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Datenmanagement & Statistik | MCI Micro-Credential
Allgemeines über MCI Online Micro-Credentials
Ein Micro-Credential ist ein digitaler Nachweis über eine kompakte Lerneinheit. Sie bieten eine flexible und effiziente Möglichkeit, Kompetenzen zu erwerben und zu validieren, ohne lange Studienprogramme absolvieren zu müssen. Die MCI Micro-Credentials sind 100% online und ermöglichen es, sich flexibel weiterzubilden, kompaktes Wissen anzueignen und trainings on the job zu absolvieren. Diese Kurse richten sich an Interessierte, Jungunternehmer:innen und Nachwuchsführungskräfte aller Fachdisziplinen, die einen Überblick über die verschiedenen Kernbereiche der Betriebswirtschaftslehre erlangen möchten.Dauer: ca. 6 Wochen
Teilnahme und Zertifikat: EUR. 540,-
Datenmanagement & Statistik | MCI Micro-Credential
Beschreibung:
- Grundlegende Kenntnisse (Daten & Informationen, Good Academic Practice)
- Umgang mit Informationen
- Angewandte Statistik
- Kommunizieren (Visualisierung, Tools)
Lernziele:
Nach Abschluss dieses Kurses können Studierende- die Hauptziele und Grundprinzipien der Statistik verstehen.
- zwischen verschiedenen Datentypen unterscheiden und die geeigneten Methoden für deren Umwandlung und Analyse verstehen.
- Daten anhand verschiedener Parameter, Verteilungen und Abbildungen beschreiben, um Informationen effektiv zu vermitteln.
- den Prozess der Hypothesenprüfung erklären, einschließlich der Formulierung von Null- und Alternativhypothesen, der Auswahl geeigneter Tests und der Interpretation der Ergebnisse.
- die Beziehungen zwischen den Variablen mit Hilfe geeigneter Indikatoren wie Korrelationskoeffizienten und Regressionsmodellen ausdrücken und analysieren.
- statistische Tests auf Unabhängigkeit durchführen, um festzustellen, ob eine signifikante Beziehung zwischen zwei kategorialen Variablen besteht.
- ethische und unethische Praktiken bei der statistischen Analyse erkennen, die jeweiligen Auswirkungen verstehen und sich zur Wahrung der Integrität bei ihren Analysen verpflichten.
- ethische Richtlinien bei der Sammlung, Analyse und Präsentation von Daten verstehen und einhalten und dabei den Schutz der Privatsphäre, die Zustimmung und die Genauigkeit gewährleisten.