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Kurs

Einführung in die Statistik in Python

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 02/2026
In diesem Statistikkurs lernst du, wie du Daten mit Python erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.
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PythonProbability & Statistics
4 Std.
15 Videos
54 Übungen
4,250 XP
180K+
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Kursbeschreibung

Die Statistik befasst sich mit der Erfassung, Analyse und Auswertung von Daten und den daraus resultierenden Schlussfolgerungen. Sie ist ein enorm wertvolles Werkzeug, mit dem du die Zukunft in den Fokus rückst 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 solche Fragen beantworten kannst, während du deine statistischen Fähigkeiten ausbaust und lernst, wie du Durchschnittswerte berechnest, Streudiagramme nutzt, um die Beziehung zwischen numerischen Werten darzustellen, und Korrelationen berechnest. Außerdem wirst du dich mit der Wahrscheinlichkeitsrechnung beschäftigen, 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.Die Live-Transkripte der Videos kannst du durch einen Klick auf „Mitschrift anzeigen“ unten links in den Videos aufrufen. Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Ressourcen. Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und in dem Test 70 % erreichen. Du Assessment gelangst du, indem du rechts auf die Angabe zu den CPE-Credits klickst.

Voraussetzungen

Data Manipulation with pandas
1

Zusammenfassende Statistik

Die deskriptive Statistik gibt dir die Werkzeuge an die Hand, die du brauchst, um große Datensätze auf die wichtigsten Punkte zu reduzieren. In diesem Kapitel lernst du die deskriptive Statistik kennen, einschließlich des Mittelwerts, des Medians und der Standardabweichung, und erfährst, wie man sie richtig interpretiert. Außerdem entwickelst du Fähigkeiten zum kritischen Denken, damit du in der Lage bist, die beste deskriptive Statistik für deine Daten auszuwählen.
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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, mit denen du die Wahrscheinlichkeit des Erfolgs eines Verkäufers berechnest. Im Anschluss nutzt du die Binomialverteilung, um Ereignisse mit binären Ergebnissen zu modellieren.
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3

Weitere Verteilungen und der zentrale Grenzwertsatz

Nun wollen wir uns eine der wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Statistik, die Normalverteilung, genauer anschauen. 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.
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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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Einführung in die Statistik in Python
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