Direkt zum Inhalt
Startseite

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.

Kostenloses Konto erstellen

oder

Durch Klick auf die Schaltfläche akzeptierst du unsere Nutzungsbedingungen, unsere Datenschutzrichtlinie und die Speicherung deiner Daten in den USA.
Group

Trainierst du 2 oder mehr?

Versuchen DataCamp for Business

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

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
6.2K
Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten zu sammeln, zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Lernpfad

Statistiker in R

52 Stunden
1.4K
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.

Bist du dir nicht sicher, wo du anfangen sollst?

Jetzt testen lassen

Blättern Probabilistik und Statistik Kurse und Lernpfade

75 Ergebnisse

Kurs

Einführung in die Statistik in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
12.4K
Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten mit Python zu analysieren und auszuwerten.

Kurs

Einführung in die Statistik

Geringe SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
10.4K
Lerne die Grundlagen der Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests.

Kurs

Einführung in die Statistik in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
6.2K
Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten zu sammeln, zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Kurs

Introduction to Regression in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
3.7K
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.

Kurs

Stichprobenziehung in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
3.4K
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 Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
3.3K
Lerne, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionstests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.

Kurs

Intermediate Regression in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.9K
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

Kurs

Versuchsplanung in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.7K
Setze Versuchsanordnungen um und führe robuste statistische Analysen durch, um präzise und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen!

Kurs

Hypothesentests in R

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

Kurs

Time Series Analysis in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.6K
In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.

Kurs

Sampling in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.4K
Master sampling to get more accurate statistics with less data.

Kurs

A/B Testing in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1K
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

Introduction to Statistics in Google Sheets

Geringe SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
956
Learn how to leverage statistical techniques using spreadsheets to more effectively work with and extract insights from your data.

Kurs

Time Series Analysis in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
817
Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.

Kurs

Statistical Techniques in Tableau

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
785
Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.

Kurs

Foundations of Probability in R

Geringe SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
755
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.

Kurs

Bayesian Data Analysis in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
724
Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!

Kurs

Introduction to Linear Modeling in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
706
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

Kurs

Modeling with Data in the Tidyverse

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
694
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

Kurs

Forecasting in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
5 Stunden
615
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.

Kurs

Foundations of Inference in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
615
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.

Kurs

RNA-Seq with Bioconductor in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
608
Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.

Kurs

Introduction to Network Analysis in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
603
This course will equip you with the skills to analyze, visualize, and make sense of networks using the NetworkX library.

Kurs

Linear Algebra for Data Science in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
531
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.

Kurs

Generalized Linear Models in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
521
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.

Kurs

Anomaly Detection in Python

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
513
Detect anomalies in your data analysis and expand your Python statistical toolkit in this four-hour course.

Kurs

Introduction to Bioconductor in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
505
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!

Verwandte Ressourcen auf Probabilistik und Statistik

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.
Abid Ali Awan's photo

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

    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.

    Weitere Technologien und Themen

    Technologien

    Themen