Lernpfad
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Beschreibung des Lernpfades
Statistiker in R
Entdecke die Macht der Statistik mit R
Werde zum Statistiker und hilf dabei, reale Probleme in verschiedenen Branchen zu lösen, indem du die statistischen Methoden und Werkzeuge in R beherrschst. In diesem Lernpfad lernst du, wie du eine Vielzahl von Datensätzen sammelst, analysierst und genaue Schlussfolgerungen daraus ziehst. Sammle praktische Erfahrungen bei der Untersuchung und Modellierung von Daten, der Interpretation von Ergebnissen und der effektiven Kommunikation deiner Ergebnisse.Wesentliche Fähigkeiten für einen Statistiker
Während des Lernpfads entwickelst du ein solides Fundament in den wichtigsten Bereichen der Statistik, darunter:- Wahrscheinlichkeitsrechnung und Zufallsvariablen
- Regressionsanalyse und prädiktive Modellierung
- Stichprobenverfahren und Erhebungsdesign
- Hypothesentests und Schlussfolgerungen
- Versuchsplanung und Analyse
- Bayes'sche Datenanalyse
- Faktorenanalyse und latente Variablen
Komplexe Probleme mit Daten aus der realen Welt lösen
Wende dein statistisches Wissen an, um echte Herausforderungen in Wirtschaft, Technik und Wissenschaft zu meistern. Lerne, Trends zu erkennen, datengestützte Vorhersagen zu treffen und den Stakeholdern verwertbare Erkenntnisse zu liefern. Durch die Arbeit mit verschiedenen Datensätzen sammelst du die praktische Erfahrung, die du für eine erfolgreiche Tätigkeit als Statistiker/in brauchst.R für statistische Analysen nutzen
R ist die bevorzugte Programmiersprache für Statistikerinnen und Statistiker, da sie eine umfangreiche Sammlung von Statistikpaketen und -werkzeugen enthält. In diesem Lernpfad lernst du, wie du die Funktionen von R nutzen kannst, um deinen Arbeitsablauf zu optimieren und fortgeschrittene Analysen durchzuführen. Von der Datenbearbeitung mit dplyr bis zur Erstellung von Visualisierungen mit ggplot2 beherrschst du die wichtigsten Werkzeuge des Handwerks.Bringe deine Karriere als Statistiker/in voran
Statistikerinnen und Statistiker sind in allen Branchen sehr gefragt, zum Beispiel im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und in der Technologiebranche. Wenn du diesen Lernpfad absolvierst, hast du die Fähigkeiten und das Portfolio, um:- Bewirb dich als Statistiker bei Top-Unternehmen
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um datengestützte Entscheidungen zu treffen
- Kommuniziere statistische Ergebnisse sowohl an ein technisches als auch an ein nichttechnisches Publikum
- Beitrag zu Spitzenforschung und Innovation
- Bringe deine Karriere mit gefragtem Fachwissen voran
Voraussetzungen
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In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.
Course
In diesem Kurs lernst du die Konzepte von Zufallsvariablen, Verteilungen und Konditionierung kennen.
Course
Sag die Immobilienpreise und die Klickrate von Anzeigen voraus, indem du Regressionsanalysen in R machst, analysierst und interpretierst.
Course
Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.
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Hier erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.
Course
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Dieser Kurs fokussiert sich auf die Grundlagen der Versuchsplanung – ein wichtiger Teil jeder Datenanalyse.
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Lerne, wie man Umfragen mit gängigen Designstrukturen gestaltet und dann die Ergebnisse visualisiert und analysiert.
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In diesem Kurs lernst du, wie man hierarchische Modelle mit Zufallseffekten anpasst.
Course
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Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Course
Untersuche latente Variablen wie Persönlichkeit mithilfe von explorativen und konfirmatorischen Faktorenanalysen.
Course
Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.
Project
Explore habitat data using factor and survival analysis tools.
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