Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Bist du bereit fürs Bewerbungsgespräch? Du kennst vielleicht alles über dein Wunschunternehmen, aber hast du die klassischen statistischen R-Interviewfragen geübt? Wenn nicht, bist du hier richtig. In diesem Kurs bereitest du dich auf die am häufigsten abgefragten Statistik-Themen vor – von Verteilungen über Hypothesentests, Regressionsmodelle und vieles mehr. Du schärfst deine Skills mit Datensätzen wie Daten zur Parkinson-Krankheit und Gaspreisen. Dieser Kurs ist bewusst anspruchsvoller als ein typischer DataCamp-Kurs, damit du im Interview selbstbewusst jede Statistikfrage in R meistern kannst.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Willst du deine Chancen erhöhen, dein Bewerbungsgespräch zu rocken? Dann frische dein Wissen in Wahrscheinlichkeitsrechnung auf. In diesem Kapitel werfen wir Würfel und üben Würfe, um Wahrscheinlichkeiten anhand von Beispielen aus dem Alltag zu erklären.
- Diskrete Verteilungen50 XP
- Wahrscheinlichkeitsfunktionen100 XP
- Bernoulli-Versuche100 XP
- Binomialverteilung100 XP
- Stetige Verteilungen50 XP
- Gleichverteilung100 XP
- Form der Normalverteilung100 XP
- Stichprobe aus der Normalverteilung100 XP
- Zentraler Grenzwertsatz50 XP
- Gesetz der großen Zahlen100 XP
- Zentrales Grenzwerttheorem simulieren100 XP
2
Explorative Datenanalyse
Wenn dich die Stellenbeschreibung anspricht, wiederhole vor dem Gespräch die beschreibende Statistik. In diesem Kapitel übst du explorative Datenanalyse (EDA) anhand von Erdgaspreisen und Daten aus einer Umfrageanalyse.
3
Statistische Tests
Geh selbstbewusst in dein Bewerbungsgespräch, nachdem du Konfidenzintervalle wiederholt hast. Wir besprechen den t-Test, ANOVA und Normalitätstests, damit du auf statistikbasierte Coding-Fragen vorbereitet bist.
4
Regressionsmodelle
Plant dein potenzieller Arbeitgeber, deine R-Skills zu testen? Sorge dafür, dass du vorbereitet bist, und übe die Modellevaluation im Voraus. In diesem Kapitel passen wir lineare und logistische Regressionsmodelle an und bewerten sie mit verschiedenen biomedizinischen Datensätzen. Am Ende dieses Kapitels bist du bestens gerüstet, um jede Frage der Interviewer souverän zu beantworten!
R
Statistik-Interviewfragen in R üben
Kurs
abgeschlossen
