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Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Prozess in der Wirtschaftsstatistik, um die Qualität der für die Entscheidungsfindung verwendeten Daten zu gewährleisten. Diese Technik hilft dabei, Fehler und Unstimmigkeiten in den Daten zu erkennen und zu korrigieren, was falsche Entscheidungen verhindern und sich positiv auf die Wirtschaft auswirken kann. Daher muss es sich um einen präzisen und kontinuierlichen Prozess in diesem Bereich der Statistik handeln. 

Aus diesem Grund hat TECH einen universitätskurs in Datenbereinigung konzipiert, mit dem den Studenten die notwendigen Fähigkeiten vermittelt werden sollen, um ihre Arbeit als Spezialisten mit der höchstmöglichen Effizienz und Qualität ausführen zu können. So werden in diesem Studiengang Aspekte wie multivariate Studien, Behandlung fehlender Werte oder Homoskedastizitätstests behandelt. 

Und all dies in einem 100%igen Online-Modus, der es den Studenten ermöglicht, ihre Zeitpläne und ihr Studium zu organisieren und mit ihren anderen Arbeiten und Verpflichtungen zu kombinieren. Darüber hinaus verfügt dieser Abschluss über die umfassendsten theoretischen und praktischen Materialien auf dem Markt, was den Lernprozess erleichtert und ermöglicht, die eigenen Ziele schnell und effizient zu erreichen. 

Werden Sie in nur 6 Wochen zum Experten für Wirtschaftsstatistik und gestalten Sie Ihren Zeitplan völlig frei"

Dieser universitätskurs in Datenbereinigung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für Datenbereinigung vorgestellt werden 
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren Informationen 
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann 
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden  
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit 
• Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss  

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Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten von führenden Gesellschaften und renommierten Universitäten.  

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist.  

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.   

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Vertiefen Sie sich in die Erkennung, Behandlung und Imputation von fehlenden Werten, bequem von zu Hause aus und zu jeder Tageszeit"

Die Ziele dieses Universitätskurses in Datenbereinigung beruhen darauf, dass der Student sein Wissen in diesem Bereich genau auf den neuesten Stand bringt. Eine Aktualisierung die es ihm ermöglicht, seine Arbeit mit der höchstmöglichen Qualität und Effizienz auszuführen. Und das alles dank TECH und einem 100%igen Online-Modus, der dem Studenten völlige Freiheit bei der Organisation und der Zeitplanung gibt. 

Lernen Sie alle wesentlichen Aspekte des Homoskedastizitätstests für die Bewertung von Ausgangshypothesen für die Datenanalyse kennen, ohne Ihr Haus zu verlassen und ohne die Notwendigkeit, sich an einen bestimmten Ort zu begeben"

Allgemeine Ziele

• Anwenden des Wissens in professioneller Weise auf die eigene Arbeit oder den eigenen Beruf und Verfügen über die Kompetenzen, die in der Regel durch die Ausarbeitung und Verteidigung von Argumenten und die Lösung von Problemen in ihrem Studienbereich unter Beweis gestellt werden 
• Durchführen grundlegender Vorgänge im Zusammenhang mit der Datenbereinigung 
• Verwenden der geeigneten Informationsquellen für jede Art von angewandter Studie 
• Beschreiben der wichtigsten Quellen für das langfristige Wachstum der gesamtwirtschaftlichen Produktion in einer Volkswirtschaft 
• Berechnen und Verwenden von Lebenshaltungskostenelastizitäten und -indizes 

Spezifische Ziele

• Definieren, was eine explorative Datenanalyse (EDA) ist und welche Ziele damit verfolgt werden 
• Erklären der Schritte, die bei der Durchführung einer EDA zu befolgen sind 
• Auswählen der geeigneten grafischen und numerischen Methoden zur Untersuchung der Datenmerkmale und/oder Beziehungen von Interesse 
• Prüfen, ob die Daten bestimmte Hypothesen von Interesse bestätigen (Normalität, Linearität, Homoskedastizität) 
• Identifizieren von univariaten, bivariaten und multivariaten Ausreißern 
• Verstehen der verschiedenen Arten von fehlenden Daten und Bewertung ihrer möglichen Auswirkungen 

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