Statistik für Data Science
Verstehen Sie die statistischen Grundlagen, die hinter jeder Datenanalyse und jedem Machine-Learning-Modell stehen.
- 4–5 weeks
- 32 Lektionen
- 119 Eingeschrieben
Unterrichtet von Jan Weber
Was Sie lernen werden
Kursübersicht
Statistik ist das Fundament von Data Science. Ohne ein solides Verständnis statistischer Konzepte lassen sich Daten weder korrekt analysieren noch Modelle sinnvoll bewerten. In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten statistischen Methoden — von deskriptiver Statistik über Wahrscheinlichkeitsrechnung bis hin zu Hypothesentests und Regression.
Der Kurs setzt auf anschauliche Erklärungen und praktische Beispiele in Python. Sie lernen nicht nur die Theorie, sondern wenden jedes Konzept direkt auf reale Datensätze an.
Kursplan
32 Lektionen • 4–5 weeks
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Lektion 1Lagemaße: Mittelwert, Median, Modus
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Lektion 2Streuungsmaße: Varianz und Standardabweichung
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Lektion 3Datenvisualisierung für Statistik
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Lektion 4Ausreißer erkennen und behandeln
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Lektion 1Grundlagen der Wahrscheinlichkeit
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Lektion 2Bedingte Wahrscheinlichkeit und Bayes
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Lektion 3Wichtige Verteilungen
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Lektion 4Zentraler Grenzwertsatz
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Lektion 1Null- und Alternativhypothese
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Lektion 2t-Tests und z-Tests
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Lektion 3p-Werte und Signifikanzniveau
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Lektion 4Fehler erster und zweiter Art
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Lektion 1Korrelationsanalyse
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Lektion 2Einfache lineare Regression
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Lektion 3Multiple Regression
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Lektion 4Modellbewertung und Interpretation
Jan Weber
Data Scientist & Python-Dozent
- 32 Lektionen
- 119 Teilnehmer
- 10+ Years Erf.
Marcus hat als Data Scientist bei Google und drei Series-B-Startups gearbeitet. Heute unterrichtet er Data Science in Vollzeit und ist bekannt dafür, Statistik verständlich und zugänglich zu vermitteln.
- Lektionen 32
- Niveau Fortgeschritten
- Dauer 4–5 weeks
- Teilnehmer 119
- Zertifikat Inklusive
- Zugang Lebenslang
30-Tage-Geld-zurück-Garantie
