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Statistik für Data Science, AI und Risk Management - GRUNDLAGEN - 32 UE - DE EN
Termin
Termin 14.09.2026 - 08.10.2026
Ort
OrtMarischkapromenade 3 / TOP 9
1210 Wien
Preis
Preis € 1.100,00
UE
UE32

Einstieg möglich bis:14.09.2026

Kurszeiten

14.09.2026, 17:30 - 08.10.2026, 21:30

Ort

Marischkapromenade 3 / TOP 9
1210 Wien
Wöchentlich jeweils Montag und Donnerstag, 17:30 bis 21:30

Beschreibung

KURSBESCHREIBUNG

In diesem Workshop beschäftigen wir uns in acht Terminen mit den Grundlagen der angewandten Statistik, Schätzfunktionen sowie statistschen Tests und der Regressionsrechnung jeweils mit einfachen illustrierenden Beispielen und Übungen.

Die angewandte Statistik und die Wahrscheinlichkeitstheorie sind im Kern für die folgenden Bereiche unverzichtbar:

  • Data Science - Die Analyse von Geschäftsdaten zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen und Erstellung von Prognosen
  • AI - Die Auswahl von Modellen in der AI entsprechend den zu lösenden Problemen - eine von Natur aus anspruchsvolle Aufgabe
  • Risk Management - Die Bewertung von Risiken - Kreditrisiko, Zinsrisiko, Währungsrisiko - bei Versicherungsprodukten und Finanzprodukten

Da die Wahrscheinlichkeitstheorie die Grundlage der angewandten Statistik bildet, ist Wissen im Umfang des Workshops Wahrscheinlichkeitstheorie für Data Science, AI und Risk Management - GRUNDLAGEN - 32 UE - DE EN eine notwendige und hinreichende Voraussetzung.

Der Workshop wird in deutscher sowie englischer Sprache angeboten und ist ein Präsenzworkshop. Für eine interaktive Lernumgebung, in der sie mühelos neues Wissen erwerben und gleichzeitig Spass haben erachten wir vier bis sechs Teilnehmer als ideal.

Für die Workshoptermine und die Hausübungen wird ein eigenes Notebook mit R oder Python 3 benötigt. Sehr gerne helfen wir ihnen in diesem Zusammenhang telefonisch oder per Email.

Last updated 24. August 2026

TERMINE

Samstag 19. September 2026, 10;00 - 14:00

Sonntag 20. September 2026, 10:00 - 14:00

Samstag 26. September 2026, 10:00 - 14:00

Sonntag 27. September 2026, 10:00 - 14:00

Samstag 03. Oktober 2026, 10:00 - 14:00

Sonntag 04. Oktober 2026, 10:00 - 14:00

Samstag 10. Oktober 2026, 10:00 - 14:00

Sonntag 11. Oktober 2026, 10:00 - 14:00

32 Unterrichtseinheiten. Eine Unterrichtseinheit UE entspricht 50 Minuten.

TERMIN 1 UND 2

Vorbemerkungen

  • Der Zusammenhang zwischen Wahrscheinlichkeitstheorie und angewandter Statistik
  • Die Bedeutung der angewandten Statistik als theoretische Grundlage für Data Science, AI und Risk Management

Grundlagen der angewandten Statistik

  • Die Aufgabe der angewandten Statistik
  • Mathematische Stichprobe
  • Statistik als Funktion einer mathematischen Stichprobe
  • Statistische Entscheidungen

Testverteilungen

  • t-Verteilung
  • Chiquadrat-Verteilung

TERMIN 3 UND 4

Punktschätzungen für Parameter

  • Konkrete Stichproben
  • Schätzfunktionen als Funktionen von konkreten Stichproben
  • Eigenschaften von Schätzfunktionen:
  • Unverzerrtheit oder erwartungstreue
  • Effizienz
  • Konsistenz
  • Plausibilität - Plausibilitätsfunktion oder Maximum-Likelihood-Funktion
  • Verlustminimierung
  • Anwendungsbereiche und einfache illustrierende Beispiele

Die empirische Verteilungsfunktion

  • Die empirische Verteilungsfunktion als unverzerrte Schätzfunktion für die zugrunde liegende Verteilungsfunktion
  • Der Fundamentalsatz der Statistik

Bereichsschätzungen für Parameter

  • Konfidenzfunktionen
  • Pivot-Größen
  • Konfidenzintervalle für eindimensionale Parameter

TERMIN 5 UND 6

Statistische Tests

  • Grundlegendes
  • Statistische Hypothesen
  • Testfunktionen
  • Verwerfungsräume
  • Fehler erster Art
  • Fehler zweiter Art
  • Anwendungsbereiche und einfache illustrierende Beispiele

