Statistik Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Im Anschluss an die Schulung sind die Teilnehmer in der Lage, Problemstellungen eigenständig zu lösen. 

Das Seminar zielt darauf ab, Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Mitarbeiter mit spezialisierten Kenntnissen und Fähigkeiten in QGIS auszustatten. Das Seminar soll den Unternehmen helfen, ihre geografischen Datenanalyse- und -verarbeitungsfähigkeiten zu verbessern, komplexe Aufgaben effizienter zu bewältigen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage geografischer Informationen zu treffen. Das Seminar soll den Unternehmen auch helfen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern, indem sie die Vorteile der fortgeschrittenen Funktionen von QGIS nutzen und innovative Lösungen für ihre spezifischen Anwendungsbereiche entwickeln.

Für die Bewertung von Risiken stehen im Risikomanagement zahlreiche Instrumente und Methoden zur Verfügung. Dies reicht von einfachen Ansätzen wie der Risk Map bis zu komplexen, auf der Wahrscheinlichkeitsrechnung basierenden Verfahren. Eine richtige Bewertung der Risiken und von deren Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg liefert die Basis für eine proaktive Steuerung der Risiken. Lerne die Bandbreite der unterschiedlichen Verfahren und Modelle im Bereich des quantitativen Risikomanagements kennen und erfahre, wie du diese nutzen kannst.

Für die Bewertung von Risiken stehen im Risikomanagement zahlreiche Instrumente und Methoden zur Verfügung. Dies reicht von einfachen Ansätzen wie der Risk Map bis zu komplexen, auf der Wahrscheinlichkeitsrechnung basierenden Verfahren. Eine richtige Bewertung der Risiken und von deren Auswirkungen auf den Unternehmenserfolg liefert die Basis für eine proaktive Steuerung der Risiken. Lerne die Bandbreite der unterschiedlichen Verfahren und Modelle im Bereich des quantitativen Risikomanagements kennen und erfahre, wie du diese nutzen kannst.

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”).

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die Clusteranalyse, in die Faktorenanalyse (EFA) und in die Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Dieses Modul behandelt die strukturentdeckenden Verfahren: die Clusteranalyse und die dimensionreduzierenden Verfahren (EFA/PCA). Mit einer Clusteranalyse werden ähnliche Fälle zu Gruppen (Cluster) zusammengefasst. Sie werden die hierarchische Clusteranalyse, die k-Means-Clusteranalyse und die k-Medoids-Clusteranalyse kennenlernen. Die Faktorenanalyse (EFA, Explorative Factor Analysis) und die Hauptkomponentenanalyse (PCA, Principal Component Analysis) dienen dazu, eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen zu reduzieren. Wir zeigen Ihnen beide Verfahren und ihre unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten. Bei Interesse kann die Reliabilitätsanalyse zum Auswählen geeigneter Variablen gezeigt werden.

Es empfiehlt sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

Kursteilnehmer lernen die wichtigsten Konzepte und Begriffe des maschinellen Lernens und werden in verschiedene Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens eingeführt. Zudem werden weitere fortgeschrittene Konzepte für (überwachtes) maschinelles Lernen vermittelt um praktische Probleme besser und effizienter lösen zu können. 

2-Tage Intensiv-Seminar

Einstieg in die statistische Prozesslenkung

SPC – Statistische Prozesslenkung für Einsteiger/-innen

Der Lehrgang behandelt die Grundlagen der Qualitätssicherung für die Mitarbeiter der operativen Ebene.

Informationen und Entscheidungsgrundlagen aus Daten gewinnen – schnell, intuitiv und übersichtlich – ist eine Fähigkeit, die Mitarbeitende in Unternehmen in relevante Positionen bringen kann. Dafür müssen keine Programmiersprachen erlernt werden, denn intuitiv bedienbare Business-Intelligence-Plattformen wie Power BI und Tableau nehmen in Unternehmen einen immer größeren Stellenwert ein. Sie ermöglichen es Mitarbeitenden schnell lernen zu können, Business Intelligence und Data Analytics für sich zu nutzen.
Mit dem Analytics & Reporting – Fokus Power BI-Training erhältst du das Handwerkszeug, um auch ohne Programmierkenntnisse Business-Intelligence-Analysen durchzuführen und die Potenziale datengetriebener Entscheidungen für dich zu nutzen. Durch Best Practices zum Power Query Editor erlernst du aussagekräftige Visualisierungen in Microsoft Power BI zu erstellen, welche per Drag & Drop in zielgruppengerechten Dashboards aufbereitet werden und mithilfe von Data Storytelling leicht verständlich präsentiert werden können.