Wahrscheinlichkeitsrechnung beschreibt den Prozess, mit dem unsichere Ereignisse systematisch quantifiziert werden. In der statistischen Datenanalyse ist sie Grundlage vieler Verfahren. Der Kurs verbindet Datenqualitätspraxis, Power-BI-Visualisierung und eine strategische KI-Einordnung.


!Kursinhalt


!1. Datenbasis und Skalentypen
*Data Literacy
*Excel Basics zur Datensichtung
*Daten gruppieren und zusammenführen
*Statistische Kennwerte verstehen


!2. Wahrscheinlichkeit und Verteilungen
*Stochastische Grundlagen in Power BI
*Zufallsverteilungen
*Gleich-, Normal- und Pareto-Verteilung
*Lagemaße und Dispersionsmaße


!3. Visualisierung von Wahrscheinlichkeit
*Säulen- und Liniendiagramme
*Identifikation von Ausreißern
*Filterkontexte für Verteilungssichten
*Best Practices der Datenvisualisierung


!4. Wahrscheinlichkeit strategisch einbetten
*Use Cases für unsicherheitsorientierte Steuerung
*Governance bei probabilistischen Aussagen
*Datenqualität als Voraussetzung
*KI-Einordnung probabilistischer Modelle


!Berufliche Relevanz


*Belastbare Aussagen zu unsicheren Ereignissen
*Konsistente Wahrscheinlichkeitsbausteine in Berichten
*Verbindung zwischen Statistik und Reporting
*Anschluss an strategische KI-Initiativen