Statistik für Data Science und Business Analytics
3.9 (29 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
513 students enrolled

Statistik für Data Science und Business Analytics

Statistik zur Anwendung im Beruf: deskriptive und Inferenzstatistik, Hypothesentests, datengestützte Entscheidungen
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513 students enrolled
Last updated 7/2020
German
Current price: $104.99 Original price: $149.99 Discount: 30% off
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This course includes
  • 3.5 hours on-demand video
  • 24 articles
  • 79 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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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
Course content
Expand all 67 lectures 03:23:39
+ Grundlagen der deskriptiven Statistik
10 lectures 23:28
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, Asymmetrie und Streuung
12 lectures 24:34
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: deskriptive Statistik
2 lectures 16:18
Praxisbeispiel
16:15
Praxisbeispiel: deskriptive Statistik. Übung.
00:03
+ Verteilungen
7 lectures 18:45
Einführung in die Inferenzstatistik
01:01
Was ist eine Verteilung?
1 question
Normalverteilung
1 question
Standardnormalverteilung
03:30
Standardnormalverteilung. Übung.
00:03
Zentraler Grenzwertsatz
04:19
Zentraler Grenzwertsatz
1 question
Standardfehler
01:26
Standardfehler
1 question
+ Schätzer und Schätzungen
9 lectures 31:24
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
Student-t-Verteilung
1 question
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 für Fortgeschrittene
7 lectures 16:10
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
2 lectures 10:09
Praxisbeispiel: Inferenzstatistik
10:06
Praxisbeispiel: Inferenzstatistik. Übung.
00:03
+ Hypothesentests: Einführung
3 lectures 17:11
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