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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

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
4.2K
Erweitere deine statistischen Fähigkeiten und lerne, wie du Daten sammelst, analysierst und genaue Schlussfolgerungen daraus ziehst.

Lernpfad

Statistiker in R

52 Stunden
1.3K
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?

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Blättern Probabilistik und Statistik Kurse und Lernpfade

74 Projekte

Kurs

Einführung in die Statistik

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
10.8K
Lerne die Grundlagen der Statistik: Lage- und Streuungsmaße, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests.

Kurs

Einführung in die Statistik in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
10.7K
Erweitere deine statistischen Kenntnisse und lerne, wie du mit Python Daten sammelst, analysierst und genaue Schlussfolgerungen daraus ziehst.

Kurs

Einführung in die Statistik in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
4.2K
Erweitere deine statistischen Fähigkeiten und lerne, wie du Daten sammelst, analysierst und genaue Schlussfolgerungen daraus ziehst.

Kurs

Hypothesentests in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
3.7K
Lerne, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionstests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.

Kurs

Stichprobenziehung in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
3.5K
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.

Kurs

Introduction to Regression in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
2.7K
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.

Kurs

Versuchsplanung in Python

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

Kurs

Hypothesentests in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.5K
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

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.4K
In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.

Kurs

Intermediate Regression in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.2K
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

Kurs

Introduction to Statistics in Google Sheets

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1K
Learn how to leverage statistical techniques using spreadsheets to more effectively work with and extract insights from your data.

Kurs

Sampling in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1K
Master sampling to get more accurate statistics with less data.

Kurs

A/B Testing in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
970
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

Statistical Techniques in Tableau

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
886
Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.

Kurs

Linear Algebra for Data Science in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
864
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.

Kurs

Time Series Analysis in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
653
Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.

Kurs

Bayesian Data Analysis in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
650
Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!

Kurs

Foundations of Probability in R

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
559
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.

Kurs

Experimental Design in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
526
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.

Kurs

Modeling with Data in the Tidyverse

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
523
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

Kurs

ARIMA Models in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
495
Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.

Kurs

Introduction to Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
486
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!

Kurs

Forecasting in R

MittelSchwierigkeitsgrad
5 Stunden
474
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.

Kurs

Generalized Linear Models in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
466
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.

Kurs

RNA-Seq with Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
453
Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.

Kurs

Foundations of Inference in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
438
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.

Kurs

Advanced Probability: Uncertainty in Data

ExperteSchwierigkeitsgrad
2 Stunden
434
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

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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.
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.

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