Statistik Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

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

Lerne fundierte statistische Methoden kennen, um deine Controlling-Kenntnisse zu vertiefen. Dieses Seminar vermittelt ein breites Spektrum von Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Analysen. Erfahre alles über Mittelwert- und Streuungskennzahlen, Lageverteilung, Zusammenhangsmaße, Regression, Kombinatorik, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Zeitreihenanalyse, Konfidenzintervalle und Parametertests. Ideal für Controlling-Profis auf der Suche nach analytischer Vertiefung.

Verstehen, bewerten und absichern: KI?Modelle im Praxistest

Der berufsbegleitende Master Data Science vermittelt Ihnen die methodischen Grundlagen und praktischen Fähigkeiten, um große Datenbestände gewinnbringend in Organisationen einzusetzen. In drei Semestern vertiefen Sie Kenntnisse in Datenanalyse, maschinellem Lernen und moderner IT-Infrastruktur, einschließlich fortgeschrittener Methoden wie tiefen neuronalen Netzwerken und probabilistischen graphischen Modellen.

Bei der Wahl des passenden Kassensystems verlassen sich Ihre Mandanten häufig auf Herstellerangebote. Doch reichen diese Informationen wirklich aus? Oft fehlt dem Mandanten wichtiges Hintergrundwissen und die Zeit, sich mit diesem Thema detailliert auseinanderzusetzen.

Dieses Seminar zeigt Ihnen, wie Sie Ihre Mandanten bestmöglich beraten: Von der Auswahl des richtigen Kassensystems bis hin zum optimalen Customizing (Programmierung auf die individuellen Bedürfnisse des Unternehmens), auch unter Berücksichtigung der Vorgaben der Finanzverwaltung.

Unterstützen Sie Ihre Mandanten bei dieser grundlegenden Entscheidung. Das erleichtert Ihnen und dem Mandanten langfristig gesehen die Zusammenarbeit bei einer Betriebsprüfung oder Kassennachschau.

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.

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.

Das Schulungsziel besteht darin, den Teilnehmern fortgeschrittene Kenntnisse und Fähigkeiten in der Verwendung von Stata zu vermitteln. Nach Abschluss des Seminars werden die Teilnehmer in der Lage sein, komplexe Datenstrukturen zu verwalten, erweiterte statistische Analysen durchzuführen und fortgeschrittene Modelle zu erstellen. Sie werden auch in der Lage sein, mit fehlenden Daten umzugehen, robuste Analysen durchzuführen und die Ergebnisse effektiv zu interpretieren. Dieses Seminar legt den Fokus auf die Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden und die Bewältigung komplexer Datenanalysen in Stata.

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”).