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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
4.7+
2.034 Wiederholungen
4 Std.
In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.

Lernpfad

Statistiker in R

4.5+
7 Wiederholungen
52 Std.
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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Kurs

ChIP-seq with Bioconductor in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
48 Wiederholungen
4 Std.
Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.

Kurs

Fortgeschrittene Netzwerkanalyse in Python

ExperteSchwierigkeitsgrad
4.8+
77 Wiederholungen
4 Std.
Analysiere Zeitreihendiagramme, nutze bipartite Graphen und lerne, wie du schwierige Probleme in der Netzwerkanalyse löst.

Kurs

Umfragedaten in Python analysieren

MittelSchwierigkeitsgrad
4.6+
51 Wiederholungen
4 Std.
Hier erfährst du, wie du Umfragedaten mit Python analysierst und wann welches Statistik-Tool sinnvoll ist.

Kurs

Prognose der Produktnachfrage in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.6+
29 Wiederholungen
4 Std.
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

Kurs

Introduction to Anomaly Detection in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
26 Wiederholungen
4 Std.
Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.

Kurs

Response-Modelle in R erstellen

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
29 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs hilft dir dabei, einfache Modelle zur Marktreaktion zu erstellen und so deine Marketingpläne effektiver zu gestalten.

Kurs

Mischungsmodelle in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.7+
23 Wiederholungen
4 Std.
Lerne Mischungsmodelle kennen: ein praktischer und formaler statistischer Rahmen für probabilistisches Clustering und Klassifizierung.

Kurs

Wahrscheinlichkeitsrätsel in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.8+
66 Wiederholungen
4 Std.
Dieser Kurs vermittelt Strategien zum Lösen von Wahrscheinlichkeitsfragen in R anhand verschiedener Denkaufgaben.

Kurs

Fallstudien: Netzwerkanalyse in R

BasicSchwierigkeitsgrad
4.7+
44 Wiederholungen
4 Std.
Wende grundlegende Konzepte der Netzwerkanalyse auf große reale Datensätze in 4 verschiedenen Fallstudien an.

Kurs

Predictive Analytics mit vernetzten Daten in R

MittelSchwierigkeitsgrad
4.8+
32 Wiederholungen
4 Std.
Lerne, die Bezeichnungen von Knoten in Netzwerken mithilfe von Netzwerk-Lernen und durch das Extrahieren beschreibender Merkmale aus dem Netzwerk vorherzusagen.

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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.

    Weitere Technologien und Themen

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