen treffen
1.2 Was sind Daten?
1.3 Datentypen Teil 1
1.4 Datentypen Teil 2
1.5 Data Mining
1.6 Visualisierung von Daten
1.7 Fehler in der Statistik
1.8 Kovarianz und Korrelation
2.0 Einleitung Clustering
2.1 Was ist Clustering
2.2 Dendrogramm
2.3 k-means Algorithmus
2.4 k-nächste-Nachbar Verfahren
3.0 Einleitung Regression
3.1 Lineare Regression
3.2 Logistische Regression
4.0 Einleitung Graphentheorie
4.1 Graphentheorie im Alltag
4.2 Definitionen und Eigenschaften von Graphen
4.3 Anwendungsbeispiel Graphentheorie
5.0 Einleitung Entscheidungsbäume
5.1 Entscheidungsbäume
5.2 Random Forests
6.0 Einleitung Neuronale Netze
6.1 Einführung Neuronale Netze
6.2 MNIST Ziffernerkennung
Download der Folien "Exkurs: Data Science"
1.7 Fehler in der Statistik
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