Bereits zum siebten Mal führt der European Six Sigma Club Deutschland (ESSC-D) momentan den „Advanced Statistics Workshop“ durch. Unter dem Motto „Statistik verstehen - Werkzeuge erweitern - erfolgreich schulen“ werden erfahrene Black Belts sowie Master Black Belt Kandidatinnen und Kandidaten für kommende Aufgaben weitergebildet. Dazu gehören Hinweise zu Vorbereitung und Aufbau von Lehrinhalten, Hintergründe und Besonderheiten von statistischen Berechnungen sowie Werkzeugen, bisher unbekannte Methoden und praktische Lehrproben. „Wir bauen damit eine wichtige Brücke: Einerseits brauchen Six Sigma Expertinnen und Experten konkrete Möglichkeiten, nach dem Black Belt Training Inhalte zu wiederholen, zu vertiefen und Hintergründe der Berechnungsergebnisse zu verstehen. Andererseits fehlen Master Black Belt Kandidatinnen und Kandidaten häufig methodisches Vorgehen bei der Erstellung von Lehreinheiten sowie Kenntnisse zu verschiedenen Vermittlungsarten“, so Mario Jürgens, Mitinitiator und Trainer im „Advanced Statistics Workshop“.
Anfang April schließt sich der „Data-Mining Grundlagenworkshop für Six Sigma Belts und Methodenexperten“ an, der einen noch tieferen Einstieg in die Welt des Data-Minings und Machine Learnings ermöglicht. Teilnehmende lernen die grundlegenden Methoden kennen und erleben die Software-Pakete Minitab®, KNIME® sowie der Programmiersprache R im direkten Vergleich. Der Workshop vermittelt grundlegende Begriffe und Methoden zur strukturierten Analyse komplexerer Daten.
Weitere Informationen finden Sie auf www.sixsigmaclub.de unter der Rubrik Termine.
Anfang April schließt sich der „Data-Mining Grundlagenworkshop für Six Sigma Belts und Methodenexperten“ an, der einen noch tieferen Einstieg in die Welt des Data-Minings und Machine Learnings ermöglicht. Teilnehmende lernen die grundlegenden Methoden kennen und erleben die Software-Pakete Minitab®, KNIME® sowie der Programmiersprache R im direkten Vergleich. Der Workshop vermittelt grundlegende Begriffe und Methoden zur strukturierten Analyse komplexerer Daten.
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