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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

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
4.3K
4 Stunden
In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.

Lernpfad

Statistiker in R

915
52 Stunden
Ein Statistiker oder eine Statistikerin sammelt und analysiert Daten und hilft Unternehmen, quantitative Daten sinnvoll zu nutzen, indem er oder sie Trends erkennt und Vorhersagen trifft.

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Erkunde Probabilistik und Statistik Kurse und Lernpfade

Kurs

Einführung in die Statistik

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
9.6K
4 Stunden
In diesem Kurs bekommst du einen Überblick über Maßzahlen für Zentrum und Streuung, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Hypothesentests.

Kurs

Einführung in die Statistik in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
8.4K
4 Stunden
In diesem Statistikkurs lernst du, wie du Daten mit Python erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.

Kurs

Einführung in die Statistik in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
4.3K
4 Stunden
In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.

Kurs

Einführung in Regression mit R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
3.9K
4 Stunden
Sag die Immobilienpreise und die Klickrate von Anzeigen voraus, indem du Regressionsanalysen in R machst, analysierst und interpretierst.

Kurs

Hypothesentests in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
2.4K
4 Stunden
Dieser Kurs erklärt, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionentests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.

Kurs

Stichprobenziehung in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
2.1K
4 Stunden
Dieser Kurs stellt Zufallsstichprobenverfahren vor und zeigt, wie du mit Python und Statistik aus begrenzten Daten Erkenntnisse gewinnst.

Kurs

Hypothesentests in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
1.8K
4 Stunden
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.

Kurs

Fortgeschrittene Regression in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
1.6K
4 Stunden
Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.

Kurs

Zeitreihenanalyse in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
1.2K
4 Stunden
In diesem vierstündigen Kurs lernst du die Grundlagen der Analyse von Zeitreihendaten in Python.

Kurs

Versuchsplanung in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
1.1K
4 Stunden
Setze Versuchsanordnungen um und führe robuste statistische Analysen durch, um präzise und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen!

Kurs

Stichprobenerhebung in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
989
4 Stunden
Hier erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.

Kurs

Zeitreihenanalyse in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
940
4 Stunden
Dieser Kurs macht dich mit zentralen Techniken vertraut, um aus Zeitreihendaten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Kurs

ARIMA-Modelle in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
883
4 Stunden
Werde zum Profi im Anpassen von ARIMA-Modellen (autoregressive integrierte gleitende Durchschnitte) an Zeitreihendaten mit R.

Kurs

A/B-Tests in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
759
4 Stunden
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

Kurs

Prognosen mit R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
732
5 Stunden
Lerne, wie du mit Zeitreihenprognosen in R, einschließlich ARIMA-Modellen und exponentiellen Glättungsmethoden, Vorhersagen über die Zukunft treffen kannst.

Kurs

Modellieren mit Daten im Tidyverse

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
704
4 Stunden
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

Kurs

Statistical Thinking in Python (Teil 1)

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
659
3 Stunden
Leg die Grundlagen, die du brauchst, um statistisch zu denken und die Sprache deiner Daten zu sprechen.

Kurs

Lineare Algebra für Data Science in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
650
4 Stunden
In diesem Einführungskurs in die lineare Algebra lernst du eines der wichtigsten mathematischen Themen der Datenwissenschaft kennen.

Kurs

Einführung in Bioconductor in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
538
4 Stunden
Lerne, wie man wichtige Bioconductor-Pakete für die Bioinformatik mit Datensätzen von Viren, Pilzen, Menschen und Pflanzen benutzt!

Kurs

Statistische Techniken in Tableau

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
515
4 Stunden
Bring deine Reporting-Fähigkeiten mit den integrierten Statistikfunktionen von Tableau auf die nächste Stufe.

Kurs

Generalisierte lineare Modelle in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.8+
510
4 Stunden
In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.

Kurs

Grundlagen der Inferenz in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
501
4 Stunden
Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.

Kurs

Bayesianische Datenanalyse in Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
494
4 Stunden
Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!

Kurs

RNA-Seq mit Bioconductor in R

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
475
4 Stunden
Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.

Kurs

Einführung in lineares Modellieren mit Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
4.7+
458
4 Stunden
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

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Tutorial

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.

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

    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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