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Dieser Kurs gehört zur Seminarreihe „Multivariate Datenanalyse mit R”. Sie erhalten eine umfassende Einführung in die lineare und logistische Regressionsanalyse.

In diesem Modul wird die Regressionsanalyse als grundlegendes multivariates Verfahren behandelt. Mit der Regressionsanalyse werden Regressionsmodelle entwickelt, die das Zustandekommen einer kontinuierlichen Zielgröße durch das Zusammenwirken von verschiedenen kontinuierlichen, linear oder nichtlinear wirkenden Einflussgrößen sowie deren Wechselwirkungen erklären und für Prognosen verwendet werden können. Darüber hinaus können kategoriale Gruppenvariablen verwendet werden, um das Verhalten des Modells in verschiedenen Teilpopulationen zu untersuchen. Es werden Empfehlungen zur Auswahl von Variablen gegeben und Verfahren zur automatischen Auswahl von Variablen gezeigt. Des Weiteren wird die logistische Regression vermittelt, die zur Anwendung kommt, wenn die Zielgröße keine kontinuierliche, sondern eine kategoriale Variable ist. Mit der logistischen Regression können die Variablen ermittelt werden, mit denen eine Gruppenzugehörigkeit oder das Eintreten eines Ereignisses am besten erklärt werden kann. Ein logistisches Regressionsmodell kann darüber hinaus zur Klassifikation neuer Fälle bzw. zur Prognose zukünftiger Ereignisse eingesetzt werden. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit diesen fortgeschrittenen Methoden realitätsnahe Regressionsmodelle mit hohem Erklärungswert und guten Prognosen entwickeln können.

Kurssprache: Deutsch, Schulungsunterlagen: Englisch, digitale Form.
Zielgruppe: Professionals who manage NetApp storage systems and would like a deeper understanding of Clustered Data ONTAP system performance.
Kursziele: For those students who are looking for more in-depth knowledge on managing performance on Clustered Data ONTAP after completing DCADM should consider PERFCDOT. This course will teach students to use available tools such as system commands and NetApp OnCommand to collect and monitor performance data. Students will learn to use this data to identify and implement system changes that improve the efficiency of the system. Hands-on labs, case-studies, and technical discussions will take place throughout this 2-day course.

Dieses Seminar führen wir in Kooperation mit Fast Lane GmbH durch.

2-Tage Intensiv-Seminar

Einstieg in die statistische Prozesslenkung

SPC – Statistische Prozesslenkung für Einsteiger/-innen

Das Training macht nur in Kombination mit Prüfmittelfähigkeit/Messsystemanalyse (MSA) Sinn, denn qualifizierte Messsysteme sind eine wichtige Voraussetzung für SPC.

Zur Überwachung und Lenkung von Produktionsprozessen fordern die Regelwerke VDA und IATF 16949 mit statistischen Methoden zu arbeiten. Beherrschte Prozesse bzw. die Reduzierung des Prüfaufwands sind die Zielsetzung.

Im Seminar vermitteln wir Ihnen praxisnah, was hinter SPC steckt und wie man die Methodik richtig einsetzen kann. **Das Training ist sehr praxisorientiert und verzichtet weitgehend auf graue Theorie. Dem erfahrenen Trainer ist es wichtig, dass der Teilnehmer Zusammenhänge zunächst grafisch erkennt und erst im Anschluss statistisch bewertet. Damit verliert die Statistik ihren Schrecken und so kann echtes Verständnis entstehen. In Gruppenarbeiten üben Sie anschließend anhand von Beispielen die eigenständige und gezielte Durchführung von SPC Analysen.

• Damit Sie sich auf der „Landkarte“ der Statistik nicht verirren, zeigen wir Ihnen Möglichkeiten, um in jeder Lage Fähigkeitskennwerte zu ermitteln. Sie lernen die Unterschiede von Kurzzeit-Leistungsuntersuchungen und Langzeituntersuchungen kennen, Sie wissen mit nicht normal verteilten Daten umzugehen. Sie beherrschen die Anwendung der richtigen Qualitätsregelkarte und können eine statistische Auswertung beurteilen.

• Die Beispiele und Berechnungen, die während des Seminars durchgeführt werden, sollen zeigen, wie die statistischen Methoden im Alltag angewendet werden können, damit Statistik keine Theorie bleibt, sondern Ihnen hilft, die Qualität Ihrer Erzeugnisse richtig beurteilen zu können.

