Angewandte Statistik und prädiktive Methoden - Seminar / Kurs von Universität Ulm

Eine Einführung statistische Methoden und deren Anwendung zur Entwicklung von Vorhersagemodellen bei großen Datenmengen unter der Leitung von Prof. Dr. Jan Beyersmann, Institut für Statistik, Universität Ulm

Inhalte

Der erste Teil des Zertifikatskurses liefert Ihnen eine kurze Einführung in Grundbegriffe der Statistik wie Konfidenzintervalle und Hypothesentests und diskutiert anschließend lineare Modelle und die logistische Regression. Im zweiten Teil des Kurses werden Methoden der angewandten Statistik zur Entwicklung von Prädiktionsmodellen unter statistischer Unsicherheit und deren Bewertung behandelt und näher erläutert.

Unternehmen stehen heutzutage – bspw. über soziale Medien und das In-ternet (z.B. Online Social Networks, Wikis, Bewertungs- und Rezensions-Communities, Diskussionsforen), aber auch in traditionellen Datenbanken (z.B.Data-Warehouse, Kundendatenbanken) – enorme Datenmengen in strukturierter (bspw. Beziehungen zwischen Netzwerkakteuren) oder unstrukturierter Form(bspw. Textinhalt von Tweets) zur Verfügung. Die zielgerichtete und fundierteAnalyse dieser Daten mittels automatisierter Verfahren aus den Bereichen SocialNetwork Analysis und Text Mining ermöglicht eine verbesserte Entscheidungs-unterstützung und birgt großes Potenzial, bspw. in den Bereichen Produktent-wicklung, Marketing und Customer Relationship Management. Im Modul „Big(Social) Data Analytics – Methoden und Anwendungen“ werden hierfür zentra-le Methoden und Techniken wie z.B. Community Detection in sozialen Netz-werken, Sentimentanalyse von Kundenstimmen und Klassifikation von Tweetsmittels neuronaler Netze vermittelt und fallstudienbasiert mit realen Daten undCases mit der Programmiersprache R illustriert

Im Mittelpunkt des Kurses stehen also folgende Themen:

  • Regressionsmodelle
  • Varianzanalyse
  • logistische Regression
  • Prädikation: Plug-In, Bootstrap, Bayes
  • Prädikation: Diskriminierung, Kalibrierung, Scoring: Plug-In, Bootstrap, Bayes
  • Prädiktion unter statistischer Unsicherheit

 

Lernziele

Der Zertifikatskurs Angewandte Statistik und prädiktive Methoden beinhaltet eine erste Einführung in fortgeschrittene statistische Methoden.

Die Teilnehmerinnen und Teilnehmer erlernen, zu einem gegebenen Datensatz eine Varianzanalyse mit Hilfe statistischer Software, insbesondere mit der Sprache R zu berechnen.

Folgende Themen stehen im Mittelpunkt des Kursangebots:

  • Einführung: Social Media Analytics als hoch relevantes Thema
  • Überblick und Grundlagen zu Social Media Analytics: Strategische Aspekte,Gestaltungsbereiche und wesentliche Bestandteile
  • Social Media Analytics
  • Methoden und Anwendungen: Textanalyse (z. B. Klassifikation von Texten mittels Support Vector Machines, Sentiment-Analyse
  • Soziale Netzwerkanalyse (z. B. Identifizierung einflussreicher Nutzer mithilfevon Vernetzungsmaßen, Community Detection)
  • Prognose (z. B. Markov-Modelle zur Prognose von Nutzerverhalten
  • Zusammenfassung und kritische Würdigung

 

Zielgruppen

Interessierte mit einem ersten Hochschulabschluss, z.B. Bachelor.

SG-Seminar-Nr.: 5607560

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