Die Teilnehmenden lernen den gesamten Data-Analytics-Prozess kennen: Sie lernen Daten zu verstehen, aufzubereiten, zu modellieren und zu evaluieren, um so datengetriebene Antworten auf unterschiedliche Fragestellungen aus der Praxis zu finden. Die vermittelten Inhalte werden von den Teilnehmenden direkt am PC nachvollzogen und das Verständnis der jeweiligen Methoden durch die Bearbeitung von praxisnahen Fallbeispielen vertieft. Es können auch aktuelle Aufgabenstellungen mitgebracht und gemeinsam bearbeitet werden.

Das geschieht unter Zuhilfenahme der an der Universität Konstanz entwickelten Open-Source-Software KNIME. Über das visuelle Programmieren in Workflows kann KNIME im gesamten Data-Analytics-Prozess eingesetzt werden und enthält zahlreiche Module (Nodes) für die Analyse von Big Data (u.a. Apache Hadoop inkl. Hive und Spark), Text Mining, Machine Learning (u.a. Decision Tree, Random Forest), Neuronale Netze und Deep Learning (Keras, Tensorflow). Zudem ist die Einbindung von Python- und R-Skripten in die Workflows möglich.