Der Python-Kurs Multivariate Datenanalyse mit Python führt als Weiterbildung für fortgeschrittene Anwender in die multivariate Statistik ein. Die Anwendung der multivariaten Verfahren mit der Programmiersprache Python wird mit vielen Beispielen und Übungsaufgaben trainiert und vertieft. Das Ziel der Python-Schulung ist es, multivariate Verfahren mit Python anwenden zu können.

Der Nutzen des Seminars besteht darin, dass durch diesen Python-Kurs fortgeschrittene Anwender innerhalb von einer Woche in die Lage versetzt werden, multivariate Verfahren anzuwenden und die Ergebnisse korrekt zu interpretieren. Multivariate Verfahren erlauben es, die Variablen in einem Datensatz gemeinsam zu analysieren und sind somit den univariaten Verfahren des Grundlagenkurses Grundlagen der Statistik mit Python überlegen. Die Vorteile werden im nächsten Abschnitt erläutert.

Das Wichtigste auf einen Blick

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Was sind multivariate Verfahren?

Die Multivariate Statistik untersucht den Einfluss von mehreren statistischen Variablen zugleich. Zusammenhangsstrukturen zwischen den Variablen können nur mit den multivariaten Verfahren der multivariaten Statistik erkannt werden. Damit sind diese den univariaten Verfahren überlegen, bei denen der Einfluss jeder Variablen auf die Messgröße einzeln analysiert wird. Die univariaten Verfahren werden in dem Python-Kurs Grundlagen der Statistik mit Python vermittelt.

Multivariate Verfahren wollen im Wesentlichen die in einem Datensatz enthaltene Zahl der Variablen reduzieren, im Ergebnis aber die Gesamtheit der enthaltenen Information berücksichtigen. Dazu wird die Struktur der Daten analysiert. Entweder gibt man im Rahmen der multivariaten Statistik eine Struktur vor und prüft mit Hilfe strukturprüfender Verfahren, ob die Daten mit der vorgegebenen Struktur zusammenpassen, oder man versucht im Rahmen der explorativen Statistik, die Struktur zu entdecken und aus den Daten zu extrahieren.

Beide Verfahrensarten der multivariaten Statistik ergänzen sich häufig. So werden beispielsweise mit Hilfe der Clusteranalyse verschiedene, voneinander abgrenzbare Kundengruppen bestimmt. Mittels einer nachgeschalteten logistischen Regression können dann die Merkmale analysiert werden, mit denen die gefundenen Gruppen sich voneinander unterscheiden lassen. Mit den gewonnenen Erkenntnissen kann bei neuen Fällen die Gruppenzugehörigkeit prognostiziert werden. Oder eine Vielzahl von zu analysierenden Variablen werden zunächst mit Hilfe einer Faktorenanalyse auf wenige Faktoren reduziert. Anschließend werden die auf diese Weise ermittelten Faktoren mit Regressions-, Varianz- oder Zeitreihenanalysen untersucht.

Multivariate Verfahren werden erfolgreich in den verschiedensten Feldern eingesetzt wie beispielsweise in den betriebswirtschaftlichen Anwendungsbereichen (Marktforschung und Marketing), in der Technik (Produktentwicklung und Produktion) und in den wissenschaftlichen Anwendungsbereichen (Naturwissenschaften, Biowissenschaften, Sozialwissenschaften, Medienwissenschaften, Medizin, Pharmazie, Psychologie, Pädagogik, Soziologie usw., um nur einige zu nennen).

Aufbau des Python-Kurses

Der Python-Kurs Multivariate Datenanalyse mit Python besteht aus einem dreitägigen Basistraining und einem zweitägigen Aufbautraining, die voneinander unabhängig besucht werden können. Im Basistraining werden die strukturprüfenden, insbesondere die regressionsanalytischen Verfahren vorgestellt. Im Aufbautraining werden die strukturentdeckenden Verfahren, insbesondere die Zeitreihenanalyse, die Clusteranalyse und die Faktorenanalyse vermittelt. Die Varianzanalyse ist Schwerpunktthema des Aufbaukurses des Python-Seminars Grundlagen der Statistik mit Python.

