Quantitative Methoden für Unternehmen
( 25 Module )

Modul #1
Einführung in quantitative Methoden
Überblick über quantitative Methoden, Bedeutung für geschäftliche Entscheidungen und Kursziele

Modul #2
Deskriptive Statistik
Maße der zentralen Tendenz, Variabilität und Datenvisualisierung

Modul #3
Wahrscheinlichkeitstheorie
Grundlegende Konzepte von Wahrscheinlichkeit, bedingter Wahrscheinlichkeit und Bayes-Theorem

Modul #4
Zufallsvariablen und -verteilungen
Diskrete und kontinuierliche Zufallsvariablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Erwartungswert

Modul #5
Stichproben und Stichprobenverteilungen
Arten von Stichprobenverfahren, Stichprobenverteilungen und zentraler Grenzwertsatz

Modul #6
Konfidenzintervalle
Aufbau und Interpretation von Konfidenzintervallen für Populationsmittelwerte und -anteile

Modul #7
Hypothesentests
Grundlegende Konzepte von Hypothesentests, Teststatistiken und p-Werten

Modul #8
Hypothesentests mit einer Stichprobe
Testen von Hypothesen über Populationsmittelwerte und -anteile mit Tests

Modul #9
Hypothesentests bei zwei Stichproben
Testen von Hypothesen über den Unterschied zwischen Mittelwerten und Anteilen zweier Populationen

Modul #10
ANOVA und Regressionsanalyse
Einführung in ANOVA und Regressionsanalyse, einschließlich einfacher und multipler Regression

Modul #11
Modellerstellung und -validierung
Modellerstellung, Validierung und Diagnose in der Regressionsanalyse

Modul #12
Zeitreihenanalyse
Einführung in die Zeitreihenanalyse, einschließlich Trendanalyse und Saisonalität

Modul #13
Prognosemethoden
Überblick über Prognosemethoden, einschließlich gleitender Durchschnitte, exponentieller Glättung und ARIMA-Modelle

Modul #14
Lineare Programmierung
Einführung in die lineare Programmierung, einschließlich grafischer Methode und Simplex-Methode

Modul #15
Ganzzahlige Programmierung
Einführung in die ganzzahlige Programmierung, einschließlich binärer ganzzahliger Programmierung und Branch-and-Bound-Methode

Modul #16
Dynamische Programmierung
Einführung in die dynamische Programmierung, einschließlich Anwendungen in der Operationsforschung

Modul #17
Entscheidung Analyse
Einführung in die Entscheidungsanalyse, einschließlich Entscheidungsbäume und Sensitivitätsanalyse

Modul #18
Simulationsmodellierung
Einführung in die Simulationsmodellierung, einschließlich diskreter Ereignissimulation und Monte-Carlo-Simulation

Modul #19
Optimierungstechniken
Überblick über Optimierungstechniken, einschließlich Gradientenabstieg und genetische Algorithmen

Modul #20
Data Mining und Business Intelligence
Einführung in Data Mining und Business Intelligence, einschließlich Data Warehousing und OLAP

Modul #21
Prädiktive Modellierung
Einführung in prädiktive Modellierung, einschließlich logistischer Regression und Entscheidungsbäume

Modul #22
Textanalyse
Einführung in Textanalyse, einschließlich Stimmungsanalyse und Themenmodellierung

Modul #23
Quantitative Methoden im Finanzwesen
Anwendungen quantitativer Methoden im Finanzwesen, einschließlich Risikoanalyse und Portfoliooptimierung

Modul #24
Quantitative Methoden im Marketing
Anwendungen quantitativer Methoden im Marketing, einschließlich Marketing-Mix-Modellierung und Kundensegmentierung

Modul #25
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in der Karriere im Bereich „Quantitative Methoden für die Wirtschaft“

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