Statistik für Data Science und Business Analytics
What you'll learn
- Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung
- In der Lage sein, verschiedene Arten von Daten zu verstehen
- In der Lage sein, grundlegende Statistiken zu implementieren
- Anwendung statistischer Methoden und Hypothesentests auf Unternehmensprobleme
- Regressionsmodelle anwenden
- Implementierung von Ein- und Zwei-Wege-Anova
- Anwenden des Chi Squared Tests
Course content
- Preview00:38
- 02:57Hinweise zum Kurs
- Preview02:03
- 01:10FAQ - Häufig gestellte Fragen
- 00:49Kursmaterialien
- 03:39Kurs Einführung
Requirements
- Stift und Papier zum mitschreiben
- Optional: Excel, R oder Python für die Simulationen
- Dieser Kurs startet bei null.
Description
Willkommen im Kurs Wahrscheinlichkeit und Statistik - für Business and Data Science!
In diesem Kurs zeigen wir dir was du über Wahrscheinlichkeit und Statistik wissen musst, um in der Wirtschaft, aber vor allem im Bereich Data Science und Machine Learning, erfolgreich zu sein! Wir haben dazu viele Übungen und Formelerklärungen für dich!
Als erstes klären wir, was Daten sind und welche Zusammenhänge, Abweichungen und Korrelationen man sich anschauen sollte. Das ist die Vorraussetzung um Statisitk anwenden zu könnnen und um erfolgreich Data Science Projekte implementiere zu können.
Danach werden wir in die Wahrscheinlichkeit eintauchen und mehr über Kombinationen und Permutationen erfahren, die dir als Data Scientist weiterhelfen um die Anzahl an Kombinationen von Daten und damit die z.B. die Datenmenge abschätzen zu können.
Anschließend diskutieren wir die gängigsten Verteilungen in der Statistik und schaffen eine solide Grundlage für das Verständnis, wie man mit Gleich-, Binomial, Poisson- und Normalverteilungen arbeitet.
Als nächstes werden wir reale Geschäftsfälle durchgehen, einschließlich Hypothesentests und der studentschen T-Verteilung - so kannst du das Gelernte gleich anwenden.
Abschließend behandeln wir drei Datenanalyse-Verfahren, wie ANOVA (Varianzanalyse), Regressionsanalyse und schließlich der Chi-Quadrat-Analyse.
Die Abschnitte sind modular und nach Themen gegliedert, so dass du sie nach Bedarf suchen kannst und direkt dort einsteigen kannst!
Unser Kurs beinhaltet HD-Videos mit Erklärungen zu Formeln, Animationen und Übungen, wir behandeln außerdem Fallstudien, die dir zeigen, wie du dieses Wissen in der Praxis anwenden kannst. Du findest reines Formellernen staubtrocken? Kein Thema, bei uns gibt es eine gute Mischung!
Kursinhalt im Überblick:
Messungen von Daten
Mittelwert, Median und Modus
Abweichung und Standardabweichung
Kovarianz und Korrelation
Permutationen und Kombinationen
Verbindungen und Kreuzungen
Bedingte Wahrscheinlichkeit
Bayes-Satz
Binomiale Verteilung
Poisson-Verteilung
Normalverteilung
Probenahme
Zentraler Grenzwertsatz
Hypothesentest
T-Verteilungsprüfung
Regressionsanalyse
ANOVA
Chi Quadrat-Analyse
Alle diese Inhalte sind mit einer 30-tägigen Geld-zurück-Garantie ausgestattet, so dass Du den Kurs risikofrei ausprobieren kannst!
Worauf wartest du noch? Melde Dich noch heute an und werde ein Profi im Umgang mit Wahrscheinlichkeiten und Statistiken.
Who this course is for:
- Jemanden, der daran interessiert ist, wie man Wahrscheinlichkeit und Statistik auf die Wirtschafts- oder Data Science Fälle anwendet.
- Für Einsteiger oder erfahrene, die Grundkonzepte der Statistik wiederholen möchten.
Instructors
![Dr. René Brunner](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.5 Instructor Rating
- 5,571 Reviews
- 33,031 Students
- 18 Courses
In einer Welt der Veränderung gibt es keine Ressource, die wertvoller ist als Bildung. Sie befähigt die Menschen, auch in einer komplexen Umwelt selbstbestimmt ihren Weg zu gehen. Wichtig ist, was jeder einzelne kann. Die Digitalisierung steckt voller Chancen für bessere Bildung: individuelleres Lernen, innovative Lehrmethoden und aktuellere Lehrmittel. Daher möchte ich nicht länger zuschauen, sondern an besserer Bildung für Jeden Mitwirken! Dabei sind die folgenden 3 Punkte mein konkreter Beitrag:
1. Verfügbarkeit von individuellem Lernen, innovativen Lehrmethoden und aktuellere Lehrmittel durch einen günstigen Zugang für jeden zu Kursen schaffen, die normalerweise mehrere hundert oder tausend Euro kosten!
