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Unity Game Development Fundamentals Unreal Engine C# 3D Game Development C++ 2D Game Development Unreal Engine Blueprints Blender
30-Day Money-Back Guarantee
Development Data Science Statistics

Statistik für Data Science und Business Analytics

Statistik zur Anwendung im Beruf: deskriptive und Inferenzstatistik, Hypothesentests, datengestützte Entscheidungen
Rating: 4.5 out of 54.5 (36 ratings)
562 students
Created by 365 Careers, 365 Careers Team
Last updated 7/2020
German
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Grundlagen der Statistik
  • Unterschiedliche Datentypen zielführend nutzen
  • Daten visuell darstellen
  • Maßzahlen der zentralen Tendenz, Asymmetrie und Streuung berechnen
  • Korrelation und Kovarianz berechnen
  • Verschiedene Verteilungsarten einsetzen
  • Konfidenzintervalle schätzen
  • Hypothesentests durchführen
  • Datengestützte Entscheidungen treffen
  • Statistik im Rahmen von Data Science
Curated for the Udemy for Business collection

Course content

12 sections • 67 lectures • 3h 23m total length

  • Preview04:15

  • Preview04:02
  • Population vs. Stichprobe
    2 questions

  • Preview04:32
  • Datentypen
    2 questions
  • Skalenniveaus
    03:42
  • Skalenniveaus
    2 questions
  • Kategorische Variablen. Visualisierungsverfahren.
    04:52
  • Kategorische Variablen
    1 question
  • Kategorische Variablen. Visualisierungsverfahren. Übung.
    00:03
  • Numerische Variablen. Verwendung von Häufigkeitstabellen.
    03:09
  • Numerische Variablen
    1 question
  • Numerische Variablen. Verwendung von Häufigkeitstabellen. Übung.
    00:03
  • Histogramme
    02:14
  • Histogramme
    1 question
  • Histogramme. Übung.
    00:03
  • Kreuztabellen und Streudiagramme
    04:44
  • Kreuztabellen und Streudiagramme
    1 question
  • Kreuztabellen und Streudiagramme. Übung.
    00:03

  • Maßzahlen der zentralen Tendenz: Mittel, Median und Modus
    04:20
  • Mittel, Median und Modus. Übung.
    00:03
  • Messung der Schiefe
    02:37
  • Schiefe
    1 question
  • Schiefe. Übung.
    00:03
  • Messung der Datenverteilung: Berechnung der Varianz
    05:55
  • Varianz. Übung.
    00:03
  • Standardabweichung und Variationskoeffizient
    04:40
  • Standardabweichung und Variationskoeffizient
    1 question
  • Standardabweichung und Variationskoeffizient. Übung.
    00:03
  • Berechnung und Interpretation der Kovarianz
    03:23
  • Kovarianz
    1 question
  • Kovarianz. Übung.
    00:03
  • Korrelationskoeffizient
    03:17
  • Korrelation
    1 question
  • Korrelationskoeffizient. Übung.
    00:03

  • Praxisbeispiel
    16:15
  • Praxisbeispiel: deskriptive Statistik. Übung.
    00:03

  • Einführung in die Inferenzstatistik
    01:01
  • Preview04:32
  • Was ist eine Verteilung?
    1 question
  • Preview03:54
  • Normalverteilung
    1 question
  • Standardnormalverteilung
    03:30
  • Standardnormalverteilung. Übung.
    00:03
  • Zentraler Grenzwertsatz
    04:19
  • Zentraler Grenzwertsatz
    1 question
  • Standardfehler
    01:26
  • Standardfehler
    1 question

  • Arbeiten mit Schätzern und Schätzungen
    03:07
  • Schätzer und Schätzungen
    1 question
  • Konfidenzintervalle – ein wertvolles Tool zur Entscheidungsfindung
    02:41
  • Definition von Konfidenzintervallen
    1 question
  • Berechnung von Konfidenzintervallen in einer Population mit bekannter Varianz
    08:01
  • Konfidenzintervalle. Varianz der Population bekannt. Übung.
    00:03
  • Weiterführende Erläuterungen zu Konfidenzintervallen
    04:38
  • Preview03:22
  • Student-t-Verteilung
    1 question
  • Preview04:36
  • Varianz der Population unbekannt. t-Wert. Übung.
    00:03
  • Was ist die Fehlergrenze und welche Rolle spielt sie in der Statistik?
    04:52
  • Fehlergrenze
    1 question

  • Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Abhängige Stichproben.
    06:04
  • Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Abhängige Stichproben.
    00:03
  • Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Unabhängige Stichproben (Teil 1).
    04:31
  • Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Unabhängige Stichproben (Teil 1).
    00:03
  • Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Unabhängige Stichproben (Teil 2).
    03:57
  • Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Unabhängige Stichproben (Teil 2).
    00:03
  • Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Unabhängige Stichproben (Teil 3).
    01:27

  • Praxisbeispiel: Inferenzstatistik
    10:06
  • Praxisbeispiel: Inferenzstatistik. Übung.
    00:03

  • Preview05:52
  • Null- und Alternativhypothese
    3 questions
  • Bestimmung von Ablehnungsbereich und Signifikanzniveau
    07:05
  • Ablehnungsbereich und Signifikanzniveau
    2 questions
  • Fehler 1. Art und Fehler 2. Art
    04:14
  • Fehler 1. Art und Fehler 2. Art
    4 questions

Requirements

  • Es sind keine Vorkenntnisse vonnöten. Wir beginnen mit den Grundlagen und bauen dann Stück für Stück darauf auf. Alles Notwendige ist im Kurs enthalten.
  • Interesse und Motivation zu lernen und zu üben.

Description

Statistik und datengestützte Entscheidungen sind inzwischen in jeder Branche angekommen. Ihre Kenntnis bietet vielfältige Karrieremöglichkeiten – ob im Marketing oder in der Business Intelligence, ob als Data Analyst oder Data Scientist.

Worauf also warten?

In unserem Kurs „Statistik für Data Science und Business Analytics“ rüsten wir unsere Teilnehmer mit der entsprechenden Grundkompetenz aus.

Obendrein geben wir ihnen noch umfassende Berechnungsvorlagen in Excel mit auf den Weg. Ein perfekter Einstieg also!

Wir bringen Licht ins Dunkel und vermitteln das notwendige Wissen, um komplexe statistische Analysen nachvollziehen zu können, und zeigen ihre Anwendung in interessanten Praxisbeispielen.

Unser Kursversprechen:

· Einfach zu verstehende Inhalte

· Umfassende Themenpunkte

· Praxisnahe Erläuterungen

· Fokus auf relevantes Fachwissen

· Nützliche Übungen und Begleitmaterial

· Datengestützte Lehrmethodik

· Effiziente Einführung in die Statistik-Fachsprache

· Inklusive Varianten der Datenvisualisierung

· Illustration der Kernmethoden quantitativer Forschung

Zu vielen dieser Punkte finden sich online Erklärungen. Eine Unmenge sogar. Nicht so recht fündig wird man aber bei der Suche nach einem vollständigen Kurs mit entsprechender Lehrstruktur, der vermittelt, warum bestimmte statistische Tests denn eigentlich so oft angewendet werden.

Mit Software-Paketen und Programmiersprachen lassen sich nunmehr viele der Vorgänge in der Statistik automatisieren. Kritisches, hinterfragendes Denken bleibt jedoch unabdingbar – und genau diese Fähigkeit fördert unser Kurs im Hinblick auf die Arbeit mit Daten. Schließlich verhält es sich bei Computern und Code wie mit Schiffen auf dem Meer: Selbst die beeindruckendsten Fortbewegungsmittel müssen von ihrem Kapitän – in diesem Fall uns als angehende Data Scientists und Business Intelligence Analysts – entsprechend ausgerichtet und navigiert werden, um sie sicher ans Ziel bringen.

Lehren aus Leidenschaft

Im Zuge von vier Monaten harter Arbeit haben wir einen Statistikkurs zusammengestellt, der wertvolles Wissen auf so unterhaltsame wie praxisnahe Weise vermittelt. Wir möchten unsere Teilnehmer begeistern! Neben ansprechenden Animationen und spannenden Inhalten wartet unser Kurs auch mit Quizfragen, nützlichen Übungen und Begleitmaterialien sowie einem Glossar mit allen wichtigen Begriffen aus der Welt der Statistik auf.

Wie unterscheidet sich unser Kurs von anderen Statistikseminaren?

· Hoher Qualitätsanspruch mit HD-Videos und -Animationen – und kein Sammelsurium langatmiger Lehrvideos

· Geschrieben von einem versierten Mathematiker und Statistiker mit internationaler Arbeitserfahrung

· Umfassende Lehrinhalte zu allen wichtigen Themen der Statistik und Vermittlung von Fähigkeiten essenziell für verschiedenste Berufsbilder in Marketing, Business Intelligence, Datenanalyse und Data Science

· Ausführliche Fallstudien zum Festigen des Erlernten

· Jederzeit ein offenes Ohr bei Fragen oder Hinweisen – und Antworten innerhalb von zwei Arbeitstagen

· Dynamische Kursstruktur ohne Überfordern, ohne langwierige Umschweife

Warum sind diese Fähigkeiten wichtig?