Im dreitägigen Basistraining vom Python-Kurs Multivariate Datenanalyse mit Python werden die regressionsanalytischen Verfahren behandelt. Dazu gehören die multiple Regressionsanalyse, die die linearen und nichtlinearen Zusammenhänge zwischen mehreren Variablen quantitativ beschreibt und erklärt und Prognosen erlaubt, und die logistische Regression, die zur Klassifizierung und Risikoabschätzung von Einzelfällen geeignet ist. Im dreitägigen Basistraining wird bei beiden Verfahren gezeigt, wie lineare, nicht-lineare und kategoriale Einflussgrößen und deren Wechselwirkungen modelliert werden. Mit diesen fortgeschrittenen Kenntnissen können komplexe und realitätsnahe Regressionsmodelle mit hohem Erklärungswert und sehr guten Prognosen entwickelt werden.

Im zweitägigen Aufbautraining vom Python-Kurs Multivariate Datenanalyse mit Python werden strukturentdeckende Verfahren behandelt, die der Entdeckung von Zusammenhängen zwischen Variablen dienen. Dazu gehören die Zeitreihenanalyse, die Zeitreihen mittels verschiedener Verfahren (exponentielle Prognosemodelle und ARIMA-Modelle in den verschiedensten Varianten) untersucht und Prognosen für zukünftige Entwicklungen erlaubt, die Clusteranalyse, die eine Vielzahl von Fällen zu wenigen Gruppen (Cluster) bündelt, und die explorative Faktorenanalyse (Hauptkomponentenanalyse und Hauptachsenanalyse), die eine Vielzahl von Variablen zu wenigen Dimensionen (Faktoren) reduziert. Mit der logistischen Regression des Basiskurses kann ermittelt werden, mit welchen Variablen die in der Clusteranalyse gefunden Gruppen am besten beschrieben werden können. Als Ergänzung zur Faktorenanalyse wird die Reliabilitätsanalyse behandelt, die die Reliabilität eines Itemsets für einen Faktor prüft. Es wird insbesondere gezeigt, wie mit Hilfe der Faktoren- und Reliabilitätanalyse die Güte eines Fragebogens zur Messung latenter Konstrukte überprüft werden kann.

Eine detaillierte Auflistung der Kursinhalte finden Sie → hier.

Nutzen der Weiterbildung

Der Nutzen des Seminars besteht darin, dass Sie durch diesen Python-Kurs innerhalb von einer Woche in die Lage versetzt werden, multivariate Verfahren auf einem hohen Niveau anzuwenden und zu interpretieren. Damit dies gelingt, wird nicht nur das theoretische Hintergrundwissen vermittelt, sondern auch die praktische Anwendung und Umsetzung mit der von Experten im Bereich von Data Science und der künstlichen Intelligenz bevorzugt eingesetzten statistischen Analyse-Umgebung Python mit Spyder. Dabei werden die aktuell leistungsfähigsten Python-Pakete zur effizienten Auswertung und professionellen Erstellung von publikationsfertigen Grafiken und Tabellen eingesetzt. Damit Sie den vollen Nutzen der Weiterbildung erfahren können, empfiehlt es sich, den kompletten Kurs mit beiden Teilkursen zu belegen.

Zielgruppe der Python-Schulung

Der Python-Kurs richtet sich an Anwender, Fachkräfte, Doktoranden und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Business Intelligence) und der psychologischen, klinischen, pharmazeutischen und biologischen Forschung, die mit den fortgeschrittenen Verfahren der multivariaten Statistik mehr aus ihren Daten herausholen wollen.

