Design Expert Schulungen. Termine: Tel.: Einführung in die statistische Versuchsplanung mit Design Expert

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1 2015

2 Design Expert Schulungen Einführung in die statistische Versuchsplanung mit Design Expert Diese Einführung in die statistische Versuchsplanung deckt insbesondere die praktischen Aspekte ab. Sie lernen die einfachen, aber leistungsstarken, klassischen Versuchspläne kennen. Das beinhaltet die klassischen Screening- Designs, wie voll- und teilfaktorielle Pläne. Ebenso wird grundsätzliches zu Optimierungsdesigns, wie zentral zusammengesetzte Pläne, vermittelt. Schwerpunkt ist die statistische Analyse der Versuchspläne, so lernen Sie wichtige Einflussgrößen sowie deren Interaktionen zu erkennen. Anhand von Beispielen aus der Praxis erzeugen und analysieren Sie selbst Versuchspläne mit der Software Design Expert. Zweistufige faktorielle Versuchspläne aufstellen und analysieren Weiterentwicklungen faktorieller Pläne Transformationen einsetzen Teilfaktorielle Versuchspläne für Screening- Experimente verwenden Versuchspläne durch zusätzliche Experimente systematisch erweitern Ein grundsätzliches Verständnis statistischen Denkens wird vorausgesetzt. Alle Verfahren für die Versuchsplanung werden im Kurs vermittelt. Sprache: Deutsch/ Englisch Engl Response Surface-Methoden zur Produkt- und Prozessoptimierung mit Design Expert (RSM) In vielen Anwendungen reichen faktorielle Versuchspläne nicht aus. In diesem Kurs stellen wir anhand praktischer Beispiele die Response Surface- Methode vor. Diese Versuchspläne dienen dazu, optimale Faktoreinstellungen für die relevanten Zielgrößen in einer Produkt- oder Prozessoptimierung zu bestimmen. Darüber hinaus werden Modelle für die Wirkungsfläche erstellt, so dass Simulationen durchgeführt oder Prozessfenster definiert werden können Teilfaktorielle Versuchspläne mit Mittelpunktsversuchen erweitern Zentral- zusammengesetzte ( CCD) und Box- Behnken Pläne IV- und D- Optimale Pläne erstellen Geeignete Regressionsmodelle auswählen Robuste Einstellungen Regressionsmodelle auswählen Robuste Einstellungen finden - Mehrere Zielgrößen gleichzeitig optimieren Engl Grundkenntnisse der Statistik und der Versuchsplanung mit faktoriellen Versuchsplänen, etwa im Umfang des Kurses " Einführung in die statistische Versuchsplanung

3 Mixture Design für Optimale Produktrezepturen (MIX) Wenn Ihre Aufgabe darin besteht, Rezepturen zu formulieren, die aus mehreren Komponenten gemischt werden, ist dies der richtige Kurs für Sie. Dieser Kurs wird Sie umfassend mit den leistungsstarken Mischungsplänen bekannt machen. Sie lernen sowohl die statistischen Methoden zur Erstellung und Analyse, als auch die graphischen Methoden zur Auswertung kennen. Anhand praktischer Beispiele lernen Sie mit der Software Design Expert, Mischungspläne aufzustellen und zu analysieren. - Standard Simplex Designs erstellen Geeignete Mixture Models auswählen Contour Plots in Dreieckskoordinaten erstellen Versuchspläne für Mischungen mit Nebenbedingungen Versuchspläne erweitern und ihre Qualität beurteilen Mischungspläne auswählen Grundkenntnisse der Versuchsplanung mit faktoriellen Versuchsplänen, etwa im Umfang des Kurses " Einführung in die statistische Versuchsplanung Engl Tel.: EViews Schulungen Einführung in die Ökonometrie mit EViews Ökonometrie als Anwendung von statistischen Methoden zur Validierung ökonomischer Hypothesen ist ein wesentliches Standbein der Wirtschaftswissenschaften. Die am häufigsten angewendete Methode zum Aufdecken von Zusammenhängen in makroökonomischen- oder auch Finanzmarkt Daten ist die lineare Regression. Die Grundlagen der linearen Regression sind das Kernthema dieses Kurses. Dabei wird EViews als unterstützende Software benutzt. EViews ist der Standard im Bereich der Ökonometrie. Das gilt sowohl für die Wissenschaft, wie auch für die angewandte Ökonometrie. - Basiskonzepte beim Arbeiten mit EViews Beantwortung ökonometrischer Fragestellungen mittels statistischer Hypothesentests Berechnen und Interpretieren von linearen Regressionsmodellen Überprüfen von Grundannahmen der Regressionsanalyse Regression im Kontext von Zeitreihenanalysen Grundkenntnisse der Statistik sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. EViews- Kenntnisse werden nicht benötigt Engl

