Pre-Course for Statistics

Vorkurs Statistik

Erfahre mehr über unseren Vorkurs Statistik und starte optimal vorbereitet in dein Tech & Software Masterstudium in Data Science an der UE.

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Pre-Course for Statistics Programme

Alle Informationen zum Vorkurs Statistik

Für den Tech & Software Masterstudiengang Data Science gehören Statistikgrundkenntnisse zur Zulassungsvoraussetzung für eine Bewerbung. An der UE hast du die Möglichkeit, diese durch einen Vorkurs in Statistik nachzuweisen. Der Kurs ist ebenfalls für alle Interessierten und Studierende offen, die ihre Kompetenzen erweitern möchten.
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Lehrplan

Der Vorkurs umfasst 22,5 Stunden, die über einen Zeitraum von ca. einem Monat aufgeteilt werden und behandelt u.a. die folgenden Grundlagen der Statistik:
  • Grafische und tabellarische beschreibende Verfahren
  • Numerisch-deskriptive Verfahren: Lage- und Variabilitätsmaße
  • Korrelation und Kontingenz
  • Lineare Regression
  • Wahrscheinlichkeiten
  • Einführung in die Schätzung

Unser Standorte

Online (Live & On-Demand)

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Credits | Dauer | Zulassungsvoraussetzungen

Der Vorkurs Statistik startet in jedem Sommer- und Wintersemester

  • 3 ECTS
  • 22,5 Stunden 
  • Sommersemester: März
  • Wintersemester: September
  • Mehr Informationen zu den Zulassungsvoraussetzungen liest du nachstehend

Studienentgelte

  • EU Bewerber*innen Standard: € 245
  • Nicht-EU Bewerber*innen Standard: € 245

Du hast Fragen zur Finanzierung? Hier findest du weiterführende Informationen.


Kursleiter*innen

Erfahre mehr über unsere Experten*innen für Statistik.

Prof. Dr. Britta Ruhnau

Prof. Dr. Britta Ruhnau

Prof. Dr. Britta Ruhnau ist Prodekanin für Wirtschaft an der University of Europe for Applied Sciences in Iserlohn.
Prof. Dr. Talha Ali Khan

Prof. Dr. Talha Ali Khan

Erfahren Sie hier mehr über Prof. Dr. Talha Ali Khan, Professor für Data Science und unseren Statistik-Vorkurs am UE Innovation Hub in Potsdam. Hier mehr erfahren!
Prof. Dr. Iris Lorscheid

Prof. Dr. Iris Lorscheid

Prof. Dr. Iris Lorscheid ist Vizepräsidentin für Forschung und Leiterin des Studiengangs Digital Business and Data Science in Hamburg.

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