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Forschungsmethoden & Quantitative Grundlagen
Erlernen Sie quantitative und qualitative Methoden der empirischen Sozialforschung sowie wesentliche wirtschaftsstatistische und wirtschaftsmathematische Grundlagen, um Untersuchungen selbstständig durchzuführen, auszuwerten und zu beurteilen, außerdem Ergebnisse von mathematischen und statistischen Modellen kritisch zu hinterfragen.
Zielgruppe
Für Fach- und Führungskräfte aller Fachrichtungen, die sich für quantitative und qualitative Methoden der empirischen Sozialforschung interessieren.
Lernziele
Die Teilnehmenden werden in die Lage versetzt, mit Hilfe von qualitativen und quantitativen Methoden Zusammenhänge beschreiben, analysieren, erklären und beurteilen zu können. Sie kennen und verstehen die wesentlichen wirtschaftsstatistischen und wirtschaftsmathematischen Grundlagen als Basis für die Methoden der Künstlichen Intelligenz/des maschinellen Lernens. Sie können Methoden und Werkzeuge der quantitativen und qualitativen Analyse anwenden und Untersuchungen selbstständig durchführen, auswerten und beurteilen. Sie können die Ergebnisse der mathematischen und statistischen Modelle kritisch hinterfragen.
Lehrinhalte
1. Grundlagen wissenschaftlichen Arbeitens
1.1 Anforderungen an wissenschaftliches Arbeiten
1.2 Aufbau und Verfassen von wissenschaftlichen Arbeiten (Zitation, Gliederung, Hypothesengenerierung, Forschungsmethodik, Erstellen eines Exposés etc.)
1.3 Qualitative Forschungsdesigns und Erhebungsmethoden (Qualitative Interviews, Qualitative Feldforschung)
1.4 Qualitative Inhaltsanalyse und computergestützte Auswertung qualitativer Daten
2. Quantitative Grundlagen (als Basis für KI/ML)
2.1 Grundlagen der Differentialrechnung und Optimierung (Numerische Differentiation von Funktionen einerund mehrerer Veränderlicher, Optimierung unter Nebenbedingungen)
2.2 Lineare Algebra – Matrizen und Vektoralgebra in Python (Matrizen und Matrizenoperationen, Matrizenmultiplikation, Transponierte und Inverse Matrix, Optimierung in Vektorschreibweise)
2.3 Deskriptive Statistik / Explorative Datananalyse (EDA)
2.4 Induktive Statistik
- Konfidenzintervalle
- Statistische Tests
- Lineare Regression
- Zeitreihenanalyse
Didaktisches Konzept
Didaktisch sinnvolle Kombination aus Präsenzstudium, geleiteten E-Learning-Einheiten und selbst gesteuertem Lernen.
Lernform
Präsenz + Live-Online
Dauer
4-6 (Online-)Präsenztage + E-Learning + Prüfungseinheit
Freie Plätze
15
Nächster Starttermin
19. September 2025
Termine
19. September 2025
09:30 - 16:45 Uhr
Hochschule Mannheim
11. Oktober 2025
09:30 - 16:45 Uhr
Live-Online
18. Oktober 2025
09:30 - 16:45 Uhr
Live-Online
15. November 2025
09:30 - 15:00 Uhr
Live-Online
Prüfung
06. Dezember 2025
(Portfolio)
Anmeldeschluss
05. September 2025
Niveau
Advanced, DQR-Level 7
Voraussetzungen
Abgeschlossenes Erststudium, Analysis, Lineare Algebra, Statistik
Sprache
Deutsch
Workload
30 UE Präsenz / virtuelle Präsenz
10 UE geleitetes E-Learning
110 UE Selbststudium
Lehrende
Prof. Dr. Stefan Rist
Ort
Live Online, Präsenz Hochschule Mannheim
Abschluss
Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung,
Teilnahmebescheinigung
Kosten
1.600,- EUR
IHRE ANSPRECHPERSON
Karen Huep
Weiterbildungs- und Zertifikatskurse
07361 576 - 1453
0160 - 1058367
karen.huep(at)hs-aalen.de