Warum immer mehr Studenten an Fernuniversitäten empirische Arbeiten anfertigen müssen

Aktualisiert: 29. Dez 2020

Als Folge des technischen Fortschrittes studieren in Deutschland immer mehr Menschen an Fernuniversitäten. Fernstudieren heißt heute in der Regel online zu studieren. Die damit verbundene ständige Verfügbarkeit der Lernmaterialen erhöht die Attraktivität des Fernstudiums enorm. Fernstudenten können im Gegensatz zu normalen Studenten selbst entscheiden, wann sie eine Vorlesung anhören oder eine Übung machen. Die damit gewonnene zeitliche Flexibilität ermöglicht es Fernstudenten neben dem Studium einen Vollzeitjob auszuüben. Folglich können die erlernten theoretischen Kenntnisse sofort in der Praxis erprobt werden und Abschlussarbeiten (Haus-, Bachelor- oder Masterarbeit) zu beruflich relevanten Themen verfasst werden.


Die beliebtesten Fernuniversitäten in Deutschland sind die Fernuniversität Hagen, IUBH FOM, Europäische Fernhochschule Hamburg und die SRH Hochschule. Immer mehr Studiengänge dieser Universitäten beinhalten die Anfertigung einer empirischen Arbeit. Vorbereitend werden für Studenten auch Kurse im Bereich der quantitativen Datenanalyse und der Statistik angeboten. Hintergrund dessen ist, dass ihre Studenten die quantitative Datenanalyse mit R, SPSS oder Python erlernen sollen, um für das Big-Data Zeitalter gerüstet zu sein. Aufgrund des stetig ansteigenden Datenvolumens wächst nämlich der Bedarf an Personen, welche die grundlegenden Kenntnisse der quantitativen Datenanalyse beherrschen sollten, an. Hier einige Beispiele, wie Statistik und Big Data unser Leben in verschiedenen Bereichen beeinflusst:


Sie benötigen beratende Hilfe bei Ihrer quantitativen Datenanalyse in R, SPSS, Python oder Excel oder möchten eine statistische Auswertung bestellen, dann zögern Sie nicht uns zu kontaktieren (Kontaktdaten unten rechts). Unsere Experten helfen Ihnen gerne weiter (kostenloses unverbindliches Erstgespräch)!


MEDIZIN

Statistik spielt schon immer eine große Rolle in der Medizin. So müssen Wissenschaftler beispielsweise vor der Verschreibung von Medikamenten eine statistisch valide Wirksamkeit des Medikaments nachweisen. Eine weitere Anwendung ist die Erkennung von Hautkrebs via Machine Learning (ML) Algorithmen.


VERSICHERUNG

Versicherungsbeiträge werden mit Hilfe von statistischen Modellen berechnet. Das gilt für alle Arten von Versicherungen (z.B. Haftpflicht-, Lebens- oder Brandschutzversicherung).


CYBERSECURITY

In diesem Bereich wird ML zur automatisierten Erkennung von internen und externen Risiken genutzt.


MARKETING

Statistik und ML erlauben es auf Basis von vorherigem Verhalten Voraussagen zu treffen , die entscheidend für erfolgreiches Marketing sind. Algorithmen entscheiden bereits seit Jahren, bei wem im Internet welche Anzeige aufpoppt.


Diese Liste an Beispielen würde sich beliebig lang fortführen lassen. Folglich verwundert es auch nicht, dass immer mehr Studenten der bekannten Fernuniversitäten empirische Arbeiten anfertigen müssen. Denn eine empirische Arbeit ist die beste Option, um die quantitative Datenanalyse zu erlernen. Eine Einführung in die quantitative Datenanalyse mit R finden Sie hier. Falls Sie die Statistiksoftware SPSS bevorzugen hilft Ihnen dagegen diese Seite weiter. Eine allgemeine Einführung in die quantitative Datenanalyse befindet sich dagegen hier. Auch eine R Markdown Anleitung haben wir Ihnen zur Verfügung gestellt.


Sollte es Sie bei der quantitativen Datenanalyse Problemen kommen, zögern Sie nicht uns zu kontaktieren. Unser Team an Freelancern verfügt über langjährige Erfahrung auf dem Gebiet der quantitativen Datenanalyse in R, SPSS, Python oder Excel. Darüber hinaus können Sie bei uns auch statistische Auswertungen bestellen (inkl. Dokumentation). Gerne bieten wir Ihnen ein kostenloses und unverbindliches Erstgespräch mit einem unserer Experten an. Sie können uns jederzeit per E-Mail oder Telefon (siehe unten rechts) erreichen.

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