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Kurs

Fallstudien zum statistischen Denken

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 09/2024
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PythonProbability & Statistics
4 Std.
16 Videos
61 Übungen
4,850 XP
16,115
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Kursbeschreibung

Meisterschaft erfordert Übung. Nachdem du „Statistical Thinking I“ und „II“ abgeschlossen hast, hast du dir ein probabilistisches Mindset und Hacker-Stats-Fähigkeiten angeeignet, um aus Daten umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Das Fundament steht – jetzt ist es Zeit, dein Handwerk zu trainieren.In diesem Kurs wendest du dein statistisches Denken, explorative Datenanalyse, Parameterschätzung und Hypothesentests auf zwei neue Datensätze aus der realen Welt an. Zuerst untersuchst du Daten der FINA-Weltmeisterschaften im Wassersport 2013 und 2015 und quantifizierst die relativen Geschwindigkeiten und die Streuung unter Schwimmerinnen und Schwimmern. Anschließend führst du eine statistische Analyse durch, um die „Strömungs-Kontroverse“ der WM 2013 zu bewerten, bei der Athletinnen und Athleten behaupteten, eine leichte Strömung im Becken habe die Ergebnisse beeinflusst. Zweitens analysierst du Häufigkeiten und Magnituden von Erdbeben weltweit. Abschließend untersuchst du, wie sich die Seismizität im US-Bundesstaat Oklahoma verändert hat, seit in den letzten zehn Jahren an Förderstellen vermehrt Abwasser mit hohem Druck in den Untergrund gepresst wird. Während du mit diesen Datensätzen arbeitest, machst du wichtige Schritte hin zur Meisterschaft: Du festigst dein Wissen und erweiterst deine Fähigkeiten, mit Statistik und Python Daten sinnvoll zu interpretieren.

Voraussetzungen

Statistical Thinking in Python (Part 1)Statistical Thinking in Python (Part 2)
1

Fischschlaf und Bakterienwachstum: Wiederholung von Statistical Thinking I und II

Zum Einstieg nutzt du zwei Datensätze von Caltech-Forschenden, um die Kernpunkte aus Statistical Thinking I und II aufzufrischen – als Vorbereitung auf die folgenden Fallstudien!
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2

Analyse der Ergebnisse der FINA-Schwimm-Weltmeisterschaften 2015

In diesem Kapitel übst du EDA, Parameterschätzung und Hypothesentests anhand der Ergebnisse der FINA-Schwimm-Weltmeisterschaften 2015.
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4

Statistische Seismologie und die Region Parkfield

Hier setzt du deine Fähigkeiten im statistischen Denken ein, um Häufigkeit und Magnituden von Erdbeben zu untersuchen. Dabei lernst du grundlegende statistische Seismologie, einschließlich des Gutenberg-Richter-Gesetzes. Diese Übung macht zwei zentrale Ideen der Datenwissenschaft deutlich: 1) Als Data Scientist stößt du auf die unterschiedlichsten fachlichen Analysen – das ist spannend, denn du lernst ständig dazu. 2) Du hast manchmal nur begrenzte Daten, wie auch bei vielen dieser Erdbebenstudien. Dennoch kannst du gute Fortschritte machen!
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