Quantitative Methoden und Data Mining - Modul 2

Studienziel

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erhalten einen Überblick über statistische Verfahren, Algorithmen und Anwendungen

Abschluss

Hochschulzertifikat der Beuth Hochschule für Technik Berlin
(bei Absolvierung der modulbegleitenden Aufgaben und der Modulprüfung; 5 Creditpoints nach ECTS);
ansonsten Teilnahmebescheinigung

Lehrinhalte

  • Professionelles Zahlenwissen, begründete Schätzungen, Risikowahrnehmung
  • Wahrscheinlichkeit, Zufallsvariable, Grenzwertsätze
  • Data Mining Anwendungen: Assoziation, Klassifikation, Clustering

Lehr- und Lernmethoden

Problem based learning; Vorträge, problemorientierte Übungen und Aufgaben

Durchführung

Dauer: 8 Wochen 
Beginn: Januar 2020
Anmeldung: jederzeit zum nächsten Beginn
Präsenztermine: 10./11. Januar und 06./07. März 2020

Nutzungsentgelt

(vorbehaltlich Kuratoriumsbeschluss)

1.999,- Euro 

Zugangsvoraussetzungen

  • Abschluss eines Hochschulstudiums oder eines vergleichbaren Studiums an einer Berufsakademie (BA)
  • mindestens ein Jahr für die Weiterbildung geeignete Berufserfahrung
  • Besondere Vorkenntnisse im Programmieren mit R und Python sind nicht erforderlich, jedoch die Bereitschaft, sich in diese Programme einzuarbeiten.
  • Interesse an der Teilnahme durch berufliche Erfahrungen in einem der Themenfelder (Vorverarbeitung, Datenanalyse, Ergebniskommunikation).

Detaillierte Informationen

Aufbau und Ablauf des Fernstudienkurses

weiter zu Modul 3: Darstellung der Analyseergebnisse (Storytelling)