2. Einen kleinen fachlichen Beitrag zum Ausbau der Digitalen Zukunft leisten, Bewusstsein für die Daten Analyse schaffen und so viele wie möglich fit für die Digitalisierung machen.
3. Wir haben regelmäßig Spendenaktionen in denen wir ein
gemeinnütziges Bildungsprojekt unterstützen. Diese werden in den
einzelnen Kursen spezifiziert. Vorschläge für Projekte sind dabei
herzlich Willkommen. (Für die Weihnachtskampagne 2017 spendeten wir 200€ für ein gemeinnütziges Bildungsprojekt.)
Dr. René Brunner hat als Big Data Scientist und Engineer schon seit über 10 Jahre (damals hatte Big Data Science noch andere Bezeichnungen) zahlreiche Big Data Projekte und Workshops bei Unternehmen wie IBM, SAP, Audi, Bosch, Daimler, Havas Media, GFK, Philip Morris, Sony und Vodafone gemacht.
Während seiner Promotion hat er dezentrale und skalierende Marktplätze aufgebaut und mit der Hilfe von Machine Learning Algorithmen wie zum Beispiel Clustering und Decision Trees optimiert. Die Ergebnisse konnte er in zahlreichen Artikeln in führenden Fachzeitschriften und auf internationalen Konferenzen veröffentlichen. Dabei hat er mehrere Auszeichnungen und Stipendien erhalten.
Als Dozent an der Macromedia Hochschule für Medien und Kommunikation und der University of Westminister freut er sich seit 5 Jahren den Studenten den digitalen Wandel in Form von neuen Businessmodellen, Analysen, Best Practice Case Studies und Anwendungsbeispiele beizubringen. Davor hat er schon mehrere Jahre an verschiedenen Universitäten im Bereich Computer Science unterrichtet.
Er hat ein Diplom in Wirtschaftsinformatik an der Universität Mannheim, einen Master in Wirtschaftsinformatik an der französischen Université Nice Sophia-Antipolis, eine Promotion in Computer Science an der Technischen Universität Kataloniens sowie an der Cardiff University im Bereich Big Data Science und Machine Learning.
Du kannst ihn gerne auf Linkedin oder Xing direkt kontaktieren sowie seine Veröffentlichungen unter Google Scholar einsehen.
Außerdem kannst du ihn auch gerne nach persönlichen Trainings, Gruppentrainings in München oder als Sprecher auf Konferenzen anfragen.
- 4.5 Instructor Rating
- 5,571 Reviews
- 33,031 Students
- 18 Courses
Wir sind Datamics...
…und bieten Online-Kurse rund um das Themengebiet Data Science auf Udemy an. Hierzu gehören Themen wie das Programmieren in Python, SQL, Bewerbertraining, Datenvisualisierungen mit Dash, Business Analytics u.v.m.
Wir arbeiten dabei eng mit unserem U.S.-amerikanischen Partner Jose Portilla zusammen, um für euch immer die aktuellsten Informationen aus dem weltweiten Geschehen parat zu haben.
Wir, das sind Dr. René Brunner und ein Team, das Erfahrung aus unterschiedlichen Bereichen in die Entwicklung der Kurse einbringen kann. René selbst ist bereits über 10 Jahre erfolgreich auf dem Gebiet Data Science unterwegs und selbst Dozent an verschiedenen Hochschulen.
Wichtig sind unserem Team vor allem folgende 3 Punkte:
1. Verfügbarkeit von individuellem Lernen, innovativen Lehrmethoden und aktuellere Lehrmittel durch einen günstigen Zugang für jeden zu Kursen schaffen, die normalerweise mehrere hundert oder tausend Euro kosten!
2. Einen kleinen fachlichen Beitrag zum Ausbau der Digitalen Zukunft leisten, Bewusstsein für die Daten Analyse schaffen und so viele wie möglich fit für die Digitalisierung machen.
3. Wir haben regelmäßig Spendenaktionen in denen wir ein
gemeinnütziges Bildungsprojekt unterstützen. Diese werden in den einzelnen Kursen spezifiziert. Vorschläge für Projekte sind dabei herzlich Willkommen. (Für die Weihnachtskampagne 2017 und auch spendeten wir jeweils 200€ für ein gemeinnütziges Bildungsprojekt.)
Du kannst uns gerne auf Udemy, über unsere Webseite LinkedIn, Facebook oder Youtube direkt kontaktieren.
Außerdem kannst du René auch gerne nach persönlichen Trainings, Gruppentrainings in München oder als Sprecher auf Konferenzen anfragen.