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Schulung - Regressionsanalyse: Wenn Statistik Zukunftsprognosen trifft

Inferenz Expert

  • Präsenztraining
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Das Trainingsziel dieser Schulung und des Kurses ist es, den Teilnehmern ein komplexes Verständnis für die Konzepte und Methoden der Inferenzstatistik zu vermitteln, insbesondere in Bezug auf die Regressionsanalyse. Die Schulung zielt darauf ab, den Teilnehmern das nötige Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, um Daten zu verstehen, mit ihnen zu rechnen und angemessene Schlussfolgerungen daraus zu ziehen.

In unserem fortgeschrittenen Training und Seminar werden die Teilnehmer die Möglichkeit haben, sich intensiv mit den komplexen Konzepten der Inferenzstatistik, insbesondere der Regressionsanalyse, auseinanderzusetzen. Unsere erfahrenen Trainer und Dozenten werden sie in die korrekte Anwendung der Regressionsanalyse einführen und ihnen zeigen, wie sie dieses Wissen in ihrem beruflichen oder akademischen Umfeld effektiv nutzen können.

Durch praktische Übungen und Beispiele in diesem Training und Kurs lernen die Teilnehmer, wie sie statistische Maßzahlen korrekt berechnen, ihre Bedeutung interpretieren und sie in verschiedenen Kontexten gezielt einsetzen können. Die Schulung ermöglicht den Teilnehmern, reale Datensätze zu analysieren und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen, um auf dieser Grundlage fundierte Entscheidungen zu treffen.
Am Ende dieses Seminars und Kurses werden die Teilnehmer über die Fähigkeiten verfügen, komplexe statistische Analysen durchzuführen und die Regressionsanalyse erfolgreich anzuwenden. Egal, ob sie in der Forschung, im Business oder in der Wissenschaft tätig sind, die erworbenen Kenntnisse und Fertigkeiten werden den Teilnehmern dabei helfen, Daten kritisch zu bewerten und ihre statistischen Analysen auf einem fortgeschrittenen Niveau durchzuführen.

Das Trainingsziel des Seminars ist es, den Teilnehmern ein komplexes Verständnis für die Konzepte und Methoden der Inferenzstatistik zu vermitteln, insbesondere in Bezug auf die Regressionsanalyse. Das Seminar zielt darauf ab, den Teilnehmern das nötige Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, um Daten zu verstehen, mit ihnen zu rechnen und angemessene Schlussfolgerungen daraus zu ziehen. Durch praktische Übungen und Beispiele sollen die Teilnehmer lernen, wie sie die statistischen Maßzahlen korrekt berechnen, ihre Bedeutung interpretieren und sie in verschiedenen Kontexten anwenden können.

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Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

Diese Schulung richtet sich an eine breite Palette von Teilnehmern, darunter Data Manager/Data Stewards, Business Analysten, Data Scientists, Chief Data Officers (CDOs) und Controller.

