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Birgit Welt

Study Coach

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Data Analytics

Für Fach- und Führungskräfte, die Interesse an Charakteristika, Chancen und Risiken von Data Analytics & Big Data haben.

Lernziele


Die Teilnehmenden sind in der Lage, multivariate Daten zu analysieren und entsprechende Methoden bei der Auswertung multivariater Daten richtig einzusetzen. Darüber hinaus vertiefen die Teilnehmenden ihr Wissen durch die praktische Anwendung der Analysen am PC. Sie können zudem Analyseergebnisse bewerten und im Hinblick auf die zugrundeliegende Problemstellung interpretieren und gesicherte Handlungsempfehlungen formulieren.

Lehrinhalte


  1. Einführung
    1. Motivation und Einordnung
    2. Installation und Nutzung von R
  2. Daten- und Distanzmatrizen
    1. Definitionen und Notation
    2. Merkmale: Arten, Visualisierung und Ähnlichkeit
    3. Distanzaggregation
  3. Klassifikation von Objekten
    1. Zielsetzung und Arten
    2. Initiallösung durch Heuristiken
    3. Bewertungskriterien
    4. Verbesserung durch das Tauschprinzip
    5. Hierarchische Verfahren für alternative Initiallösungen
  4. Dimensionsreduktion zur Strukturanalyse
    1. Mehrdimensionale Skalierung
    2. Faktorenanalyse
  5. Identifikation und Erklärung von Abhängigkeiten
    1. Regression
    2. Diskriminanzanalyse
    3. ANOVA

Didaktisches Konzept


Das Modul beginnt mit einer Vorlesungseinheit, in der die relevanten theoretischen Grundlagen - unter Einbeziehung eines durchgängigen Beispiels - interaktiv erarbeitet und dargestellt werden. Diese werden in einer anschließenden Übung, inklusive praktischer Umsetzung am Softwaretool, durch die Teilnehmenden im Selbststudium vertieft. Lösungen der und Herausforderungen in den Übungen werden mit Hinweisen auf Best-Practices diskutiert.

Weitere Informationen zum Download


Lernform

Blended Learning / Online / Präsenz

Zeitraum

4-6 (Online-)Präsenztage + E-Learning + Prüfungseinheit

Workload

5 ECTS

30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

20 UE geleitetes E-Learning

100 UE Selbststudium

Prüfung

21. Mai 2022
(schriftliche Klausurarbeiten)

Anmeldeschluss

11. März 2022

Niveau

Beginner

Voraussetzungen

Grundlagen der Statistik, Grundlagen der Programmierung (Python)

Sprache

Deutsch / Englisch

Freie Plätze

10

Lehrende

Prof. Dr. Dieter Joenssen

Ort

Hochschule Aalen oder via Zoom

Angebotshäufigkeit

Wintersemester

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung

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Katharina Grimm

Katharina Grimm

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katharina.grimm(at)hs-aalen.de