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Overview

This course provides an application-oriented introduction to the statistical component of IBM SPSS Statistics. Students will review several statistical techniques and discuss situations in which they would use each technique, how to set up the analysis, and how to interpret the results. This includes a broad range of techniques for exploring and summarizing data, as well as investigating and testing relationships. Students will gain an understanding of when and why to use these various techniques and how to apply them with confidence, interpret their output, and graphically display the results.

Datenmanipulation und Verarbeitung  kann oft eine der zeitaufwendigsten Tätigkeiten in einer statistischen Analyse sein. In diesem Kurs werden Fähigkeiten vermittelt um effizient auch mit größeren Datenmengen in R arbeiten zu können. Nach dem Kurs sollen Teilnehmer in der Lage sein effizient in R arbeiten zu können, sowie Datenvorverarbeitung klarer, einfacher und schneller durchführen zu können.

Da Sie alle viel zu tun haben, dauert dieses Seminar bewusst nur einen Tag. Neben den Smombies auf der einen und den Skeptikern auf der anderen Seite, gibt es die Erwartung, dass wir auch in diesem Bereich lernen werden, mit Informationen und Medien vernünftig umzugehen. Das Seminar bietet Ihnen neben vielen ganz konkreten Tipps mit dem AEM Konzept, ein Messinstrument, mit dem Sie zu jedem Zeitpunkt den aktuellen Status ihrer persönlichen Belastungen durch die Informationsvielfalt messen können. Damit und mit vielen praktischen Tipps unterstützt Sie dieses Seminar dabei, den für Sie optimalen Weg zum Umgang mit Informationen zu finden.

Als Teil des Risikomanagements nach ISO 31000:2018 minimiert ein strukturiertes und einheitliches Brandschutzmanagement die Betreiberrisiken im Brandschutz. Grundlage dafür sind eine qualitative und quantitative Risikobewertung, einheitliche Anforderungen an eine praxisgerechte Dokumentation sowie eine strukturierte betriebliche Organisation von Verantwortungen und Zuständigkeiten.

Aufgabe und Verantwortung des Brandschutzmanagers ist es, die gesetzlichen, berufsgenossenschaftlichen und versicherungsrechtlichen Pflichten im Brandschutz zu erfassen und deren rechtssichere Wahrnehmung zu organisieren. Der Brandschutzmanager entwickelt Prozessbeschreibungen, steuert die regelmäßige Kontrolle und Fristenverfolgung und lenkt die Brandschutzdokumentation im Unternehmen.

In der Qualifizierung zum Brandschutzmanager erlernen die Teilnehmer die Anforderungen an eine rechtssichere Brandschutzorganisation, üben anhand von Praxisbeispielen die Abbildung von Brandschutzaufgaben in Prozessen und erhalten wertvolle Hinweise zur Einführung und Umsetzung eines Brandschutzmanagements im Unternehmen. Der Fokus liegt dabei auf der Integration von Abläufen, Prozessen und Entscheidungen im betrieblichen Brandschutz in bestehende Managementsysteme.

Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse. Sie erhalten eine fundierte Einführung in die Clusteranalyse, in die Faktorenanalyse (EFA) und in die Hauptkomponentenanalyse (PCA).

Dieses Modul behandelt die strukturentdeckenden Verfahren: die Clusteranalyse und die dimensionreduzierenden Verfahren (EFA/PCA). Mit einer Clusteranalyse werden ähnliche Fälle zu Gruppen (Cluster) zusammengefasst. Sie werden die hierarchische Clusteranalyse, die k-Means-Clusteranalyse und die k-Medoids-Clusteranalyse kennenlernen. Die Faktorenanalyse (EFA, Explorative Factor Analysis) und die Hauptkomponentenanalyse (PCA, Principal Component Analysis) dienen dazu, eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen zu reduzieren. Wir zeigen Ihnen beide Verfahren und ihre unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten. Bei Interesse kann die Reliabilitätsanalyse zum Auswählen geeigneter Variablen gezeigt werden.

Es empfiehlt sich, sich zuvor mit der Regressionsanalyse vertraut gemacht zu haben (s. erstes Modul der Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”).

In dem Kurs Data Science Crash Course mit R erhalten Sie eine modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische als auch für Textdaten (ChatGPT wird behandelt). Bei Vorkenntnissen können Sie die Module einzeln besuchen.

Im Modul Künstliche Intelligenz mit R erhalten Sie einen Überblick über das Thema Künstliche Intelligenz mit vielen Praxisbeispielen. Zudem werden Sie in R so weit fit gemacht, dass Sie Ihr erstes Data-Science-Projekt vom Einlesen der Daten bis hin zur Speicherung der Modelle zur weiteren Verwendung eigenhändig umsetzen können.

Das Modul Machine Learning mit R geht nun einen Schritt weiter. Hier erhalten Sie einen Einblick in die unterschiedlichen Algorithmen des Maschinellen Lernens. Die Theorie dahinter wird dabei anhand von Praxisübungen aus den Bereichen Clustering, Virtuelle Sensoren und Zeitreihenvorhersage vermittelt. In diesem Modul werden Sie sich hauptsächlich mit der Anwendung des Machine Learning auf numerischen Daten beschäftigen.

Abgerundet wird der Kurs durch das dritte Modul Natural Language Processing (NLP) mit R, bei dem Sie sich mit der Anwendung des Maschinellen Lernens im Kontext der natürlichen Sprachverarbeitung auseinandersetzen. Nach dem Kurs können Sie z. B. einen eigenen Chatbot zu entwickeln, auch auf der Basis von ChatGPT.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/