Kurssprache: Deutsch, Schulungsunterlagen: Englisch, digitale Form.
Zielgruppe: Professionals who manage NetApp storage systems and would like a deeper understanding of Clustered Data ONTAP system performance.
Kursziele: For those students who are looking for more in-depth knowledge on managing performance on Clustered Data ONTAP after completing DCADM should consider PERFCDOT. This course will teach students to use available tools such as system commands and NetApp OnCommand to collect and monitor performance data. Students will learn to use this data to identify and implement system changes that improve the efficiency of the system. Hands-on labs, case-studies, and technical discussions will take place throughout this 2-day course.

Dieses Seminar führen wir in Kooperation mit Fast Lane GmbH durch.

Der R-Kurs Einführung in die Programmierung mit R bietet Anfängern eine Einführung in die Programmierung mit R und der Entwicklungsumgebung RStudio. Sie erhalten neben einer fundierten Einführung in die Grundlagen der Programmierung mit R (Variablen, Datentypen, Datenstrukturen, Kontrollstrukturen, Funktionen, Programmierkonventionen) eine Einführung in die gängigen Methoden des Datenimports und der Datenaufbereitung mit den R-Paketen des Tidyverse: Sie lernen, mit readr Daten einzulesen, mit tibble Daten tabular und effizient zu bearbeiten, mit stringr Zeichenketten zu verarbeiten, mit forcats kategoriale Variablen zu handhaben, mit purrr sich wiederholende Aufgaben effizient zu programmieren und mit ggplot2 professionell wirkende Grafiken zu erstellen.

In dem Programmierkurs wird Wert auf den praktischen Anwendungsbezug gelegt. Ein wesentlicher Teil des Unterrichts besteht in der praktischen Anwendung und Übung mit der statistischen Programmiersprache R, der Entwicklungsumgebung RStudio und den R-Paketen des Tidyverse. Der Lehrstoff wird unter Zuhilfenahme professioneller Didaktik durch den Wechsel von Input und Übungen mit R, RStudio und Tidyverse vermittelt.

Dieser R-Kurs ist zur Vorbereitung auf unsere Data-Science-Kurse mit R geeignet. Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/

Kurssprache: Deutsch, Schulungsunterlagen: Englisch, digitale Form.
Zielgruppe: Professionals who manage NetApp storage systems and would like a deeper understanding of Clustered Data ONTAP system performance.
Kursziele: For those students who are looking for more in-depth knowledge on managing performance on Clustered Data ONTAP after completing DCADM should consider PERFCDOT. This course will teach students to use available tools such as system commands and NetApp OnCommand to collect and monitor performance data. Students will learn to use this data to identify and implement system changes that improve the efficiency of the system. Hands-on labs, case-studies, and technical discussions will take place throughout this 2-day course.

Dieses Seminar führen wir in Kooperation mit Fast Lane GmbH durch.

Design for Six Sigma:Design for Six Sigma (DFSS) ist die Anwendung von Six Sigma Prinzipien, gezieltem Projektmanagement, sowie Methoden und Werkzeugen aus Qualitätsmanagement, Quality Engineering und Statistik, speziell zugeschnitten auf die Anforderungen im Entwicklungsumfeld. Zielsetzungen sind dabei ein standardisiertes und transparentes Projektmanagementsystem, ein konsequentes und systematisches Risikomanagement, sowie die Realisierung des Grundsteins für Six Sigma-Qualität bereits bei der Produktentstehung. Dabei ist DFSS nicht nur auf die Produktentwicklung begrenzt, sondern wird Sie auch zielgerichtet bei der erfolgreichen Durchführung von Projekten zur Entwicklung und zum Redesign von Technologien, Prozessen und Dienstleistungen unterstützen. DFSS Green Belt:Als DFSS Green Belt leiten Sie entweder kleinere Teilprojekte im Entwicklungsumfeld oder sind als Teammitglied wichtiger Sparringspartner für den DFSS Black Belt bei komplexen Aufgabenstellungen. Dazu erhalten Sie eine fundierte Ausbildung in der DFSS Vorgehensweise, dem IDOV, DKOV bzw. DMADV Projektmanagement im Produktentstehungsprozess, sowie den einzelnen Werkzeugen und Methoden, z.B.> wie Designkonzepte erstellt und ausgewählt werden,> wie die kritischen und wichtigen Elemente einer Systemarchitektur bestimmt und deren Parameter mit Hilfe von statistischen Methoden optimiert und anschließend in die Serienfertigung übertragen werden.