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

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

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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

Nächster Starttermin

01. Dezember 2023

Termine

01. Dezember 202302. Dezember 202315. Dezember 202316. Dezember 202313. Januar 2024

Prüfung

27. Januar 2024
(schriftliche Klausurarbeiten)

Anmeldeschluss

17. November 2023

Niveau

Beginner, DQR-Level 6

Voraussetzungen

Hochschulzugangsberechtigung, Grundlagen der Statistik, Grundlagen der Programmierung (Python)

Sprache

Deutsch / Englisch

Freie Plätze

Lehrende

Prof. Dr. Dieter Joenssen

Ort

Hochschule Aalen oder via Zoom

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung

Kosten

1.600,- EUR

Kosten mitESF-Förderung*

1.120,-EUR

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Anja Neuschl

Weiterbildungs- und Zertifikatskurse

07361 576 - 1457
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