4 Grundlagen der EViews - Programmierung In diesem Kurs lernen Sie verschiedene Aufgaben in EViews mithilfe der EViews- Skriptsprache zu lösen. Ferner wird das Erstellen von Add- Ins behandelt, welche die Integration der Funktionalität Ihrer Skripte in das EViews- Benutzer- Interface ermöglichen. Erstellen von Skripten zur Bewältigung von Routineaufgaben ( z. B. Datenimport) Interaktion mit dem Anwender über Dialogboxen Anpassen von Graphiken und Tabellen via Skript Erfahrung im Umgang mit EViews Kursgebühr: 490,- Euro netto Dauer: 1 Tag in Englisch Komplexe Modelle der Ökonometrie mit EViews In diesem Kurs wird ein Überblick über fortgeschrittene Modelle der Ökonometrie gegeben. Ausgehend von multivariaten dynamischen Regressionsmodellen werden komplexere Fragestellungen anhand von Mehrgleichungsmodellen untersucht. Eine weitere Verallgemeinerung davon sind die VAR- Modelle für stationäre und die VEC- Modelle für kointegrierte Zeitreihen. Abschließend werden im Rahmen dieses Kurses die Grundlagen verschiedener Methoden zur Modellierung von Volatilität (ARCH/GARCH) gelegt. Dynamische Regressionsmodelle aufstellen und interpretieren (ARIMA, ARDL) Mehrgleichungssysteme definieren und schätzen (2SLS) Schätzen von VAR- und VEC- Modellen sowie die Interpretation anhand von Impulse- Response- Funktionen - Modellierung von Volatilität mit ARCH- und GARCH-Modellen Sie beherrschen die Interpretation statistischer Hypothesentests und einfache Regressionsanalysen mit EViews Engl Engl Statistik für Finanzmärkte Ziel des Seminares ist die Vermittlung der nötigen mathematischen und statistischen Grundlagen für Anwender aus dem Financial Engineering. Die Veranstaltung bietet eine Einführung in die wichtigsten Bereiche der Finanzmathematik und Finanzstatistik. Praxisbeispiele und Übungen werden mit der gängigen Ökonometrie Software EViews durchgeführt. Kursgebühr: 490,- Euro netto, Dauer: 1 Tag Termine und weitere Details:

5 GraphPad Prism Schulungen Datenanalyse mit GraphPad Prism Es wird eine solide Basis für die Arbeit mit PRISM gelegt. Schwerpunkt des Kurses ist es, den Umgang mit PRISM zu erlernen und typische Arbeitsabläufe einzuüben. Dieses wird anhand von je einem einfachen Beispiel für jeden Projekttyp (XY-, Column-, Grouped-, Contingency und Survival- Projekte) erarbeitet. Die Teilnehmer sind nach dem Kurs in der Lage, PRISM sicher zu nutzen, können selbstständig einfache Datenanalysen mit PRISM ausführen und die wichtigen Kennzahlen der Analyseergebnisse identifizieren und interpretieren. Grundlagen der Statistik Datenhandling graphische Aufbereitung von Daten in PRISM Explorative Datenanalyse Durchführung einfacher statistischer Analysen in PRISM Engl Der Kurs ist als Einsteigerkurs gedacht. Von Vorteil ist ein grundsätzliches Verständnis statistischer Zusammenhänge. Lineare & nichtlineare Regression mit GraphPad Prism In diesem Kurs werden die in PRISM implementierten Methoden der Regressionsrechnung (linear, nichtlinear) erlernt. Neben der Bearbeitung des PRISM Projekttyps XY und der Erstellung von Regressionsgraphen erfolgt die Interpretation des graphischen und numerischen Outputs. Die erforderlichen statistischen Grundkenntnisse sind Bestandteil des Kurses. Statistische Grundlagen der Regression, Auswahl des Regressionsmodells Prüfen der statistischen Voraussetzungen von Regressionsmodellen Residuenanalyse Durchführung von Linearer und Nichtlinearer Regression ( z. B. Dose- Response) Transformation, Baseline, Startwerte und Constrains Graphengestaltung Interpretation des statistischen Outputs Vorhersage unbekannter Daten ( Prediction und Inverse Prediction) Vergleich von Modellen, Kennzahlen Engl Engl GraphPad PRISM Basiskenntnisse sind notwendig. Der Besuch des Kurses " Datenanalyse mit GraphPad Prism" ist hilfreich.

