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Stochastische Modellierung und Simulation

Sie möchten erfahren, wie in einem Unternehmen die Informationen aus umfangreichen Datenbanken ausgewertet werden und wie darauf basierend optimale betriebswirtschaftliche Entscheidungen getroffen werden? Ein wichtiger Bestandteil dieses „Business-Analytics-Prozesses“ ist eine geeignete stochastische Modellierung der umfangreichen Daten und die anschließende Anwendung von statistischen Methoden zur Analyse der Daten und zur modellbasierten Prognose zukünftiger Entwicklungen mittels computergestützter Simulation. In diesem Modul werden die zentralen Begriffe, Zusammenhänge und Methoden der Stochastik intuitiv eingeführt und anhand zahlreicher Beispiele illustriert.

  • Berufsbegleitend neues Wissen aneignen
  • Flexibles Blended-Learning Format
  • Grundlagen im Bereich der Wahrscheinlichkeitstheorie erwerben
  • Einführung in die Monte-Carlo-Simulation

Termine / Veranstaltungsort / Kosten

TerminVeranstaltungsort Kosten
15.10.2021 - 31.03.2022
Artikel-Nr.: UUL_Business_Stoch_202110
Ulm & online 1.900,00 

Veranstalter und Veranstaltungsort

Veranstalter

School of Advanced Professional Studies Universität Ulm

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe

Dieses Modul richtet sich an Berufseinsteigende, an junge Führungskräfte sowie Projektleitende und Beraterende, 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. Inhaltlich vorausgesetzt werden mathematische Kenntnisse auf gymnasialem Niveau.

Inhalte und Lernziele

Inhalte

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie:

  • Ereignisse und Wahrscheinlichkeiten
  • Zufallsvariablen und Zufallsvektoren: Verteilungen, Abhängigkeiten und Momente
  • Transformation von Zufallsvariablen und Grenzwertsätze

Einführung in die Monte-Carlo-Simulation:

  • Erzeugung von Pseudozufallszahlen
  • Markov-Ketten
  • Markov-Chain-Monte-Carlo

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 Teilnehmenden und dem Mentor/der Mentorin gemeinsam zu den Präsenzterminen vorgestellt werden. Die Präsenztermine dienen außerdem der Klärung offener inhalticher Fragen und der gemeinsamen Reflexion der Modulinhalte mit den Dozierenden.

Der Mentor/die Mentorin des Moduls 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

Nach Abschluss des Moduls sollen die Teilnehmenden in der Lage sein

  • stochastische Modellierungen durchzuführen und die Ergebnisse zu interpretieren
  • Wahrscheinlichkeiten und weitere Charakteristiken von Zufallsexperimenten zu bestimmen
  • Zufallsexperimente mittels Monte-Carlo-Simulation am Computer durchzuführen
  • zu identifizieren, bei welchen Fragestellungen und Problemen im Business Analytics Prozess stochastische Techniken anwendbar sind
  • Querverbindungen zu anderen Modulen der Mathematik, Wirtschaftswissenschaften und Informatik zu identifizieren

Format, Abschluss, Qualitätssicherung

Lehr- / Lernformat

Blended-Learning

Abschluss

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

Zeitaufwand

Das Modul erfordert einen Bearbeitungsaufwand von insgesamt 180 Stunden.

Creditpoints (ECTS)

6

Sprache

Deutsch

Termine und Fristen

Kurstermine

Die Termine für die Präsenzveranstaltungen und die Prüfungstermine werden noch bekannt gegeben.

Anmeldefrist

15.08.2021

DozentInnen

Prof. Dr. Volker Schmidt, Professor im Institut für Stochastik
Prof. Dr. Evgeny Spodarev, Direktor des Instituts für Stochastik

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