  1. Einkommensmöglichkeiten: Mitarbeiter mit Data-Science-Expertise sind äußerst begehrt, ihre Stellen hervorragend dotiert. Und dieser Trend wird sich alles andere als rückläufig entwickeln, denn immer mehr Unternehmen möchten sich das Potenzial der ihnen vorliegenden Daten besser zunutze machen.

  2. Aufstiegschancen: Wer statistische Modelle beherrscht, wird seine Geschäftsstandpunkte und -ideen leicht quantitativ untermauern können. Die Karriereleiter erklimmt sich so um einiges leichter.

  3. Zukunftssicherheit: Die Nachfrage nach Fachkräften, die mit Zahlen und Daten arbeiten, sie modellieren und interpretieren können, wächst exponentiell. Gleichzeitig ersetzt die Automatisierung immer mehr Arbeitsplätze. Data-Science-Experten sitzen dabei aber stets am längeren Hebel.

  4. Weiterentwicklung: „Langeweile“ kommt nicht vor im Statistikvokabular. Neue, spannende Herausforderungen warten jeden Tag darauf, von uns entschlüsselt zu werden, und erweitern unseren Horizont.

Für diesen Kurs gilt natürlich die Udemy-Garantie zur Erstattung des Kurspreises innerhalb von 30 Tagen. Wir sind aber sicher, dass jeder einzelne Teilnehmer weit mehr als 30 Tage an Nutzen aus diesem Kurs ziehen wird.

Viel Spaß und viel Erfolg!

Who this course is for:

  • Teilnehmer mit Interesse an einer Karriere in der Data Science
  • Teilnehmer mit Interesse an einer Karriere in der Business Intelligence
  • Business Analysts
  • Führungskräfte
  • Teilnehmer, die sich für die Arbeit mit Zahlen und quantitative Analyse begeistern
  • Teilnehmer, die tiefer in die Statistik und ihre Anwendung im Geschäftskontext eintauchen möchten
  • Teilnehmer mit Interesse an einer Einführung in die Statistik
  • Teilnehmer, die die Grundlagen der Statistik erlernen möchten

Instructors

365 Careers
Creating opportunities for Business & Finance students
365 Careers
  • 4.5 Instructor Rating
  • 405,000 Reviews
  • 1,380,844 Students
  • 71 Courses

365 Careers is the #1 best-selling provider of finance courses on Udemy. The company’s courses have been taken by more than 1,000,000 students in 210 countries. People working at world-class firms like Apple, PayPal, and Citibank have completed 365 Careers trainings.  

Currently, the firm focuses on the following topics on Udemy:  

1) Finance – Finance fundamentals, Financial modeling in Excel, Valuation, Accounting, Capital budgeting, Financial statement analysis (FSA), Investment banking (IB), Leveraged buyout (LBO), Financial planning and analysis (FP&A), Corporate budgeting, applying Python for Finance, Tesla valuation case study, CFA, ACCA, and CPA

2) Data science – Statistics, Mathematics, Probability, SQL, Python programming, Python for Finance, Business Intelligence, R, Machine Learning, TensorFlow, Tableau, the integration of SQL and Tableau, the integration of SQL, Python, Tableau, Power BI, Credit Risk Modeling, and Credit Analytics

3) Entrepreneurship – Business Strategy, Management and HR Management, Marketing, Decision Making, Negotiation, and Persuasion, Tesla's Strategy and Marketing

4) Office productivity – Microsoft Excel, PowerPoint, Microsoft Word, and Microsoft Outlook

5) Blockchain for Business

All of the company’s courses are:  

Pre-scripted  

Hands-on  

Laser-focused  

Engaging  

Real-life tested  

By choosing 365 Careers, you make sure you will learn from proven experts, who have a passion for teaching, and can take you from beginner to pro in the shortest possible amount of time.  

If you want to become a financial analyst, a finance manager, an FP&A analyst, an investment banker, a business executive, an entrepreneur, a business intelligence analyst, a data analyst, or a data scientist, 365 Careers’ courses are the perfect place to start. 

365 Careers Team
Instructor at Udemy
365 Careers Team
  • 4.6 Instructor Rating
  • 3,641 Reviews
  • 759,026 Students
  • 8 Courses

Iliya Valchanov is an instructor at 365.

The 365 Team is a group of professionals, supporting the courses of 365 Careers. Our trainings intertwine various disciplines from the world of business, finance, economics, management, office productivity, programming, business intelligence (BI), data science, and other related fields. Our objective is to provide students with a top-notch set of practical skills and tools that will allow them to achieve a goal on an even larger scale - quickly become experts in their professional area.

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