Voraussetzungen

Trainingsprogramm

Trainingsprogramm

  • Verständnis der Regressionsanalyse: Die Teilnehmer sollen die Grundlagen der Regressionsanalyse verstehen, einschließlich der verschiedenen Arten von Regressionen (lineare Regression, multiple Regression, logistische Regression usw.). Ausßerdem sollen sie die damit verbundenen Konzepte wie etwa die der abhängigen und unabhängigen Variablen verstehen.
  • Anwendung der Regressionsanalyse: Die Teilnehmer sollen lernen, wie man die Regressionsanalyse in praktischen Situationen anwendet.
  • Interpretation der Ergebnisse: Die Teilnehmer sollen in der Lage sein, die Ergebnisse der Regressionsanalyse richtig zu interpretieren. Anwendung in der Praxis: Die Teilnehmer sollen verstehen, wie die Regressionsanalyse in der beruflichen Praxis angewendet wird. Sie sollen Fallstudien und praktische Anwendungen kennenlernen, um das erlernte Wissen in realen Situationen anzuwenden. Ziel ist es, den Teilnehmern die Fähigkeit zu vermitteln, die Regressionsanalyse für Prognosen, Trendanalysen, Ursachenanalyse und Entscheidungsfindung einzusetzen.
  • Erweitertes Verständnis der Regressionsanalyse: Das Seminar ermöglicht den Teilnehmern ein erweitertes Verständnis der Regressionsanalyse und ihrer Anwendungen. Sie werden die Konzepte und Methoden der Regressionsanalyse verstehen und lernen, wie sie diese Technik in ihrer Arbeit nutzen können.
  • Bessere Entscheidungsfindung: Durch das Seminar werden die Teilnehmer in der Lage sein, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage statistischer Inferenzen zu treffen. Dadurch können sie genaue und informierte Entscheidungen treffen, die auf evidenzbasierter Datenanalyse beruhen.
  • Kommunikation mit Stakeholdern: Ein solides Verständnis der deskriptiven Statistik ermöglicht es den Teilnehmern, ihre Analysen und Ergebnisse verständlich und überzeugend zu kommunizieren. Sie können komplexe statistische Konzepte in verständliche Begriffe übersetzen und Fachbegriffe erklären. Dadurch können sie effektiv mit anderen Fachleuten, Entscheidungsträgern und nicht-technischen Stakeholdern kommunizieren und eine gemeinsame Basis für Entscheidungen schaffen.
  • Kommunikationsfähigkeiten: Die Teilnehmer lernen, statistische Konzepte und Ergebnisse klar und verständlich zu kommunizieren. Sie können komplexe statistische Informationen in eine für Nicht-Experten verständliche Sprache übersetzen und ihre Erkenntnisse prägnant präsentieren. Dadurch verbessern sie ihre Fähigkeit, mit anderen Fachleuten und nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren.
  • Problemlösungsfähigkeiten: Die Teilnehmer werden darin geschult, komplexe Probleme im Bereich der Datenanalyse zu lösen. Durch die Entwicklung solcher Problemlösungsfähigkeiten können die Teilnehmer Herausforderungen in der Datenanalyse effizient angehen.
  • Kritisches Denken: Das Seminar fördert das kritische Denken bei der Datenanalyse. Die Teilnehmer lernen, Daten und statistische Maßzahlen kritisch zu bewerten, um genaue Schlussfolgerungen ziehen zu können. Sie entwickeln die Fähigkeit, Daten zu hinterfragen, Alternativen zu prüfen und rationale Entscheidungen auf Basis der Daten zu treffen.
  • Teamarbeit: Durch Gruppenübungen und Diskussionen können die Teilnehmer ihre Teamarbeit- und Kooperationsfähigkeiten entwickeln. Sie lernen, mit anderen zusammenzuarbeiten, Ideen auszutauschen und gemeinsam Probleme zu lösen.
  • Zeitmanagement: Das Seminar erfordert das effektive Management von Zeit und Ressourcen. Die Teilnehmer müssen verschiedene Datenanalysen durchführen und innerhalb einer vorgegebenen Zeit Ergebnisse präsentieren. Durch diese praktischen Übungen können sie ihre Zeitmanagementfähigkeiten verbessern und lernen, Prioritäten zu setzen und effizient zu arbeiten.
Schulungsmethode

Schulungsmethode

Die Befähigung der Teilnehmer soll in einem Zusammenspiel von anschaulichen, theoretischen Erklärungen durch einen Trainer und durch ausführliche, praxisnahn  Übungs- und Anwendungsaufgaben erfolgen durch Problemorientiertes Lernen an realen Problemen, Konstruktivismus/Aktives Lernen, Peer-Learning und Gamification.

Hinweis

Hinweis

Hinweis für Online-Schulungen:

Für unsere Online-Schulungen möchten wir Sie darauf hinweisen, dass es von Vorteil ist, wenn Sie über zwei Bildschirme verfügen. Ein zusätzlicher Bildschirm ermöglicht es Ihnen, die Schulungsinhalte auf einem Bildschirm anzuzeigen, während Sie auf dem anderen Bildschirm praktische Übungen durchführen oder Anwendungen parallel öffnen können.

Durch die Verwendung von zwei Bildschirmen können Sie die Schulungsinhalte effektiver verfolgen und gleichzeitig interaktiv an den Übungen teilnehmen, ohne zwischen Fenstern hin- und herwechseln zu müssen.

Wir empfehlen daher, sich im Vorfeld auf die Schulung mit einem zusätzlichen Bildschirm vorzubereiten, um das bestmögliche Lernerlebnis zu gewährleisten.

Weitere Informationen

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Anfahrtsinformationen

Sessions

    Schulung - Regressionsanalyse: Wenn Statistik Zukunftsprognosen trifft