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Probabilistik- und Statistikkurse

In den Kursen zur Probabilistik und Statistik werden mathematische Konzepte zur Analyse von Zufallsereignissen und zur Interpretation von Daten durch Modelle und Schlussfolgerungen untersucht. Nutze Tools wie Python, R, Excel und Google Sheets, um dein theoretisches Wissen in der Statistik anzuwenden.
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Empfohlen für Anfänger in Probabilistik und Statistik

Baue deine Fähigkeiten in den Bereichen Probabilistik und Statistik mit interaktiven Kursen aus, die von Experten aus der Praxis kuratiert werden.

Kurs

Einführung in die Statistik in R

IntermediateSkill Level
4 Stunden
3K
Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten zu sammeln, zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Lernpfad

Statistiker mit R

52 Stunden
39
Ein Statistiker sammelt und analysiert Daten und hilft Unternehmen dabei, quantitative Daten sinnvoll zu nutzen, indem er Trends erkennt und Vorhersagen trifft.

Bist du dir nicht sicher, wo du anfangen sollst?

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74 Ergebnisse

Kurs

Einführung in die Statistik

BeginnerSkill Level
4 Stunden
5.7K
Lerne die Grundlagen der Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests.

Kurs

Einführung in die Statistik in R

IntermediateSkill Level
4 Stunden
3K
Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten zu sammeln, zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Kurs

Introduction to Regression in R

IntermediateSkill Level
4 Stunden
3K
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.

Kurs

Hypothesentests in Python

IntermediateSkill Level
4 Stunden
2.7K
Lerne, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionstests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.

Kurs

Stichproben in Python

IntermediateSkill Level
4 Stunden
2.9K
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.

Kurs

Hypothesentests in R

IntermediateSkill Level
4 Stunden
1.7K
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.

Kurs

Intermediate Regression in R

IntermediateSkill Level
4 Stunden
1.3K
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
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Lernprogramm

T-Tests in R Tutorial: Lernen, wie man T-Tests durchführt

Bestimme mit t.test() in R, ob es einen signifikanten Unterschied zwischen den Mittelwerten der beiden Gruppen gibt.
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Abid Ali Awan

10 Min.

Bist du bereit, deine Fähigkeiten einzusetzen?

Projekte ermöglichen es dir, dein Wissen auf eine breite Palette von Datensätzen anzuwenden, um reale Probleme in deinem Browser zu lösen

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Häufig gestellte Fragen

Was haben Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik mit Datenwissenschaft zu tun?

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik sind die Grundlagen der Datenwissenschaft. Sie bieten die notwendigen Werkzeuge und Rahmenbedingungen, um Daten zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und sinnvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Sie ermöglichen es Datenwissenschaftlern, Muster zu verstehen, Unsicherheiten einzuschätzen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Datenanalysen zu treffen.

Warum ist es wichtig, Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik zu erwerben?

Die Entwicklung von Kenntnissen in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik ist entscheidend für die effektive Interpretation von Daten und zuverlässige Vorhersagen. Dieses Verständnis bildet die Grundlage für die Planung von Experimenten, die Analyse von Ergebnissen und die Validierung von Schlussfolgerungen in verschiedenen Bereichen und stellt sicher, dass Entscheidungen datengestützt und evidenzbasiert sind.

Welche Berufe kann ich mit Kenntnissen in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik ausüben?

Mit deinen Kenntnissen in Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik kannst du eine Vielzahl von Berufen ausüben, z. B. Datenwissenschaftler/in, Marktforscher/in, Ingenieur/in für maschinelles Lernen, Statistikanalyst/in und Risikomanager/in. Diese Aufgaben erstrecken sich über verschiedene Branchen, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Technologie und Behörden, in denen die Interpretation von Daten und das Treffen von evidenzbasierten Entscheidungen entscheidend sind.

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