6 Varianzanalyse und nichtparametische Verfahren mit GraphPad Prism Dieser Kurs vermittelt die in PRISM implementierten Methoden des Mittelwertvergleichs und alle angelehnten Methoden. Die PRISM Projekttypen Column und Grouped werden bearbeitet. Zusätzlich zur Erstellung von Vergleichsgraphen wird der graphische und numerische Output der statistischen Analysen interpretiert. Die erforderlichen statistischen Grundkenntnisse sind Bestandteil des Kurses. Statistische Grundlagen von Mittelwertvergleichen Graphentypen und Gestaltung von Graphen, beschreibende Statistik und explorative Datenanalyse Prüfen der statistischen Voraussetzungen Residuenanalyse One Sample t- Test, Two Sample t- Test, Paired t- Test One- Way und Two- Way ANOVA, Repeated Measure ANOVA und Post- Tests Nichtparametrische Tests für unabhängige und gepaarte Stichproben Engl GraphPad PRISM Basiskenntnisse sind notwendig. Der Besuch des Kurses " Datenanalyse mit GraphPad Prism" ist hilfreich. JMP Schulungen JMP Statistische Datenanalyse (JDEX) In diesem Kurs erhalten Sie eine Einführung in JMP, in seine Philosophie und in seine umfassenden Möglichkeiten der graphischen Datenanalyse. Sie erwerben die Fähigkeit, einfache explorative Datenanalysen (EDA) durchzuführen und Muster in Daten zu erkennen. Zum einen wird die Bedienung der Software mit ihren Menüs, Dialogen und Reports vorgestellt, und zum anderen werden Techniken des Datenmanagements (Import, Export, Transponierung) und der Ergebnispräsentation vermittelt. Im Kontext der EDA erlernen Sie, Entscheidungsbäume (Trees) zu nutzen und deskriptive Statistiken zu erstellen und zu interpretieren. Datenimport aus verschiedenen Quellen Orientierung und Navigation durch die Software Effizienter Einsatz des Spalten- und Zeilenmenüs Neue Tabellen mit statistischen Kennzahlen erstellen Graphische und explorative Datenanalyse verwenden Entscheidungsbäume generieren Ergebnisse exportieren und Berichte verfassen Kursgebühr: 690,- Euro netto Dauer: 1 Tag

7 JMP Varianzanalyse und Regression (JANR) In diesem Kurs werden die zwei wichtigsten Methoden der Datenanalyse vorgestellt: Varianzanalyse und Regression. Zu Beginn behandeln wir die Grundlagen der deskriptiven Statistik, sowie explorative Datenanalyse und statistische Hypothesentests. Dann werden Methoden zum Mittelwertvergleich vorgestellt, vom einfachen t- Test über die einfaktorielle bis zur mehrfaktoriellen Varianzanalyse (ANOVA). Den zweiten Schwerpunkt bilden die Regressionsmethoden. Wir gehen auf die einfache lineare Regression, die nichtlineare Regression sowie die multiple Regression und ihre Diagnose ein. Nach dem Besuch dieses Kurses sind Sie in der Lage, Daten mit einer stetigen Zielgröße zu analysieren. Explorative Datenanalyse betreiben Hypothesentests aufstellen und verstehen Einfache, paarweise oder unabhängige t- Tests durchführen Einfaktorielle und mehrfaktorielle Varianzanalysen interpretieren Einfache und multiple Regressionsanalysen generieren und ihre Voraussetzungen überprüfen Grundkenntnisse der Software JMP, z. B. im Umfang des Kurses JDEX. Kursgebühr: 1380,- Euro netto JMP: Einführung in die Skriptsprache JSL (JSCR) Dieser Kurs konzentriert sich auf die Verwendung der JMP Skriptsprache JSL, um Routineprozeduren zu automatisieren, neue Prozeduren zu erstellen, zu erweitern und Berichte anzupassen. Sie erhalten eine Einführung in JSL und lernen die grundlegenden Werkzeuge kennen, um die Funktionalität von JMP an Ihr Unternehmen oder Ihr Forschungsgebiet anzupassen. Skripting- Konzepte: J J Einführung in den obj ektorientierten Ansatz; Skripte im Table Panel speichern J SL Building Blocks: J J Operatoren, Zahlen und Namen, Listen und Ausdrücke; Einführung in einen visuellen J SL Style ( Lesen, Interpretieren und Verstehen von J SL) Funktionen: J J For, For Each Row, If, Match und Choose Skripte für Datentabellen, neue Tabellen und Spalten, Spalten- Eigenschaftenskripte für Plattformen, Plattformebenen ( Analyse und Bericht) und benutzerdefinierte Fenster Dialog- und Listenfelder, Datenstrukturen, Auswertungen und Ergebnisse Packaging- Skripte, generische Argumente Sie benötigen die Kenntnisse aus dem Kurs " JMP Statistische Datenanalyse" (JDEX) Kursgebühr: 1380,- Euro netto

