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Schulung - Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und des Bayes-Theorems

Vom Zufall zur Vorhersage: Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und des Bayes-Theorems (Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, Bedingte Wahrscheinlichkeit, Unabhängigkeit, Bayes-Theorem

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Die Wahrscheinlichkeit ist ein grundlegender Bestandteil der Statistik, insbesondere der Wahrscheinlichkeitstheorie. Data Manager, Data Analysts, Data Scientists, Business Analysts und Controller nutzen sie, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses zu quantifizieren und statistische Schlussfolgerungen zu ziehen. Durch die Anwendung der Wahrscheinlichkeit können wir Unsicherheiten analysieren, Prognosen erstellen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen.

Das Trainingsziel des Seminars ist es, den Teilnehmern ein grundlegendes Verständnis für die Konzepte und Methoden der Wahrscheinlichkeit zu vermitteln, insbesondere in Bezug auf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, bedingte Wahrscheinlichkeiten, Unabhängigkeit und das Bayes-Theorem (basic). Darüber hinaus zielt das Seminar darauf ab, den Teilnehmern das nötige Wissen und die Fähigkeiten im Bereich Schulung und Training 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 sowohl für Schulungs- als auch Trainingssituationen anwenden können. Die Schulung wird die Teilnehmer befähigen, Wahrscheinlichkeiten besser zu verstehen und ihre Analysefähigkeiten zu verbessern, während das Training sie in die Lage versetzen wird, das erlernte Wissen effektiv zu vermitteln und praktisch anzuwenden. Die Kombination von theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen wird den Teilnehmern ein solides Fundament für den Umgang mit Wahrscheinlichkeitskonzepten in Schulungs- und Trainingsszenarien bieten.

Das Trainingsziel des Seminars ist es, den Teilnehmern ein grundlegendes Verständnis für die Konzepte und Methoden der Wahrscheinlichkeit zu vermitteln, insbesondere in Bezug auf die Eintritts-Wahrscheinlichkeit, auf bedingte Wahrscheinlichkeiten, auf Unabhängigkeiten und das Bayes-Theorem (basic).

Darüber hinaus zielt das Seminar darauf ab, den Teilnehmern das nötige statistische 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. Die Schulung wird die Teilnehmer befähigen, Wahrscheinlichkeiten besser zu verstehen und ihre Analysefähigkeiten zu verbessern, während das Training sie in die Lage versetzen wird, das erlernte Wissen effektiv zu vermitteln und praktisch anzuwenden.

Die Kombination von theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen wird den Teilnehmern ein solides Fundament für den Umgang mit Wahrscheinlichkeitskonzepten bieten.

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Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

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

Voraussetzungen

Eines der großartigen Merkmale dieser Schulung ist, dass Sie keinerlei Vorkenntnisse benötigen, um daran teilzunehmen. Unser Kurs ist speziell darauf ausgerichtet, allen Interessierten einen einfachen Einstieg in das Thema zu ermöglichen.
Trainingsprogramm

Trainingsprogramm

Verständnis der Wahrscheinlichkeit:

  • Die Teilnehmer sollen ein solides Verständnis des Konzepts der Wahrscheinlichkeit entwickeln.
  • Sie werden lernen, wie die Wahrscheinlichkeit definiert ist, wie sie gemessen wird und welche Eigenschaften sie besitzt.

Berechnung der Wahrscheinlichkeit:

  • Die Teilnehmer sollen in der Lage sein, die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu berechnen.
  • Sie werden lernen, wie man Wahrscheinlichkeiten durch Zählen von günstigen und möglichen Ergebnissen, durch Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder durch Anwendung von Regeln wie dem Additionssatz und dem Multiplikationssatz berechnet.

Bedingte Wahrscheinlichkeit:

  • Die Teilnehmer sollen das Konzept der bedingten Wahrscheinlichkeit verstehen.
  • Sie werden lernen, wie man die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses unter gegebenen Bedingungen berechnet und wie man bedingte Wahrscheinlichkeiten interpretiert.

Unabhängigkeit:

  • Die Teilnehmer sollen verstehen, was Unabhängigkeit von Ereignissen bedeutet.
  • Sie werden lernen, wie man die Unabhängigkeit von Ereignissen prüft und wie sich Unabhängigkeit auf die Wahrscheinlichkeiten auswirkt.

Bayes-Theorem (basic):

  • Die Teilnehmer sollen das Bayes-Theorem verstehen und anwenden können.
  • Sie werden lernen, wie man Bayes-Theorem verwendet, um Wahrscheinlichkeiten zu aktualisieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

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, praxisnahnen  Übungs- und Anwendungsaufgaben erfolgen, durch Problemorientiertes Lernen an realen Problemen, Konstruktivismus/Aktives Lernen, Peer-Learning & 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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Sessions

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