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Dieser Kurs Statistik 蹿眉谤 Datenwissenschaft soll Sie in die grundlegenden Prinzipien der statistischen Methoden und Verfahren zur Datenanalyse einf眉hren. Nach Abschluss dieses Kurses verf眉gen Sie 眉ber praktische Kenntnisse zu wichtigen Themen der Statistik, wie z.B. Datenerfassung, Zusammenfassung von Daten mit Hilfe der deskriptiven Statistik, Anzeige und Visualisierung von Daten, Untersuchung von Beziehungen zwischen Variablen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Erwartungswerte, Hypothesentests, Einf眉hrung in ANOVA (Varianzanalyse), Regressions- und Korrelationsanalyse. Sie werden die statistische Analyse mit Hilfe von Python und Jupyter Notebooks - den bevorzugten Tools 蹿眉谤 Data Scientists und Datenanalysten - praktisch anwenden.

Am Ende des Kurses werden Sie ein Projekt abschlie脽en, in dem Sie verschiedene Konzepte aus dem Kurs auf ein Data Science-Problem anwenden, das ein von der Realit盲t inspiriertes Szenario beinhaltet, und ein Verst盲ndnis der grundlegenden statistischen Denkweise und Argumentation demonstrieren. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung eines klaren Verst盲ndnisses der verschiedenen Ans盲tze 蹿眉谤 unterschiedliche Datentypen, der Entwicklung eines intuitiven Verst盲ndnisses, der angemessenen Bewertung der vorgeschlagenen Methoden, der Verwendung von Python zur Analyse unserer Daten und der genauen Interpretation der Ergebnisse. Dieser Kurs ist 蹿眉谤 eine Vielzahl von Fachleuten und Studenten geeignet, die eine T盲tigkeit im Bereich Daten und Statistik anstreben, wie z.B. Data Scientists, Datenanalysten, Business Analysten, Statistiker und Forscher. Sie ben枚tigen keine Vorkenntnisse in Informatik oder Statistik. Wir empfehlen dringend, vor Beginn dieses Kurses den Kurs Python 蹿眉谤 Datenwissenschaft zu besuchen, um sich mit der Programmiersprache Python, Jupyter-Notebooks und Bibliotheken vertraut zu machen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage: 鉁擹entrale Tendenzma脽e und Streuungsma脽e 蹿眉谤 gruppierte und nicht gruppierte Daten zu berechnen und anzuwenden. 鉁擠aten klar und pr盲gnant zusammenzufassen, zu pr盲sentieren und zu visualisieren, so dass auch Nicht-Statistiker, die die Ergebnisse ben枚tigen, einen praktischen Einblick erhalten. 鉁� Identifizieren Sie geeignete Hypothesentests 蹿眉谤 g盲ngige Datens盲tze. 鉁� F眉hren Sie Hypothesentests, Korrelationstests und Regressionsanalysen durch. 鉁� Zeigen Sie, dass Sie die statistische Analyse mit Python und Jupyter Notebooks beherrschen.