Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und des Bayes-Theorems

Verständnis der Wahrscheinlichkeit:

• Die Teilnehmer sollen ein solides Verständnis des Konzepts der Wahrscheinlichkeit entwickeln.
• Sie werden lernen, wie die Wahrscheinlichkeit definiert ist, wie sie gemessen wird und welche Eigenschaften sie besitzt.

Berechnung der Wahrscheinlichkeit:

• Die Teilnehmer sollen in der Lage sein, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu berechnen.
• Sie werden lernen, wie man Wahrscheinlichkeiten durch Zählen von günstigen und möglichen Ergebnissen, durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder durch Anwendung von Regeln wie dem Additionssatz und dem Multiplikationssatz berechnet.

Bedingte Wahrscheinlichkeit:

• Die Teilnehmer sollen das Konzept der bedingten Wahrscheinlichkeit verstehen.
• Sie werden lernen, wie man die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses unter gegebenen Bedingungen berechnet und wie man bedingte Wahrscheinlichkeiten interpretiert.

Unabhängigkeit:

• Die Teilnehmer sollen verstehen, was Unabhängigkeit von Ereignissen bedeutet.
• Sie werden lernen, wie man die Unabhängigkeit von Ereignissen prüft und wie sich Unabhängigkeit auf die Wahrscheinlichkeiten auswirkt.

Bayes-Theorem (basic):

• Die Teilnehmer sollen das Bayes-Theorem verstehen und anwenden können.
• Sie werden lernen, wie man Bayes-Theorem verwendet, um Wahrscheinlichkeiten zu aktualisieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Kommunikationsfähigkeiten:

• Die Teilnehmer lernen, statistische Konzepte und Ergebnisse klar und verständlich zu kommunizieren.
• Sie können komplexe statistische Informationen in eine für Nicht-Experten verständliche Sprache übersetzen und ihre Erkenntnisse prägnant präsentieren. Dadurch verbessern sie ihre Fähigkeit, mit anderen Fachleuten und nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren.

Problemlösungsfähigkeiten:

• Die Teilnehmer werden darin geschult, komplexe Probleme im Bereich der Datenanalyse zu lösen.
• Durch die Entwicklung solcher Problemlösungsfähigkeiten können die Teilnehmer Herausforderungen in der Datenanalyse effizient angehen.

Kritisches Denken:

• Das Seminar fördert das kritische Denken bei der Datenanalyse.
• Die Teilnehmer lernen, Daten und statistische Maßzahlen kritisch zu bewerten, um genaue Schlussfolgerungen ziehen zu können.
• Sie entwickeln die Fähigkeit, Daten zu hinterfragen, Alternativen zu prüfen und rationale Entscheidungen auf Basis der Daten zu treffen.

Teamarbeit:

• Durch Gruppenübungen und Diskussionen können die Teilnehmer ihre Teamarbeit- und Kooperationsfähigkeiten entwickeln.
• Sie lernen, mit anderen zusammenzuarbeiten, Ideen auszutauschen und gemeinsam Probleme zu lösen.

Zeitmanagement:

• Das Seminar erfordert das effektive Management von Zeit und Ressourcen.
• Die Teilnehmer müssen verschiedene Datenanalysen durchführen und innerhalb einer vorgegebenen Zeit Ergebnisse präsentieren.
• Durch diese praktischen Übungen können sie ihre Zeitmanagementfähigkeiten verbessern und lernen, Prioritäten zu setzen und effizient zu arbeiten.

Diese Schulung richtet sich an eine breite Palette von Teilnehmern, darunter Data Manager, Data Stewards, Data Analysten, Business Analysten, Data Scientists, Chief Data Officers (CDOs) und Controller.