Angewandte Statistik und prädikative Methoden

Veranstalter

School of Advanced Professional Studies Universität Ulm

Veranstaltungsort

Universität Ulm
Online

Zielgruppe

Der Zertifikatskurs richtet sich an Berufseinsteigende, an junge Führungskräfte sowie Projektleiter*innen und Berater*innen, die ihre Kompetenzen im Umgang mit den Herausforderungen „Industrie 4.0“ und „Big Data“ optimal ausbauen und vertiefen wollen.

Teilnahmevoraussetzungen

Voraussetzung ist ein erster Hochschulabschluss, z. B. Bachelor, Diplom, Staatsexamen etc., in den Studiengängen Betriebswirtschaftslehre, Wirtschaftswissenschaften, Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mathematik, Physik, Wirtschaftsmathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs oder ein als gleichwertig anerkannter Abschluss.

Inhalte

• Regressionsmodelle
• Varianzanalyse
• logistische Regression
• Prädikation: Plug-In, Bootstrap, Bayes
• Prädikation: Diskriminierung, Kalibrierung, Scoring
• Prädiktion unter statistischer Unsicherheit

Ablauf

Das Online-Studium findet im Selbststudium und in Form von Gruppenarbeit statt. Für das Selbststudium steht ein ausführliches Skript zur Verfügung. Die zentralen Inhalte und zugehörige Beispiele werden zudem in kurzen Videos erläutert. Das lesefreundliche Skript ist nach dem didaktischen Konzept der Universität Ulm für berufsbegleitend Teilnehmende aufbereitet.

Um die vermittelten Inhalte zu festigen, werden in regelmäßigen Abständen Übungsblätter veröffentlicht, deren Lösungen von den Studierenden und dem Mentor/der Mentorin gemeinsam zu den Präsenzterminen vorgestellt werden.

Der Mentor/die Mentorin des Zertifikatskurses bietet zudem in regelmäßigen Abständen Online-Sprechstunden an, die die Teilnehmenden bei der Bearbeitung des Lernstoffs unterstützen.

Außerdem steht ein weiteres Forum für den Austausch der Teilnehmenden untereinander bereit.

Lernziele

Der Zertifikatskurs „Angewandte Statistik und prädiktive Methoden“ beinhaltet eine erste Einführung in fortgeschrittene statistische Methoden. Die Teilnehmenden können zu einem gegebenen Datensatz eine Varianzanalyse mit Hilfe statistischer Software (insb. R) berechnen.

Lehr- / Lernformat

Blended-Learning

Abschluss

Bei erfolgreichem Abschluss des Zertifikatskurses erhalten Sie ein Zertifikat sowie ein Supplement, das die Inhalte des Zertifikatskurses als Übersicht auflistet.

Zeitaufwand

Der Zertifikatskurs erfordert einen Bearbeitungsaufwand von insgesamt 180 Stunden.

Creditpoints (ECTS)

6

Sprache

Deutsch

Anmeldefrist

Anmeldefrist für das Sommersemester: 01. Oktober bis 15. März
Anmeldefrist für das Wintersemester: 01. April bis 15. September

Prof. Dr. Jan Beyersmann
Professor im Institut für Statistik, Universität Ulm

Dr. Hartmut Lanzinger
Studienkommission Mathematische Studiengänge, Universität Ulm

Jan Feifel
Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Institut für Statistik, Universität Ulm