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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
5.1K
In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.

Lernpfad

Statistiker in R

52 Stunden
1.1K
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

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
10.1K
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
5.1K
In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.

Kurs

Einführung in Regression mit R

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

Kurs

Hypothesentests in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
3.3K
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

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
3K
Dieser Kurs stellt Zufallsstichprobenverfahren vor und zeigt, wie du mit Python und Statistik aus begrenzten Daten Erkenntnisse gewinnst.

Kurs

Hypothesentests in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
2K
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.

Kurs

Versuchsplanung in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.6K
Setze Versuchsanordnungen um und führe robuste statistische Analysen durch, um präzise und gültige Schlussfolgerungen zu ziehen!

Kurs

Fortgeschrittene Regression in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.5K
Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.

Kurs

Zeitreihenanalyse in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.4K
In diesem vierstündigen Kurs lernst du die Grundlagen der Analyse von Zeitreihendaten in Python.

Kurs

Stichprobenerhebung in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.2K
Mach dich mit der Stichprobenauswahl vertraut, um mit weniger Daten genauere Statistiken zu kriegen.

Kurs

Einführung in Statistik mit Google Sheets

GrundlagenSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
1.1K
Lerne, wie du mit Tabellenkalkulationen statistische Methoden nutzen kannst, um deine Daten besser zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Kurs

A/B-Tests in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
932
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

Lineare Algebra für Data Science in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
803
Dieser Kurs ist eine Einführung in die lineare Algebra, eines der wichtigsten mathematischen Themen, die der Datenwissenschaft zugrunde liegen.

Kurs

Grundlagen der Inferenz in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
691
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.

Kurs

Bayesianische Datenanalyse in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
655
Lerne alles über die Vorteile der Bayesschen Datenanalyse und probier sie in verschiedenen echten Anwendungsfällen aus!

Kurs

Einführung in Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
651
Lerne, wie man wichtige Bioconductor-Pakete für die Bioinformatik mit Datensätzen von Viren, Pilzen, Menschen und Pflanzen benutzt!

Kurs

Statistische Techniken in Tableau

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
591
Bring deine Reporting-Fähigkeiten mit den integrierten Statistikfunktionen von Tableau auf die nächste Stufe.

Kurs

RNA-Seq mit Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
579
Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.

Kurs

Zeitreihenanalyse in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
550
Lerne die wichtigsten Techniken, die du brauchst, um aus Zeitreihendaten wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Kurs

Anomalieerkennung mit Python

MittelSchwierigkeitsgrad
4 Stunden
511
Entdecke in diesem vierstündigen Kurs Anomalien in deiner Datenanalyse und erweitere dein Python-Statistik-Toolkit.

Kurs

Grundlagen der Wahrscheinlichkeit in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
5 Stunden
494
Lerne grundlegende Wahrscheinlichkeitskonzepte wie Zufallsvariablen, Mittelwert und Varianz, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und bedingte Wahrscheinlichkeiten.

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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.

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

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