Voraussetzungen für den Python-Kurs

Die Inhalte des Python-Kurses Grundlagen der Statistik mit Python werden vorausgesetzt (Interpretation von Korrelationskoeffizienten wie Pearsons r und Signifikanztests wie dem t-Test sollten bekannt sein). Grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit Python und Spyder – wie Datenimport, Datenaufbereitung, Grafikerstellung und statistische Standardverfahren – werden vorausgesetzt, ständig angewendet und vertieft. Wenn der Umgang mit Python und Spyder nicht vertraut sein sollte (aber Sie haben solide statistische Grundkenntnisse und kennen sich mit Pearsons r und dem t-Test aus), können die Voraussetzungen mit der Einführung in die Programmierung mit Python geschaffen werden. Falls Sie einfach nur die Entwicklungsumgebung Spyder nicht kennen sollten (aber die anderen Voraussetzungen sind erfüllt), können Sie entweder an dem Kurs mit einer anderen Entwicklungsumgebung teilnehmen oder alternativ sich in die Entwicklungsumgebung Spyder einarbeiten: Dokumentation zu Spyder und Tutorial zu Spyder.

Der Unterricht des Aufbaukurses setzt außerdem die Kenntnis der Regressionsanalyse voraus. Sonst lassen sich einige Verfahren des Aufbaukurses kaum vermitteln.

Lernziele der Python-Schulung

fortgeschrittene Funktionen von Python kennen lernen, Daten mit Hilfe der multivariaten Statistik auswerten können, Ergebnisse von multivariaten Verfahren grafisch darstellen, erläutern und interpretieren können, aufgrund einer Fragestellung das geeignete multivariate Verfahren identifizieren und anwenden können

Übungen im Python-Kurs

Die Beispiele und Übungsaufgaben stammen aus den Bereichen der Technik, der Medizin, des Marketings, der Marktforschung und den Sozialwissenschaften und lassen sich leicht auf andere Bereiche übertragen. Sie erfolgen in dem Python-Kurs mit der Programmiersprache Python und der Entwicklungsumgebung Spyder aus der Python Anaconda Distribution. Falls Sie Spyder nicht kennen sollten, können Sie entweder an dem Kurs mit einer anderen Entwicklungsumgebung teilnehmen oder alternativ sich in die Entwicklungsumgebung Spyder einarbeiten: Dokumentation zu Spyder und Tutorial zu Spyder.

Dauer der Python-Schulung

Der Python-Kurs Multivariate Datenanalyse mit Python besteht aus einem

• 3-tägigen Basis-Training Multivariate Datenanalyse mit Python und einem anschließenden
• 2-tägigen Aufbau-Training Multivariate Datenanalyse mit Python, die auch zusammen als
• 5-tägiges Komplett-Training gebucht werden können.

Die Kursdauer erlaubt es, die Verfahren in der Tiefe kennenzulernen, dass Sie diese professionell anwenden und miteinander kombinieren können. Bei einer geringeren Kursdauer würden die vermittelten Kenntnisse nicht ausreichen, valide Modelle mit hoher Güte und zuverlässigen Prognosen zu entwickeln.

Jede der drei Schulungen kann auch als Inhouse-Schulung in Ihrer Organisation stattfinden.

Alternative und weiterführende Seminare

Diesen Python-Kurs gibt es alternativ auch mit der statistischen Programmiersprache R. Nach Abschluss des Kurses Multivariate Datenanalyse mit Python können Sie an den folgenden Python-Seminaren teilnehmen:

• Data Science Crash Course mit Python
• Deep Learning mit Python
• Data Mining mit Python