8 JMP Versuchsplanung und Analyse (JDRS) In der statistischen Versuchsplanung versucht man, durch eine geplante Serie von Einzelexperimenten möglichst effizient, d. h. mit wenigen Versuchen, experimentelle Fragestellungen zu beantworten. In diesem Kurs erlernen Sie die grundlegenden Techniken für die Planung und anschließende Analyse der Versuche. Zunächst stehen vollfaktorielle und teilfaktorielle Versuche im Vordergrund, mit denen es gelingt, die wenigen wichtigen Faktoren zu extrahieren (Screening Pläne). Anschließend werden die Faktoren in sogenannte Response Surface Plänen optimiert, so dass die Wirkungsfläche analysiert und visualisiert werden kann. Sowohl die klassische Versuchsplanung als auch neuere, benutzerdefinierte Ansätze werden abgedeckt. die Grundidee der statistischen Versuchsplanung umsetzen können Randomisierung, Wiederholung und Blockbildung richtig einsetzen Multiple faktorielle Versuchspläne und teilfaktorielle Screening Pläne erstellen und analysieren Screening-Designs zur Bestimmung der weingen wichtigen Faktoren aufstellen Response Surface Pläne zur Optimierung und Darstellung der Wrikungsfläche verwenden und ihre Voraussetzungen überprüfen Benutzerdefinierte Versuchspläne richtig einsetzen Grundkenntnisse der Software JMP, z. B. im Umfang des Kurses JDEX. Hilfreich sind Kenntnisse in der Varianzanalyse und Regression. Kursgebühr: 1380,- Euro netto Sie möchten sich näher über unsere Leistungen informieren oder unsere Trainer persönlich kennen lernen? Besuchen Sie uns an unserem Messestand. Wir sind 2015 auf folgenden Messen vertreten: Hannover Messe Halle 7, Stand C03 Control Hall 3, Stand 3221 Achema Halle 9.2, Stand B 82

9 Schulungen Allgemeine Statistik Grundlagen der Allgemeinen Statistik In diesem Kurs vermitteln wir Ihnen die Grundlagen der Statistik. Nach der Einführung grundlegender Begriffe beginnen wir mit der deskriptiven Statistik. Dazu gehören Lagemaße, Streuungsmaße, Formmaße, Verteilungen und typische graphische Darstellungsformen der explorativen Datenanalyse, wie Histogramme und Box- Plots. Anschließend beginnen wir mit Themen der anschließenden Statistik. Ausgehend vom fundamentalen Konzept der Hypothesentests behandeln wir Mittelwertvergleiche, Korrelationsanalysen und lineare Regressionsmodelle. Kennzahlen Mittelwert, Standardabweichung, Median, Histogramme und Boxplots t- Tests und ANOVA anwenden, interpretieren und Voraussetzungen prüfen Korrelationsanalysen Einfache lineare Regression Auswertung von Messdaten für Ingenieure Dieser Lehrgang vermittelt die Grundlagen der Datenauswertung im Bereich technisch- wissenschaftlicher Anwendungen. Dabei werden Beispiele aus der Praxis bearbeitet, die es den Teilnehmern ermöglichen, die mathematischen Hintergründe zu verstehen. Der Lehrgang versteht sich ausdrücklich nicht als mathematisch orientierter Kurs. Es wird vielmehr ein Überblick über die verschiedenen statistischen Verfahren und Anwendungszusammenhänge gegeben. Für den Kurs können verschiedene Statistikprogramme genutzt werden. Einführung in die Statistik: Basics ( Mittelwert, Standardabweichung, Median) Beschreibung von Stichproben, sinnvolle Graphen Inferenz, Analytische Statistik und Hypothesen testen Voraussetzungen prüfen: Residuenanalyse Software für statistische Auswertungen am PC Grundsätze der Arbeitsweise aller Statistiksoftware, Hinweise zur sinnvollen Datenspeicherung Statistische Analyseverfahren wie t- Test, Varianzanalyse und Regressionsanalyse

