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Wahrscheinlichkeitstheorie für Data Science, AI und Risk Management - GRUNDLAGEN - 32 UE - DE EN
Termin
Termin 17.10.2026 - 15.11.2026
Ort
OrtMarischkapromenade 3 / TOP 9
1210 Wien
Preis
Preis € 1.100,00
UE
UE32

Einstieg möglich bis:17.10.2026

Kurszeiten

17.10.2026, 10:00 - 15.11.2026, 14:00

Ort

Marischkapromenade 3 / TOP 9
1210 Wien
Wöchentlich jeweils Samstag und Sonntag, 10:00 bis 14:00

Beschreibung

KURSBESCHREIBUNG

In diesem Workshop beschäftigen wir uns in acht Terminen mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, dem Konzept von Zufallsvariablen und deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen sowie ausgewählten diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilungen und steitigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen jeweils mit einfachen illustrierenden Beispielen und Übungen. Es bestehen keine inhaltlichen Voraussetzungen.

Die Wahrscheinlichkeitstheorie bildet die Grundlage der angewandten Statistik. Und beide 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

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 22. August 2026

TERMINE

Samstag 17. Oktober 2026, 10:00 - 14:00

Sonntag 18. Oktober 2026, 10:00 - 14:00

Samstag 24. Oktober 2026, 10:00 - 14:00

Sonntag 25. Oktober 2026, 10:00 - 14:00

Samstag 07. November 2026, 10:00 - 14:00

Sonntag 08. November 2026, 10:00 - 14:00

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

Sonntag 15. November 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 Wahrscheinlichkeitstheorie als theoretische Grundlage für Data Science, AI und Risk Management

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie

  • Klassische Wahrscheinlichkeitsdefinition
  • Die Begriffe Ereignis, Merkmalraum und Wahrscheinlichkeit
  • Der Begriff des Wahrscheinlichkeitsraumes
  • Unabhängigkeit von Ereignissen
  • Additionstheorem für Wahrscheinlichkeiten
  • Bedingte Wahrscheinlichkeiten
  • Multiplikationstheorem für Wahrscheinlichkeiten
  • Satz von der totalen Wahrscheinlichkeit
  • Bayessche Formel
  • Einfache illustrierende Beispiele

TERMIN 3 UND 4

Zufallsvariable und deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen

  • Das Konzept von Zufallsvariablen - Synonyme sind stochastische Größen und random variables
  • Definition von diskreten Zufallsvariablen
  • Definition von stetigen Zufallsvariablen
  • Verteilungsfunktion einer Wahrscheinlichkeitsverteilung
  • p-Quantil einer Wahrscheinlichkeitsverteilung
  • Erwartungswert einer Zufallsvariable
  • Varianz einer Zufallsvariable
  • Koarianz, Korrelation und Unabhängigkeit von Zufallsvariablen
  • Momente einer Zufallsvariable
  • Schwaches und starkes Gesetz der großen Zahlen
  • Zentraler Grenzverteilungssatz
  • Einfache illustrierende Beispiele

TERMIN 5 UND 6

Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen

  • Diskrete Gleichverteilung
  • Alternative Verteilung
  • Binomialverteilung
  • Hypergeometrische Verteilung
  • Poissonverteilung
  • Anwendungsbereiche und einfache illustrierende Beispiele

TERMIN 7 UND 8

Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen

  • Stetige Gleichverteilung
  • Exponentialverteilung
  • Normalverteilung
  • Bivariate Normalverteilung
  • 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

A First Course in Probability, Sheldon Ross, 2019, Pearson, tenth edition

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

Um den Lernprozess in den Workshop zu integrieren wünschen wir uns Teilnehmer die auf die Inhalte und die Beiträge anderer Teilnehmer reflektieren können. Damit schaffen wir gemeinsam eine interaktive Lernumgebung in der sie mühelos neues Wissen erwerben.

Lernziel

Wir beschäftigen uns mit den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, dem Konzept von Zufallsvariablen und deren Wahrscheinlichkeitsverteilungen sowie ausgewählten diskreten und stetigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

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
Wahrscheinlichkeitstheorie für Data Science, AI und Risk Management - GRUNDLAGEN - 32 UE - DE EN Kursdetail: Wahrscheinlichkeitstheorie für Data Science, AI und Risk Management - GRUNDLAGEN - 32 UE - DE EN (11493764) 17.10.2026 - 15.11.2026 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

Für die Stadt Wien


Kooperationspartner

Burgenländische Konferenz der Erwachsenenbildung
Domplatz 21
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Bildungstelefon: +43 2682 66 88 666
www.bukeb.at

Für BuKEB


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