Termine und Preise für Multivariate Datenanalyse mit Python

• Leistungen: Unterricht im zentral gelegenen Seminarraum (bzw. virtuellen Seminarraum bei Zoom), max. 10 Teilnehmer pro Veranstaltung, persönliche Betreuung durch den Dozenten, täglicher Unterricht 9-17 Uhr, umfangreiche Schulungsunterlagen, Schulungszertifikat.
• Unsere Garantien: Durchführungsgarantie, Best-Price-Garantie, Beste-Technik-Garantie, Gruppengrößengarantie, Zufriedenheitsgarantie, Nutzengarantie, Nachhaltigkeitsgarantie (siehe unten).
• Buchen ohne Risiko: Keine Vorkasse, Rechnung mit Zahlungsziel 14 Tage nach Seminarende, kostenfreie Stornierung bis 14 Tage vor Seminarbeginn, bei Nichtgefallen Rücktritt bis zum Ende des ersten Seminartags möglich (Rechnung braucht nicht bezahlt zu werden).
• Preisnachlässe: Organisationen können bei der Buchung von zwei Seminarplätzen im 5-tägigen Komplett-Training kostenlos eine dritte Person anmelden (bei der Buchung von zwei Plätzen können drei Namen an der Kasse angegeben werden). Informationen zu Bildungsurlaub und Ermäßigungen für Arbeitnehmer, Studierende und andere Selbstzahler finden Sie im Kasten auf der rechten Seite (bzw. am Ende der Seite).
• Hinweise: Sie nehmen mit Ihrem eigenen PC/Laptop teil. Falls auf dem teilnehmenden Computer die Python Anaconda Distribution nicht installiert werden kann, kann gegen eine geringe Gebühr der Fernzugriff (VNC) auf einen unserer → Schulungslaptops gemietet werden. Präsenzseminare finden zu Ferien- und Messezeiten nicht statt. Weitere Infos finden Sie → hier.

Sie erhalten eine Rechnung mit tagesaktuellem Datum und Zahlungsziel 14 Tage nach Seminarende.

Seminar	Ort	Termin	Dauer	Plätze	Preis*	+19% MwSt.
Basis-Training	Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren	27.11. - 29.11.2023 ✓Termin wird garantiert, wenn Sie buchen.	3 Tage	> 5 frei	10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  1.345 €	">	BUCHEN
Aufbau-Training	Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren	30.11. - 01.12.2023 ✓Termin wird garantiert, wenn Sie buchen.	2 Tage	> 5 frei	10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  895 €	">	BUCHEN
Komplett-Training	Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren	27.11. - 01.12.2023 ✓Termin wird garantiert, wenn Sie buchen.	5 Tage	> 5 frei	15% 15 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  2.125 €	">	BUCHEN

^*Nettopreise ohne MwSt. Endpreis wird im Warenkorb angezeigt. Angaben wurden am 05.10.2023 um 05:12 Uhr aktualisiert.

Unsere Garantien

	Durchführungsgarantie: Wir garantieren Ihnen die Durchführung unserer Seminare ab zwei Anmeldungen. Wird bei einem Präsenzseminar die Mindestteilnehmerzahl nicht erreicht, wird das Präsenzseminar in ein Online-Seminar gewandelt.
	Best-Price-Garantie: Bei uns erhalten Sie den besten Preis. Sollten Sie bis zum Seminarbeginn ein von den Inhalten und Leistungen vergleichbares und günstigeres Seminar finden (nicht bei Ihnen selbst), erstatten wir die Differenz.
	Beste-Technik-Garantie: Wir setzen nur die beste Technik und Software in unseren Online-Seminaren ein. Unsere Seminare zeichen sich von unserer Seite aus durch stabile Verbindungen, hochauflösende Bilder und eine klare und störungsfreie Sprachübertragung aus.
	Gruppengrößengarantie: Wir garantieren Ihnen, dass unsere Seminare mit nicht mehr als 10 Personen belegt werden. Sie werden von unseren Dozenten in Kleingruppen individuell und persönlich betreut.
	Zufriedenheitsgarantie: Sollte ein mehrtägiges Seminar nicht Ihren Erwartungen entsprechen, können Sie Ihre Teilnahme am ersten Tag abbrechen und die Rechnung braucht nicht bezahlt zu werden.
	Nutzengarantie: Sollten Sie nach einem halben Jahr feststellen, dass Sie nichts von dem Gelernten in Ihrem Berufsalltag anwenden konnten, dürfen Sie kostenfrei ein weiteres unserer Seminare besuchen.
	Nachhaltigkeitsgarantie: Sollte eine Person innerhalb eines halben Jahres nach der Teilnahme an einem unserer Seminare unvorhergesehen für mehr als 6 Monate Ihrer Organisation nicht zur Verfügung stehen (wegen Kündigung, Elternzeit, Erkrankung oder Sonderurlaub), darf eine andere Person Ihres Unternehmens kostenfrei an einem Seminar mit demselben Inhalt teilnehmen.

Offene Schulungen in Multivariate Datenanalyse mit Python

 

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