10 Multivariate Verfahren Dieser Kurs behandelt die Anwendung multivariater statistischer Methoden im Umfeld technischer Anwendung in Forschung und Entwicklung. Alle Verfahren werden im Kurs anhand von praktischen Beispielen erläutert und in der Software "R" gerechnet. Schwerpunkt bleibt die Vermittlung der notwendigen Verfahrenskenntnis. Multivariate Statistik im Vergleich zur univariaten Statistik Multivariate Varianzanalyse, multiple Vergleiche, MANOVA, Kontraste Multivariate lineare Modelle, multiple Regression, kanonische Korrelation Diskriminanzanalyse: kanonisch, linear und quadratisch Clusteranalyse Variablenreduktion, Extraktion bedeutender Faktoren, Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse PLS (partial least squares), erstellen und validieren von Kalibrationsmodellen Strukturgleichungsmodelle, Pfaddiagramme und Modellstruktur, latente Variablen aufdecken Datamining: Anwendungen und Methoden Mit immer größeren Mengen an verfügbaren Daten werden auch immer neue Methoden zur Datenanalyse benötigt. Dieser Kurs gibt Ihnen einen Überblick über die gängigen Methoden, die typischerweise unter dem Begriff Datamining zusammengefasst werden. Ausgehend von multivariaten Verfahren ohne besondere Zielgröße (unsupervised learning) werden Hauptkomponenten- und Clusteranalyse besprochen. Der Schwerpunkt des Kurses liegt jedoch auf verschiedenen Modellen zur Prognose. Das beinhaltet logistische Regression, Entscheidungsbäume und Neuronale Netze. Abgerundet wird das Training durch eine Einführung in die Theorie der Ensemble- Modelle. Kennenlernen der verschiedenen Anwendungen im Bereich Datamining Clustering ( KMEANS, Hierarchisches Clustering) Hauptkomponentenanalyse Prognosemodelle ( Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Neuronale Netze) Idee der Ensemble- Modelle

11 InfinityQS InfinityQS ProFicient Training Die Software ProFicient ist ein äußerst leistungsfähiges und flexibles System zur Erfassung von Prozessdaten (sowohl Stellgrößen als auch Qualitäts-, bzw. Zielgrößen). In diesem Kurs lernen Sie Modularität kennen. Wir zeigen Ihnen, wie Sie ProFicient an Ihre Bedürfnisse anpassen können. Ein Startpunkt bildet das Installieren der Software und das Anlegen einer flexiblen hierarchischen Datenbank. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Produktionsprozesse mit allen Messsystemen, Prozessen, Teilen, Stell- und Zielgrößen in der Datenbank abbilden können. Verschiedene Dateneingabemethoden werden vorgestellt und angewendet. Qualitätsregelkarten und Reports werden in Form von Projekten zusammengefasst und bilden die flexible Visualisierungsschicht Ihrer Prozessüberwachung. Die Teilnehmer lernen, Verfahren aus der Prozesskontrolle mit Infinity- QS ProFicient umzusetzen. Kennwerte wie Cp, Cpk, Pp und Ppk werden ermittelt und dargestellt. Die Veranstaltung umfasst drei Tage und basiert auf den weltweit eingesetzten Schulungsinhalten des Herstellers InfinityQS.. ProFicient Datenbank anlegen und hierarchisch strukturieren Dateneingabekonfigurationen erstellen und bearbeiten Teile, Prozesse und Stichproben erstellen und konfigurieren Projekte erstellen und konfigurieren Verwendung von Templates Regelkarten- Typen und Reports erzeugen und bearbeiten Kursgebühr: 1470,- Euro netto Dauer: 3 Tage Engl

