Angewandte Statistik und prädiktive Methoden

Das Modul vermittelt Grundlagen statistischer Data Science. Dazu führt das Modul kurz in Grundbegriffe der Statistik wie Konfidenzintervalle und Hypothesentests ein und diskutiert anschließend lineare Modelle und die logistische Regression. Im weiteren Teil lernen Sie Methoden der angewandten Statistik kennen, die notwendig sind, um Prädiktionsmodelle unter statistischer Unsicherheit zu entwickeln und diese zu bewerten.

Präsenztermine:

• Freitag, 15. Mai 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 19. Juni 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 17. Juli 2026, 09:00 - 17:00 Uhr

Stochastische Modellierung und Simulation

Im Modul „Stochastische Modellierung und Simulation“ werden die zentralen Begriffe, Zusammenhänge und Methoden der Stochastik intuitiv eingeführt und anhand zahlreicher Beispiele illustriert. Praxisnahe Übungen, die von den Studierenden selbstständig bearbeitet und zu den Präsenzterminen gemeinsam mit dem Mentor besprochen werden, sollen ein tieferes Verständnis für die vermittelte Thematik schaffen. Die in diesem Modul gelehrten Inhalten bilden nicht nur die Grundlage für weitere mathematische Module, insbesondere „Angewandte Statistik und prädiktive Methoden“, sondern werden auch in den meisten Modulen der Bereiche Wirtschaftswissenschaften und Informatik als zentrale Bestandteile wieder aufgegriffen.

Präsenztermine:

• Freitag, 7. November 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 12. Dezember 2025, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 16. Januar 2026, 09:00 - 17:00 Uhr
• Freitag, 13. Februar 2026, 09:00 - 17:00 Uhr

Vertiefungskurs Mathematik - Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Der "Vertiefungskurs Mathematik – Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung" vermittelt den Studierenden vertiefende Kenntnisse zu Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung und soll ihnen dadurch den Einstieg in das berufsbegleitende Studium bzw. den studienbedingten Wechsel von einer Hochschule an eine Universität erleichtern. Nach Abschluss des Kurses haben die Studierenden einen Überblick über die Theorie der Integralrechnung und den Grundlagen der elementaren Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik. Zusätzlich sind die Studierenden nach Abschluss des Kurses geübt im Umgang mit Zufallsstichproben, Schätzverfahren für Parameter und Hypothesentests. Auf Basis dieses Einführungsmoduls sind die Teilnehmer/Innen in der Lage weiterführende, mathematisch orientierte Veranstaltungen zu besuchen.

Zeitplan

• Integralrechnung

• Grundlangen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 1)
• Online-Seminar zu Übungsblatt "Integralrechnung"

• Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 2)
• Online-Seminar zu Übungsblatt "Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 1)"

• Statistik
• Online-Seminar zu Übungsblatt "Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung (Teil 2)"

• Online-Seminar zu Übungsblatt "Statistik"