Description
Die Datenmenge in Laboratorien wächst immer schneller, während die Anforderungen an die Genauigkeit und Effizienz der Analysen steigen. Mitarbeitende im Labor müssen nicht nur präzise Ergebnisse liefern, sondern auch in der Lage sein, komplexe Datensätze schnell und effektiv auszuwerten.
In diesem Kontext wird die Fähigkeit, Daten intelligent zu analysieren und zu interpretieren, zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Oftmals stehen Laborleitende und Mitarbeitende vor der Herausforderung, aus einer Flut von Informationen relevante Erkenntnisse zu gewinnen – sei es zur Optimierung von Prozessen, zur Identifikation von Trends oder zur Sicherstellung der Qualität.
In diesem Seminar lernen Sie, wie Sie aus Ihren im Labor gewonnenen Daten durch den Einsatz von grafischen Analysen, Hypothesentest, Regression, und multivariater Statistik bis hin zu Maschinellem Lernen und KI wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. Anhand praxisnaher Beispiele werden verschiedene Analysemethoden vorgestellt. Sie erarbeiten sich die Verfahren, Funktionsweisen und Anwendungen und lernen, wie Sie die Ergebnisse korrekt interpretieren. Machen Sie sich fit für die Anforderungen der modernen Datenanalyse und setzen Sie statistische Methoden effektiv in Ihrem Arbeitsalltag ein, um konkrete Mehrwerte für Ihr Labor und Ihre Auftraggeber zu schaffen.
An wen richtet sich dieses Seminar
Verantwortliche aus Laboratorien und Prüfstellen in Forschung, Entwicklung, Qualitätskontrolle und behördlicher Überwachung, die mehr aus ihren Labor- und Prüfdaten machen wollen
Fachkräfte aus dem Qualitätsmanagement und der Qualitätssicherung, die statistische Methoden und Software effektiv einsetzen möchten
IT-Kräfte, die sich im Bereich der Labor- und Prüfdatenanalyse weiterbilden
Mitarbeitende, die Six Sigma Projekte durchführen und ihre Kompetenzen in der statistischen Datenanalyse ausbauen möchten
Nach dem Seminar
verstehen Sie die Notwendigkeit zur effektiven Datenvorbehandlung und kennen verschiedene Methoden zur Datenanalyse.
erkennen Sie Zusammenhänge und Muster in komplexen Datensammlungen.
können Sie Hypothesen in großen Datenmengen überprüfen und valide Schlussfolgerungen ziehen.
wissen Sie was die verschiedenen Analysemethoden sind, kennen deren Relevanz für die Datenanalyse, wenden sie praktisch an und interpretieren die Ergebnisse korrekt.
verbessern Sie Ihre Fähigkeiten in der Prozessoptimierung und Qualitätssicherung durch den Einsatz statistischer Methoden.
Tag 1:
Grundwissen
– Auffrischung statistischer Grundlagen
– Einführung in die Thematik “Data Analytics und Data Mining”
Datenvorbehandlung
– Notwendigkeit der Datenvorbehandlung bei statistischen Analysen
– Methoden der Datenvorbehandlung
Grafische Datenanalyse
– Was ist und was leisten grafische Analysemethoden in der Laborstatistik?
– Welche graphischen Analysemethoden gibt es?
– Wie interpretiert man die Ergebnisse grafischer Analysemethoden?
Regressionsanalyse
– Was ist und was leistet die Regressionsanalyse in der Laborstatistik?
– Wie wendet man die Regressionsanalyse an?
– Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Regressionsanalyse?
Varianzanalyse
– Was ist und was leistet die Varianzanalyse in der Laborstatistik?
– Wie wendet man die Varianzanalyse an?
– Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Varianzanalyse?
Tag 2:
Diskriminanzanalyse
– Was ist und was leistet eine Diskriminanzanalyse in der Laborstatistik?
– Wie wendet man die Diskriminanzanalyse an?
– Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Diskriminanzanalyse?
Clusteranalyse
– Was ist und was leistet die Clusteranalyse?
– Wie wendet man die Clusteranalyse an?
– Wie interpretiert man die Ergebnisse der Clusteranalyse?
Hauptkomponentenanalyse
– Was ist die Hauptkomponentenanalyse und was leistet sie?
– Wie wendet man die Hauptkomponentenanalyse an?
– Wie interpretiert man die Ergebnisse der Hauptkomponentenanalyse?
Faktorenanalyse
– Was ist die Faktoranalyse und was leistet sie?
– Wie wendet man die Faktoranalyse an?
– Wie interpretiert man die Ergebnisse einer Faktorenanalyse?
Maschinelles Lernen
– Wie funktioniert Maschinelles Lernen?
– Erste Einblicke anhand von Beispielen
Das Programm finden Sie hier
