Statistik Schulungen finden - Das passende Seminar in Ihrer Nähe

Das berufsbegleitende Master-Studium richtet sich an Personen, die ihr Wissen im Bereich der Informatik erweitern, wichtige Kompetenzen im IT-Management aufbauen und den akademischen Abschluss Master of Science (M.Sc.) erwerben möchten - ohne Unterbrechung der beruflichen Karriere und ohne Verzicht auf das regelmäßige Einkommen.

In diesem Kurs werden Ihnen grundlegende Kenntnisse über die Programmiersprache R vermittelt, die in den Bereichen Statistik, Data Science und Machine Learning weit verbreitet ist. Sie werden RStudio als Entwicklungsumgebung kennenlernen, die am häufigsten für R verwendet wird. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Formaten einzulesen, Daten mit ggplot2 zu visualisieren und Daten mit dplyr aus tidyverse zu bereinigen (z.B. fehlende Werte ersetzen, Zeilen und Spalten anpassen, neue Spalten erstellen).

Sie werden in der Lage sein, eigene einfache Funktionen zu schreiben und Control Flows (z.B. For-Schleifen, If-Else-Anweisungen) in R umzusetzen. Sie werden das Grundkonzept von tidyverse/dplyr verstehen und in der Lage sein, Data Wrangling und Data Cleaning durchzuführen.

Der Kurs wird Ihnen die verschiedenen Arten des Machine Learning (überwacht, unüberwacht und verstärkt) vorstellen. Sie werden in der Lage sein, Algorithmen in R eigenständig zu trainieren, zu validieren, einen Train-Test Split durchzuführen und Gütekriterien zur Bewertung von Algorithmen zu berechnen und zu interpretieren. Sie werden bekannte Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest und k-means Clustering verstehen und in R implementieren können.

Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, R eigenständig für Machine Learning und Data Science zu verwenden und ...

Mit der hohen Qualifikation eines Geprüften Industrietechnikers Fachrichtung Maschinenbau können Sie im Unternehmen übergreifende Problemstellungen technischer Produkte, Projekte und Prozesse erfolgreich bearbeiten.

Der Fernkurs vermittelt Ihnen den fachkundigen Einsatz des buchhalterischen Systems, von der richtigen Anwendung der Buchungstechnik bis hin zum vollständigen Jahresabschluss. Schrittweise werden Sie in alle Buchungen anhand der Kontierung gemäß DATEV SKR 03 und SKR 04 praxisorientiert eingeführt. So stellen Sie Ihre Buchführung auf eine fundierte und sichere Basis und bekommen wertvolle Tipps für Ihren Arbeitsalltag.
Sie lernen flexibel, ortsunabhängig und passen das Lerntempo individuell an Ihre Bedürfnisse an. Die 9 Lerneinheiten enthalten umfangreiches Fachwissen, Übungen, Online-Lernkontrollen sowie Reflexions- und Transferaufgaben. Nach erfolgreicher Teilnahme erhalten Sie eine Teilnahmebestätigung und haben die Möglichkeit, an einer zusätzlichen E-Prüfung mit benotetem Zertifikat teilzunehmen. Zudem erhalten Sie 6 Monate kostenfreien Zugriff auf Haufe Finance Office Professional. In optionalen Online-Seminaren treffen Sie unsere Expert:innen, vertiefen die Fachinhalte und tauschen sich mit anderen Teilnehmer:innen aus.

Tauche ein in die Welt der Data Science: In diesem praxisorientierten Seminar lernst du, wie du mit der Programmiersprache Python und Machine-Learning-Modellen wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnst. Du erwirbst umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten, um eigenständig Data-Science-Projekte durchzuführen. Von den wichtigsten Techniken in Python bis hin zur Entwicklung eigener Modelle – dieses Seminar deckt alle wichtigen Aspekte ab: Zu Beginn lernst du in einem kompakten Crashkurs die Python-Basics. Dann erfährst du, wie du Daten selbstständig einliest, bereinigst und filterst, um sie für die Analyse vorzubereiten. Anschließend tauchst du in die deskriptive Statistik ein, um Daten explorativ zu analysieren. Der Schwerpunkt des Seminars ist der Aufbau der Datenmodelle. Deine Python-Programmierkenntnisse werden dabei kontinuierlich vertieft, um auch komplexere Aufgaben meistern zu können. Der Fokus liegt auf vielen praktischen Übungen und Beispielen aus realen Projekten, die dir helfen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu verfestigen. Dieses Seminar bietet dir das nötige Handwerkszeug, um Data Science erfolgreich in deinem Arbeitsalltag zu integrieren, und hebt deine Fähigkeiten auf das nächste Level.

