Lerne, wie Du Statistik und Wahrscheinlichkeiten auf praxisnahe Data Science und Business Fälle anwenden kannst.
Willkommen im Kurs Wahrscheinlichkeit und Statistik - für Business and Data Science!
In diesem Kurs zeigen wir dir was du über Wahrscheinlichkeit und Statistik wissen musst, um in der Wirtschaft, aber vor allem im Bereich Data Science und Machine Learning, erfolgreich zu sein! Wir haben dazu viele Übungen und Formelerklärungen für dich!
Als erstes klären wir, was Daten sind und welche Zusammenhänge, Abweichungen und Korrelationen man sich anschauen sollte. Das ist die Vorraussetzung um Statisitk anwenden zu könnnen und um erfolgreich Data Science Projekte implementiere zu können.
Danach werden wir in die Wahrscheinlichkeit eintauchen und mehr über Kombinationen und Permutationen erfahren, die dir als Data Scientist weiterhelfen um die Anzahl an Kombinationen von Daten und damit die z.B. die Datenmenge abschätzen zu können.
Anschließend diskutieren wir die gängigsten Verteilungen in der Statistik und schaffen eine solide Grundlage für das Verständnis, wie man mit Gleich-, Binomial, Poisson- und Normalverteilungen arbeitet.
Als nächstes werden wir reale Geschäftsfälle durchgehen, einschließlich Hypothesentests und der studentschen T-Verteilung - so kannst du das Gelernte gleich anwenden.
Abschließend behandeln wir drei Datenanalyse-Verfahren, wie ANOVA (Varianzanalyse), Regressionsanalyse und schließlich der Chi-Quadrat-Analyse.
Die Abschnitte sind modular und nach Themen gegliedert, so dass du sie nach Bedarf suchen kannst und direkt dort einsteigen kannst!
Wichtig: Falls du die Simulationen selber ausführen möchtest, so benötigst du Kenntnisse von Excel, R oder Python. Bei Bedarf kannst du R oder Python mit Hilfe der dazu vorgesehenen Kurse aus unserem Kursangebot erlernen.
Unser Kurs beinhaltet HD-Videos mit Erklärungen zu Formeln, Animationen und Übungen, wir behandeln außerdem Fallstudien, die dir zeigen, wie du dieses Wissen in der Praxis anwenden kannst. Du findest reines Formellernen staubtrocken? Kein Thema, bei uns gibt es eine gute Mischung!
Kursinhalt im Überblick:
Messungen von Daten
Mittelwert, Median und Modus
Abweichung und Standardabweichung
Kovarianz und Korrelation
Permutationen und Kombinationen
Verbindungen und Kreuzungen
Bedingte Wahrscheinlichkeit
Bayes-Satz
Binomiale Verteilung
Poisson-Verteilung
Normalverteilung
Probenahme
Zentraler Grenzwertsatz
Hypothesentest
T-Verteilungsprüfung
Regressionsanalyse
ANOVA
Chi Quadrat-Analyse
Alle diese Inhalte sind mit einer 30-tägigen Geld-zurück-Garantie ausgestattet, so dass Du den Kurs risikofrei ausprobieren kannst!
Worauf wartest du noch? Melde Dich noch heute an und werde ein Profi im Umgang mit Wahrscheinlichkeiten und Statistiken.
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
In der Lage sein, verschiedene Arten von Daten zu verstehen
In der Lage sein, grundlegende Statistiken zu implementieren
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In einer Welt der Veränderung gibt es keine Ressource, die wertvoller ist als Bildung. Sie befähigt die Menschen, auch in einer komplexen Umwelt selbstbestimmt ihren Weg zu gehen. Wichtig ist, was jeder einzelne kann. Die Digitalisierung steckt voller Chancen für bessere Bildung: individuelleres Lernen, innovative Lehrmethoden und aktuellere Lehrmittel. Daher möchte ich nicht länger zuschauen, sondern an besserer Bildung für...
Wir sind Datamics......und wir sind deine kompetente Anlaufstelle für fundiertes Online-Lernen im Bereich Data Science. Unsere breitgefächerten Online-Kurse decken eine breite Palette von Themen ab, darunter Python-Programmierung, SQL, Bewerbungstraining, Datenvisualisierung mit Dash, Business Analytics und vieles mehr.Unsere Kooperation mit unserem amerikanischen Partner Jose Portilla ermöglicht es uns, stets topaktuelle Informationen aus der globalen Data Science-Szene in unsere Kurse einzubringen. Es...
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Super erklärt mit vielen Beispielen , einfach zu verstehen!
Der Kurs gibt einen guten Überblick über die statistischen Methoden, die im Bereich Data Science und Buisiness Intelligence angewendet werden.
Warum diese statistischen Methoden in den angeführten Fällen und Beispielen funktionieren bzw. angewendet werden müssen, kommt nicht so gut heraus, was aber vermutlich daran liegt, dass es sich hierbei um eine Art Crashkurs handelt.
Die Beispiele sind aber sehr hilfreich, um die Anwendung nachzuvollziehen.
Der Kurs war für mich der richtige Einstieg in die Welt der Statistik. Er hat mir die Grundlagen geliefert. Welche ich dann teilweise mit Hilfe des Internets noch vertieft habe. Es hat mir geholfen die Grundlagen der Data Science Verfahren besser zu verstehen.
Es hat mir Spass gemacht, diesen Kurs zu absolvieren.
Ja, ich bin zufrieden. Komme mit und alles ist klar
Kurs enthält die wichtigsten statistischen Konzepte, jedoch werden diese größtenteils nur von den Folien abgelesen. Es ist schön, dass zwischendurch Quizzes existieren, jedoch sind diese teilweise etwas lieblos gestaltet. Die Assessments am Ende der Kapitel sind gut für die Wiederholung. Die Folien beinhalten teilweise auch Rechtschreibfehler und sonstige kleine Fehler. Alles in allem jedoch ein guter Kurs.
Sehr gut erklärt, vor allem die Beispiele und Übungen waren hilfreich, um die Inhalte wirklich zu verstehen.
Sehr gut erklärt
Vorwort: Habe den Kurs abgeschlossen und habe ihn erst am Ende bewertet. Die Didaktik des Kurses hat mir gefallen. In der Regel folgt ein Theorie-Teil, dann ein Praxis-Teil. Es wird anschaulich erklärt, manchmal gibt es aber ein paar Ecken und Kanten. Man bekommt recht zügig Antworten. Aber leider scheint der Kurs nicht sonderlich aktualisiert zu werden, denn an paar Ecken habe ich Fragen vor einem Jahr gefunden, die auf undeutliche Erklärungen des Kurses hinweisen. Auch könnten mehr Übungen zum selber machen geben. Die Quizes sind nicht so wirklich gut. Gut sind hingegen die Assessment-Aufgaben am Ende eines Kapitels, aber das reicht meines Erachtens nicht um das Thema am Ende wirklich zu beherrschen.
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Merve K.
Der Kurs ist bisher (10. Lektion) sehr oberflächlich gehalten. Die Folien werden heruntergelesen ohne weitere Erläuterungen. Was soll bspw. bedeuten der Modalwert "kann zum Beispiel bei der Betrachtung von "Gewichten" hilfreich sein" (10. Lektion)? Ich würde mir mehr Erklärung wünschen.