Tests für Normalverteilungent-

  • Test für das Mittel einer Normalverteilung
  • Test für die Varianz einer Normalverteilung mittels Chiquadrat-Verteilung
  • t-Test für die Gleichheit zweier Normalverteilungen mit identischer Varianz
  • Anwendungsbereiche und einfache illustrierende Beispiele

TERMIN 7 UND 8

Chiquadrat-Anpassungstest

  • Definition
  • Chiquadrattest für einfache Hypothesen
  • Chiquadrattest für zusammengesetzte Hypothesen
  • Anwendungsbereiche und einfache illustrierende Beispiele

Regressionsrechnung

  • Definition
  • Regressionsfunktion
  • Regressionsgerade
  • Methode der kleinsten Abstandsquadratsumme
  • Anwendungsbereiche und einfache illustrierende Beispiele

BIBLIOGRAPHIE

Statistik für Wirtschaftswissenschaftler, Josef Bleymüller, 2020, achtzehnte Auflage

Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik, Otfried Beyer, B.G. Teubner, 1999, achte Auflage

Introduction to Probability, Statistics, and Random Processes, Hossein Pishro-Nik, 2014, Kappa Research, LLC, first edition

Student's Solutions Guide for Introduction to Probability, Statistics, and Random Processes, Hossein Pishro-Nik, 2016, Kappa Research, LLC, first edition

Voraussetzungen

Da die Wahrscheinlichkeitstheorie die Grundlage der angewandten Statistik bildet, ist Wissen im Umfang des Workshops Wahrscheinlichkeitstheorie für Data Science, AI und Risk Management - GRUNDLAGEN - 32 UE - DE EN eine notwendige Voraussetzung.

Lernziel

Dieser Workshop ist ein Präsenzworkshop. Wir beschäftigen uns in acht Terminen mit den Grundlagen der angewandten Statistik, Schätzfunktionen sowie statistschen Tests und der Regressionsrechnung jeweils mit einfachen illustrierenden Beispielen.

Lehrmethode

Präsenzworkshop. Interaktives und reflexives Lernen. Illustrative Beispiele und Hausübungen. Präsentationen der Teilnehmer.

Unterrichtssprache

Workshop und Unterlagen werden in Deutsch und Englisch angeboten.

Abschlüsse

Das entsprechende Abschlusszertifikat wird in Deutsch oder Englisch ausgestellt. Es inkludiert eine detaillierte Beschreibung der tatsächlichen Workshopinhalte und eine Anwesenheitsbestätigung zu den tatsächlich besuchten Workshopterminen.

ReferentIn

DI Josef STEPISNIK E josef.stepisnik@digital-innovation.at M 0664 850 43 77

TeilnehmerInnen

min.2, max.6

Preis

€ 1.100,00 Präsenzworkshop, Unterlagen, Abschlusszertifikat.

Ermäßigungen

Das AMS sowie die AK und der waff bieten unter www.weiterbildungsdatenbank.at/foerderprogramme Informationen zur Finanzierung ihrer Kurskosten. Diese können auch in ihrer Erklährung zur Arbeitnehmerveranlagung unter Kennzahl 722 geltend gemacht werden.

Ansprechperson

DI Josef STEPISNIK

Funktion
Fragen zu den Inhalten, Themenvorschläge, Terminvorschläge und Anmeldung

Veranstalter

Digital Innovations Solution GmbH

Marischkapromenade 3 / TOP 10
1210 Wien

icons WAFF INFOCENTER 01 217 48 555
Telefonische Auskunft über anerkannte Bildungsträger und weitere Voraussetzungen für waff-Förderungen gibt das waff Infocenter unter Tel. 01/ 217 48 - 555.
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Kurstitel Datum Kursort Kampagne Preis UE
Statistik für Data Science, AI und Risk Management - GRUNDLAGEN - 32 UE - DE EN Kursdetail: Statistik für Data Science, AI und Risk Management - GRUNDLAGEN - 32 UE - DE EN (11491671) 14.09.2026 - 08.10.2026 Marischkapromenade 3 / TOP 9
1210 Wien
€ 1.100,0032

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Telefon: +43 1 521 52-0
E-Mail: dsb@dsb.gv.at
www.dsb.gv.at


Impressum - Verantwortlicher

Die Weiterbildungsdatenbank ist ein gemeinsames Projekt der Burgenländischen Konferenz der Erwachsenenbildung (BuKEB) und des Wiener ArbeitnehmerInnen Förderungsfonds (waff).


Verantwortlicher

Wiener ArbeitnehmerInnen Förderungsfonds (waff)
Nordbahnstraße 36
A-1020 Wien

Tel.: +43 1 217 48 - 0
E-Mail: weiterbildungsdatenbank@waff.at
www.waff.at

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Kooperationspartner

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Domplatz 21
7000 Eisenstadt

Bildungstelefon: +43 2682 66 88 666
www.bukeb.at

Für BuKEB


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