Das Seminarziel für Unternehmen besteht darin, ihren Mitarbeitern  Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von Machine  Learning-Techniken zur Zeitreihenanalyse zu vermitteln. Durch die  Schulung sollen die Teilnehmer in der Lage sein, Zeitreihendaten  effektiv zu analysieren, präzise Prognosen zu erstellen und fundierte  Entscheidungen auf Basis dieser Vorhersagen zu treffen. Das Seminar  zielt darauf ab, die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu  steigern, Kosten zu reduzieren, die Kundenzufriedenheit zu verbessern  und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Das Seminarziel für Unternehmen besteht darin, ihren Mitarbeitern  Kenntnisse und Fähigkeiten in der Anwendung von Machine  Learning-Techniken zur Zeitreihenanalyse zu vermitteln. Durch die  Schulung sollen die Teilnehmer in der Lage sein, Zeitreihendaten  effektiv zu analysieren, präzise Prognosen zu erstellen und fundierte  Entscheidungen auf Basis dieser Vorhersagen zu treffen. Das Seminar  zielt darauf ab, die Effizienz und Produktivität des Unternehmens zu  steigern, Kosten zu reduzieren, die Kundenzufriedenheit zu verbessern  und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Tauche ein in die Welt der Data Science: In diesem praxisorientierten Seminar lernst du, wie du mit der Programmiersprache Python und Machine-Learning-Modellen wertvolle Erkenntnisse aus Daten gewinnst. Du erwirbst umfassende Kenntnisse und praktische Fähigkeiten, um eigenständig Data-Science-Projekte durchzuführen. Von den wichtigsten Techniken in Python bis hin zur Entwicklung eigener Modelle – dieses Seminar deckt alle wichtigen Aspekte ab: Zu Beginn lernst du in einem kompakten Crashkurs die Python-Basics. Dann erfährst du, wie du Daten selbstständig einliest, bereinigst und filterst, um sie für die Analyse vorzubereiten. Anschließend tauchst du in die deskriptive Statistik ein, um Daten explorativ zu analysieren. Der Schwerpunkt des Seminars ist der Aufbau der Datenmodelle. Deine Python-Programmierkenntnisse werden dabei kontinuierlich vertieft, um auch komplexere Aufgaben meistern zu können. Der Fokus liegt auf vielen praktischen Übungen und Beispielen aus realen Projekten, die dir helfen, das Gelernte direkt anzuwenden und zu verfestigen. Dieses Seminar bietet dir das nötige Handwerkszeug, um Data Science erfolgreich in deinem Arbeitsalltag zu integrieren, und hebt deine Fähigkeiten auf das nächste Level.

Im Seminar Six Sigma Black Belt Training lernen die Teilnehmer Six Sigma so fundiert kennen, dass abteilungsübergreifende Optimierungsprojekte mit den Six Sigma-Methoden eigenständig durchgeführt werden können. Dadurch können nachhaltige Optimierungen in Produkten und Prozessen erzielt werden. Die Teilnehmer verstehen, dass sich Six Sigma zu einer hocheffektiven, integrierten Verbesserungsstrategie entwickelt hat und kennen die Instrumente, um die Six Sigma Strategie nachhaltig in Unternehmen zu verankern. Durch Seminar und begleitende Projektarbeit werden die Voraussetzungen zur Black Belt Zertifizierung gelegt. Der Titel Black Belt wird vergeben, wenn die schriftliche Prüfung am letzten Seminartag bestanden ist und ein Projektbericht über ein Six Sigma Optimierungsprojekt eingereicht und für gut befunden ist.
Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Sicherstellen der Qualität - Quality Engineer

Statistisches Grundwissen und Kenntnisse der wichtigsten Machine-Learning-Verfahren sind unerlässlich, um Zusammenhänge zu verstehen, die richtigen Analysewerkzeuge einzusetzen und valide Prognosen abzuleiten. Diese Themen werden behandelt: u. a. Grundlagen von Data Science, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz, Anwendungsfälle für Segmentierung, Regression und Klassifikation, Feature Engineering, lineare/nichtlineare Machine-Learning-Verfahren. Vertiefung von Themen der Künstlichen Intelligenz mit Fokus auf Deep Learning und Reinforcement Learning.