12 Biometrie, Statistik für Life Science Biometrie, Statistik für Life Science Dieser Lehrgang soll Grundlagen im Bereich Auswertung biologischer und medizinischer Daten vermitteln und auffrischen. Dabei werden Beispiele aus der Praxis bearbeitet, die es den Teilnehmern ermöglichen, die Hintergründe zu verstehen. Der Lehrgang versteht sich ausdrücklich nicht als mathematisch orientierter Kurs, der den Teilnehmern Formelwissen vermittelt. Es wird vielmehr ein Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten, Anwendungszusammenhänge und Risiken gegeben. Deskriptive Statistik, Statistische Kennzahlen statistische Graphik, Was ist eine gute Graphik?, Balkendiagramme, Fehlerbalken und Dosis- Response Kurven statistisches Testen, Aufstellen von Hypothesen, einfacher t- Test Anlage von Experimenten, statistische Versuchsplanung, repeated measures weitere Testverfahren, ANOVA (Varianzanalyse), paarweiser t- Test, Wilcoxen Rank Sum test, etc. Regressionsanalysen - lineare Rgeression einschliesslich Transformationen nichtlineare Regression einschliesslich Dosis- Wirkungs- Kurven Lebensdaueranalyse, Kaplan- Meier- Kurven und Cox Modell Kursgebühr: 1470,- Euro netto Dauer: 3 Tage Lineare und nichtlineare hierarchische Modelle mit HLM 7 für Windows Ziel ist die Modellierung hierarchischer Datenstrukturen, wie sie in der Praxis häufig vorkommen. In der Schulung wird erlernt, wie mittels HLM bis zu Four- Level- Modelle umgesetzt werden können. Import von Daten im Format verbreiteter Statistik- Software Graphische Methoden zur Visualisierung der Daten Modellgleichungen in hierarchischen Modellen Random Effects- Modelle Multinomiale und ordinale Modelle für three- level Daten Four- Level Modelle Modelle mit abhängigen Random Effects Arbeitsweise und Anwendungsfelder der hierarchischen linearen Modelle Modelle mit HLM erstellen und interpretieren Datenhandling mit HLM Die statistische Theorie der hierarchischen linearen Modelle wird in diesem Kurs nicht ausführlich behandelt, die praktischen Anwendungen bilden den Swerpunkt des Kurses

13 Strukturgleichungsmodelle mit LISREL 9.1 für Windows Ziel ist die Modellierung und Analyse von kausalen Zusammenhängen mittels sogenannter Strukturgleichungsmodelle, die in der empirischen Sozialforschung eine wichtige Rolle spielen. Mit Hilfe von LISREL werden auf der Grundlage von Faktorenanalyse und Regressionsanalyse Verfahren erlernt, die kausale Zusammenhänge unter Berücksichtigung von latenten, d. h. nicht direkt beobachtbaren Variablen und deren Indikatoren, modellieren. In der Schulung wird eine mehrstufige Analyse erlernt: Ausgehend von einer Faktorenanalyse zur Identifikation der latenten Variablen wird ein Messmodell zur Analyse des Zusammenhangs zwischen latenten Variablen und Indikatoren hergeleitet. Im letzten Schritt erfolgt die Validierung des Modells. Arbeitsweise der Kausalanalyse Strukturgleichungsmodelle mit LISREL erstellen und interpretieren Datenhandling von LISREL Die statistische Theorie der Kausalanalyse wird in diesem Kurs nicht ausführlich behandelt Der Kurs richtet sich an Einsteiger im Bereich der Kausalanalyse, die bisher kaum Berührung mit LISREL oder ähnlichen Programmen hatten. Voraussetzung ist somit nur ein sicherer Umgang mit dem Computer. Von Vorteil ist ein grundsätzliches Verständnis statistischer Zusammenhänge. Eine Auffrischung grundlegender Statistikkenntnisse ist Bestandteil des Kurses, die praktischen Anwendungen bilden den Schwerpunkt des Kurses. 0 Veranstaltungen: Workshops, Trainings, Spezialschulungen 2. EViews User Meeting September Design Expert User Meeting Wir bieten in allen Bereichen auch individuelle Trainings, Workshops und Spezialschulungen an. Sprechen Sie uns an, wir erstellen Ihnen eine individuelle Veranstaltung. Unsere Trainer gehen intensiv auf Ihre Bedürfnisse ein. Warum nicht von der Erfahrung und dem Expertenwissen profitieren? Kursdauer und Inhalte nach Absprache Preis: Bitte anfragen. Termine bitte anfragen! VORMERKEN Wir beraten Sie gerne! Für Informationen, Nachfragen oder Anmeldungen können Sie uns gerne kontaktieren: Telefon: Statcon B Schäfer Fax: Schulstraße 2 Training@statcon.de Witzenhausen