Python lernen: Kurse und Seminare auf der Plattform seminarmarkt.de!

Datenmanipulation und Verarbeitung  kann oft eine der zeitaufwendigsten Tätigkeiten in einer statistischen Analyse sein. In diesem Kurs werden Fähigkeiten vermittelt um effizient auch mit größeren Datenmengen in R arbeiten zu können. Nach dem Kurs sollen Teilnehmer in der Lage sein effizient in R arbeiten zu können, sowie Datenvorverarbeitung klarer, einfacher und schneller durchführen zu können.

Im Seminar Data Mining werden die Möglichkeiten von Data Mining zur Veredelung von Informationen zu Wissen erläutert. Sie kennen die Prinzipien der wichtigsten Methoden, Visualisierungsarten und Technologien weitgehend Mathematik-frei. Sie können Werkzeuge zum Einsatz von Data Mining anhand der besprochenen Methoden auswählen. Sie lernen, wie ein Data Mining-Projekt gestaltet wird. Sie wissen, was die Rolle Data Mining Ingenieur umfasst.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Data Scientist

Da Sie alle viel zu tun haben, dauert dieses Seminar bewusst nur einen Tag. Neben den Smombies auf der einen und den Skeptikern auf der anderen Seite, gibt es die Erwartung, dass wir auch in diesem Bereich lernen werden, mit Informationen und Medien vernünftig umzugehen. Das Seminar bietet Ihnen neben vielen ganz konkreten Tipps mit dem AEM Konzept, ein Messinstrument, mit dem Sie zu jedem Zeitpunkt den aktuellen Status ihrer persönlichen Belastungen durch die Informationsvielfalt messen können. Damit und mit vielen praktischen Tipps unterstützt Sie dieses Seminar dabei, den für Sie optimalen Weg zum Umgang mit Informationen zu finden.

Erweitern Sie Ihre Kompetenzen im Bereich Datenanalyse: In dieser Schulung lernen Sie, wie Sie mit Predictive Analytics eigenständig Prognosemodelle entwickeln und datenbasierte Entscheidungen für Ihr Unternehmen treffen. Profitieren Sie von praxisnahen Inhalten und heben Sie Ihre analytischen Fähigkeiten gezielt auf das nächste Level.

Als Teil des Risikomanagements nach ISO 31000:2018 minimiert ein strukturiertes und einheitliches Brandschutzmanagement die Betreiberrisiken im Brandschutz. Grundlage dafür sind eine qualitative und quantitative Risikobewertung, einheitliche Anforderungen an eine praxisgerechte Dokumentation sowie eine strukturierte betriebliche Organisation von Verantwortungen und Zuständigkeiten.

Aufgabe und Verantwortung des Brandschutzmanagers ist es, die gesetzlichen, berufsgenossenschaftlichen und versicherungsrechtlichen Pflichten im Brandschutz zu erfassen und deren rechtssichere Wahrnehmung zu organisieren. Der Brandschutzmanager entwickelt Prozessbeschreibungen, steuert die regelmäßige Kontrolle und Fristenverfolgung und lenkt die Brandschutzdokumentation im Unternehmen.

In der Qualifizierung zum Brandschutzmanager erlernen die Teilnehmer die Anforderungen an eine rechtssichere Brandschutzorganisation, üben anhand von Praxisbeispielen die Abbildung von Brandschutzaufgaben in Prozessen und erhalten wertvolle Hinweise zur Einführung und Umsetzung eines Brandschutzmanagements im Unternehmen. Der Fokus liegt dabei auf der Integration von Abläufen, Prozessen und Entscheidungen im betrieblichen Brandschutz in bestehende Managementsysteme.

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die ein- und mehrfaktorielle Varianzanalyse mit allen Erweiterungen.

Die Varianzanalyse erlaubt die simultane Analyse einer Vielzahl von Mittelwerten verschiedener (Teil-) Stichproben. Sie kann überall dort eingesetzt werden, wo Gruppen miteinander verglichen werden sollen, dabei auch die Veränderungen von Gruppen über mehrere Zeitpunkte. Damit ist die Varianzanalyse das Verfahren der ersten Wahl zur Auswertung von Daten aus Experimenten, Quasi-Experimenten, Befragungen, Beobachtungsstudien und randomisierten kontrollierten Studien im Rahmen von Pretest-Posttest-Designs. Die Varianzanalyse ist das Standardverfahren zur Evaluation der Wirksamkeit von Maßnahmen und Interventionen.

Da die Varianzanalyse eine spezielle Variante eines Regressionsmodells ist, empfiehlt es sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).