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“
