Diese Weiterbildung vermittelt dir praxisnahes Wissen im Themenfeld Fehlerquoten-Analyse mit Python. Du lernst, typische Aufgaben sicher einzuordnen, passende Methoden und Werkzeuge anzuwenden und Ergebnisse nachvollziehbar aufzubereiten. Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Anwendungen aus den Bereichen Python, Data Science und Qualitätsmanagement, die dich in deiner Rolle als Qualitätsingenieur:in oder in vergleichbaren beruflichen Aufgaben unterstützen.Python-Grundlagen für die statistische Qualitätsanalyse*Datenstrukturen und Bibliotheken (pandas, NumPy) für QS-Daten*Fehlerprotokolle einlesen, bereinigen und zusammenführen*Deskriptive Statistik: Mittelwert, Standardabweichung, Quantile berechnenFehlerstatistiken visualisieren und interpretieren*Histogramme, Boxplots und Pareto-Diagramme mit matplotlib und seaborn*Fehlerverteilungen und Ausreißer grafisch darstellen*Regelkarten (Control Charts) nach SPC-Methodik erstellenUrsachenanalyse und Mustererkennung in Fehlerdaten*Korrelationsanalysen zur Identifikation von Fehlersursachen*Gruppenvergleiche und A/B-Tests auf Fehlerquoten anwenden*Clustering-Methoden zur Klassifikation von FehlertypenAutomatisierung und Reporting von Fehleranalysen*Wiederkehrende Analysen als Python-Skripte automatisieren*Fehlerreports als HTML oder PDF mit Python generieren*Integration in bestehende QM-Systeme und ProduktionsdatenbankenDiese Weiterbildung unterstützt dich dabei, typische Aufgaben im Themenfeld Fehlerquoten-Analyse mit Python sicherer und effizienter zu bewältigen. Du verbindest fachliches Wissen mit praxisnahen Methoden und Werkzeugen aus den Bereichen Python, Data Science und Qualitätsmanagement. So stärkst du deine Handlungssicherheit für deine Rolle als Qualitätsingenieur:in und kannst die Inhalte direkt in deinem Berufsalltag anwenden.