Im Mittelpunkt dieses Moduls stehen grundlegende Visualisierungstechniken zur Untersuchung von Datenverteilungen, Zusammenhängen und Trends. Die Lernenden erwerben grundlegende Fähigkeiten bei der Auswahl und Anwendung von Diagrammen, mit denen sich kategoriale, numerische und zeitbezogene Daten effektiv darstellen lassen.

Dieses Modul bietet eine Einführung in fortgeschrittene Visualisierungstechniken unter Verwendung des ggplot-Frameworks in R. Die Teilnehmer befassen sich mit mehrschichtigen Grafiken, ästhetischen Darstellungen und erweiterten Diagrammen, um Erkenntnisse aus multivariaten Daten effektiv zu vermitteln.

Dieses Modul behandelt Methoden der Visualisierung für hierarchische, demografische und zeitbezogene Daten im Rahmen der Spezialisierung. Die Lernenden erwerben die Fähigkeit, strukturierte Zusammenhänge, Veränderungen und saisonale Muster mithilfe geeigneter visueller Werkzeuge darzustellen.

Dieses Modul vermittelt die für die Datenanalyse erforderlichen statistischen Grundlagen, darunter deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Regressionsmodelle. Die Lernenden wenden statistische Verfahren an, um Zusammenhänge, Trends und Schwankungen in Daten zu analysieren.

In diesem Modul werden entscheidungsbasierte Modelle, die Wahrscheinlichkeitstheorie und grundlegende Techniken zur Datenaufbereitung behandelt. Die Lernenden entwickeln analytische Fähigkeiten für die Hypothesentests, Simulationen und die Aufbereitung von Datensätzen für die Modellierung.

Dieses Modul bietet eine Einführung in Konzepte des maschinellen Lernens und veranschaulicht deren Anwendung mithilfe von R. Die Teilnehmer arbeiten mit Datensätzen, setzen Arbeitsabläufe des maschinellen Lernens um und wenden Modelle auf reale Probleme an.