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StartseitePythonEinführung in die Statistik in Python

Einführung in die Statistik in Python

Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten mit Python zu analysieren und auszuwerten.

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Kursbeschreibung

Statistik ist die Lehre davon, wie man Daten sammelt, analysiert und Schlussfolgerungen daraus zieht. Es ist ein enorm wertvolles Werkzeug, mit dem du die Zukunft in den Fokus rücken und die Antwort auf viele Fragen ableiten kannst. Wie hoch ist zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, dass jemand dein Produkt kauft, wie viele Anrufe wird dein Support-Team erhalten und wie viele Jeansgrößen solltest du herstellen, damit sie 95 % der Bevölkerung passen? In diesem Kurs erfährst du, wie du Fragen wie diese beantworten kannst, während du deine statistischen Fähigkeiten ausbaust und lernst, wie du Durchschnittswerte berechnest, Streudiagramme verwendest, um die Beziehung zwischen numerischen Werten darzustellen, und Korrelationen berechnest. Außerdem beschäftigst du dich mit der Wahrscheinlichkeitsrechnung, dem Rückgrat des statistischen Denkens, und lernst, wie du mit Python eine gut konzipierte Studie durchführst, um deine eigenen Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen.
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In den folgenden Tracks

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Datenanalyst mit Python

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Zertifizierung verfügbar

Associate Data Scientist in Python

Gehe zu Track

Python Data Fundamentals

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  1. 1

    Zusammenfassende Statistiken

    Kostenlos

    Zusammenfassende Statistiken geben dir die Werkzeuge an die Hand, die du brauchst, um große Datensätze auf die wichtigsten Punkte zu reduzieren. In diesem Kapitel lernst du zusammenfassende Statistiken wie Mittelwert, Median und Standardabweichung kennen und erfährst, wie du sie richtig interpretieren kannst. Außerdem entwickelst du deine Fähigkeiten zum kritischen Denken, damit du die beste zusammenfassende Statistik für deine Daten auswählen kannst.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Was ist Statistik?
    50 xp
    Deskriptive und Inferenzstatistik
    100 xp
    Datentyp-Klassifizierung
    100 xp
    Maße der Mitte
    50 xp
    Mittelwert und Median
    100 xp
    Mittelwert vs. Median
    100 xp
    Maße der Ausbreitung
    50 xp
    Varianz und Standardabweichung
    100 xp
    Quartile, Quantile und Quintile
    100 xp
    Ausreißer finden mit IQR
    100 xp
  2. 2

    Zufallszahlen und Wahrscheinlichkeiten

    In diesem Kapitel lernst du, wie du Zufallsstichproben erstellst und den Zufall mithilfe der Wahrscheinlichkeitsrechnung misst. Du arbeitest mit realen Verkaufsdaten, um die Erfolgswahrscheinlichkeit eines Verkäufers zu berechnen. Schließlich wirst du die Binomialverteilung verwenden, um Ereignisse mit binären Ergebnissen zu modellieren.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  3. 3

    Weitere Verteilungen und der zentrale Grenzwertsatz

    Es ist an der Zeit, eine der wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Statistik zu erkunden, die Normalverteilung. Du erstellst Histogramme, um Normalverteilungen darzustellen und lernst den zentralen Grenzwertsatz kennen, bevor du dein Wissen über statistische Funktionen erweiterst, indem du die Poisson-, Exponential- und t-Verteilung zu deinem Repertoire hinzufügst.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  4. 4

    Korrelation und Versuchsplanung

    In diesem Kapitel lernst du, wie du die Stärke einer linearen Beziehung zwischen zwei Variablen quantifizieren kannst und wie Störvariablen die Beziehung zwischen zwei anderen Variablen beeinflussen können. Du erfährst auch, wie das Design einer Studie die Ergebnisse beeinflussen kann, wie die Daten analysiert werden sollten und wie sich das auf die Zuverlässigkeit deiner Schlussfolgerungen auswirken kann.

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Python Data Fundamentals

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In anderen Tracks

Grundlagen der Statistik mit Python

Datensätze

Food Consumption2019 World Happiness ReportAmir's sales deals

Mitwirkende

Collaborator's avatar
Adel Nehme
Maggie Matsui HeadshotMaggie Matsui

Curriculum Manager at DataCamp

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