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Kursinfo  –  Risikoanalyse und Simulation (RAS)

Kursziel:

Ziel dieses Methodenkurses ist eine Einführung in statistische Verfahren der Risikoanalyse und der Simulation von seltenen Ereignissen (Rare events). Unsere Methodenkurse sind softwareunabhängig konzipiert und eignen sich auch für Anwender, die nicht mit STATISTICA arbeiten.

Zielgruppe:

Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte in Dienstleistungs- oder Industrieunternehmen, welche Best- oder Worst-Case-Szenarien entwickeln, Schadens- und Betrugsfälle prognostizieren oder Risiken wie Produktfehler oder Störfälle abschätzen möchten.

Kursinhalte:

Der Kurs gibt einen praxisnahen Überblick zu Verfahren der Risikoabschätzung und Simulation. Dabei werden spezielle Verteilungsmodelle, uni- und multivariate Simulationstechniken und baumbasierende Data-Mining-Verfahren eingesetzt. Die Themen:

Peaks

Der Kurs ist softwareunabhängig und branchenübergreifend konzipiert. Die Teilnehmer erhalten ein ausgedrucktes Handbuch mit allen Kursfolien.

Voraussetzungen:

Um von der Schulung voll profitieren zu können, sollten die Teilnehmer über Methodenkenntnisse in multivariater Statistik verfügen.

Ergänzende Kurse:

Für Teilnehmer ohne ausreichende Vorkenntnisse bieten wir unseren Methodenkurs "Einführung in die Statistik – Teil 2" (STA2) an, zur weiteren Vertiefung von Data-Mining-Verfahren die Methodenkurse "Methoden für statistisches Data Mining" (MDM) und "Data Mining in der Praxis" (PDM). Für die praktische Umsetzung empfehlen wir die Produktkurse "STATISTICA Professionell" (PRO) und "STATISTICA Data Miner Quickstart" (SDM).

Ausbildungsgänge:   Ausbildungsschema

Als Alternative zur individuellen Zusammenstellung von Kursen bieten wir themenorientierte Kombinationen einzelner Kurse als geschlossene Ausbildungsgänge an. Der Kurs "Risikoanalyse und Simulation" (RAS) ist eine ideale Ergänzung der Ausbildungsgänge zum STATISTICA Mining-Expert und zum Data-Mining-Expert.

Dauer:  1 Tag            Zeit:  9:30 - 17:00 Uhr            Preis:  EUR 750,- (zzgl. MwSt.) je Teilnehmer

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