Statistik Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Das berufsbegleitende Bachelor-Studium richtet sich an Personen, die Wissen in den Bereichen BWL und Management aufbauen und den akademischen Abschluss Bachelor of Arts (B.A.) erwerben möchten - ohne Unterbrechung der beruflichen Karriere und ohne Verzicht auf das regelmäßige Einommen.

Vorsprung durch Qualifizierung

Der R-Kurs Einführung in die Programmierung mit R bietet Anfängern eine Einführung in die Programmierung mit R und der Entwicklungsumgebung RStudio. Sie erhalten neben einer fundierten Einführung in die Grundlagen der Programmierung mit R (Variablen, Datentypen, Datenstrukturen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Programmierkonventionen) eine Einführung in die gängigen Methoden des Datenimports und der Datenaufbereitung mit den R-Paketen des Tidyverse: Sie lernen, mit readr Daten einzulesen, mit tibble Daten tabular und effizient zu bearbeiten, mit stringr Zeichenketten zu verarbeiten, mit forcats kategoriale Variablen zu handhaben, mit purrr sich wiederholende Aufgaben effizient zu programmieren und mit ggplot2 professionell wirkende Grafiken zu erstellen.

 

In dem Programmierkurs wird Wert auf den praktischen Anwendungsbezug gelegt. Ein wesentlicher Teil des Unterrichts besteht in der praktischen Anwendung und Übung mit der statistischen Programmiersprache R, der Entwicklungsumgebung RStudio und den R-Paketen des Tidyverse. Der Lehrstoff wird unter Zuhilfenahme professioneller Didaktik durch den Wechsel von Input und Übungen mit R, RStudio und Tidyverse vermittelt.

 

Dieser R-Kurs ist zur Vorbereitung auf unsere Data-Science-Kurse mit R geeignet. Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

In diesem praxisorientierten Seminar lernen die Teilnehmenden, wie sie KI-gestützte Verfahren zur Datenanalyse in ihrem Unternehmen effektiv einsetzen können. Von der Datenvorbereitung über die Auswahl geeigneter KI-Modelle bis hin zur Interpretation der Ergebnisse – das Seminar vermittelt fundiertes Wissen und praktische Fähigkeiten für den produktiven Einsatz von KI in der Datenanalyse.

In diesem praxisorientierten Seminar lernen die Teilnehmenden, wie sie KI-gestützte Verfahren zur Datenanalyse in ihrem Unternehmen effektiv einsetzen können. Von der Datenvorbereitung über die Auswahl geeigneter KI-Modelle bis hin zur Interpretation der Ergebnisse – das Seminar vermittelt fundiertes Wissen und praktische Fähigkeiten für den produktiven Einsatz von KI in der Datenanalyse.

Die Startrampe für (noch) Nichtprogrammierer:innen: Basis-Entwicklungskompetenz in Python und zugehörigen ML/KI-Modulen, vereint mit praxisnahen Anwendungen für betriebliche und persönliche Zukunfts-, Problemlöse- und Innovationsfähigkeit nach KI-VO.Die Startrampe für (noch) Nichtprogrammierer:innen, Fundament, Gerüst und praktische Erfahrung für das Lösen betrieblicher Aufgaben

Effiziente Prozesse, messbare Ergebnisse und nachhaltige Verbesserungen sind zentrale Erfolgsfaktoren für Unternehmen - insbesondere in wettbewerbsintensiven Märkten. Das Lean Six Sigma Green Belt Training vermittelt Ihnen fundierte Kenntnisse in der Anwendung der Lean Six Sigma-Methodik und befähigt Sie, Optimierungsprojekte eigenständig zu planen, durchzuführen und erfolgreich abzuschließen.
In diesem zehntägigen Seminar (70 Stunden) lernen Sie die DMAIC-Roadmap kennen, wenden bewährte Analyse- und Verbesserungswerkzeuge an und bearbeiten auf Wunsch ein reales Projekt aus Ihrem Arbeitsumfeld. Das Training findet wahlweise als Präsenz- oder Live Online-Schulung statt und bereitet gezielt auf die Lean Six Sigma Green Belt-Zertifizierung (nach dem Standard der American Society for Quality ASQ) vor. Die Prüfung erfolgt am letzten Seminartag Voraussetzung für die Zertifizierung ist eine erfolgreich abgeschlossene schriftliche Prüfung (Multiple Choice) und der Nachweis von Projekterfahrung im Beruf, alternativ kann ein Praxisprojekt als Nachweis eingebracht werden.
Nach Abschluss dieses Seminars sind Sie in der Lage, Prozesse messbar zu verbessern und Einsparungspotenziale zu realisieren - häufig bereits während der Qualifizierung. Sie agieren als operative:r Ansprechpartner:in für Lean Six Sigma-Initiativen und leisten einen direkten Beitrag zur Business Excellence in Ihrem Unternehmen. Das Seminar ist zudem anschlussfähig für eine spätere Weiterqualifizierung zum...

Fortgeschrittene Webseitengestaltung: CSS3, Programmierung und SEO-Praxis

Die zunehmende Komplexität der Arbeitswelt und die steigenden Anforderungen an die Beschäftigten erfordern ein in hohem Maße professionelles Personalmanagement. Das Onlinestudium Bachelor Personalmanagement greift die komplexen Anforderungen auf und bietet innovative Lösungsansätze. Bereiten Sie sich passgenau, praxisorientiert und mit Methodenkompetenz auf die Tätigkeiten eines modernen Personalmanagers vor. Im berufsbegleitenden Online Studium Personalmanagement erwerben Sie fundierte betriebswirtschaftliche Kenntnisse sowie spezielles Know-how im HR-Bereich und qualifizieren Sie sich so für Fach- und Führungspositionen in Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen.
Lernen Sie, personalwirtschaftliche Aufgaben zu erkennen und individuelle Lösungen zu entwickeln:
Verknüpfung der Unternehmensplanung mit der Personalplanung
Entlohnungssysteme entwickeln und Personal qualifizieren
Unternehmerische Entscheidungen gemeinsam mit Arbeitnehmervertretungen vorbereiten
Change Maßnahmen planen, kommunizieren und umsetzen
Beratung der Geschäftsführung zu personalrelevanten Themen
Das Online Fernstudium Bachelor Personalmanagement ist ein berufsbegleitendes Studienangebot.
 
 

Der 5-tägige  Machine Learning Bootcamp in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Kenntnisse im überwachten maschinellen Lernen (engl. supervised machine learning) in Modul 1 und im unüberwachten maschinellen Lernen (engl. unsupervised machine learning) in Modul 2, sowie praktisches Wissen zum interpretierbaren maschinellen Lernen in Modul 3. Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von Kenntnissen zur Anpassung und Verbesserung von Vorhersagemodellen, zum Auffinden von Strukturen in den Daten und zur Interpretation von Algorithmen und Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernen mit praktischen Beispielen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Vorhersagemodelle zu optimieren und Projekte zielgerichtet bearbeiten zu können, ohne sich tagelang selber in bestimmte Themen einarbeiten zu müssen. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.