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30-Day Money-Back Guarantee
Development Data Science Statistics

Statistik für Data Science und Business Analytics

Lerne, wie Du Statistik und Wahrscheinlichkeiten auf praxisnahe Data Science und Business Fälle anwenden kannst.
Rating: 4.5 out of 54.5 (290 ratings)
2,622 students
Created by Dr. René Brunner, Datamics GmbH
Last updated 3/2021
German
30-Day Money-Back Guarantee

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
Curated for the Udemy for Business collection

Course content

9 sections • 66 lectures • 6h 12m total length

  • Preview00:38
  • Hinweise zum Kurs
    02:57
  • Preview02:03
  • FAQ - Häufig gestellte Fragen
    01:10
  • Kursmaterialien
    00:49
  • Kurs Einführung
    03:39

  • Willkommen zu dem Kapitel "Daten"
    00:27
  • Daten Einführung
    10:06
  • Daten Messung
    17:28
  • Quiz #1 - Daten Messung
    5 questions
  • Zentrale Tendenz
    05:56
  • Quiz #2 - Zentrale Tendenz
    2 questions
  • Messgröße Dispersion
    10:04
  • Quiz #3 - Messgröße Dispersion
    1 question
  • Messgröße Quartil
    06:47
  • Quiz #4 - Quartil und IQR
    2 questions
  • Bivariate Daten
    10:26
  • Pearson Korrelationskoeffizient
    11:57
  • Abschnitt Assessment Test - Daten
    00:08

  • Willkommen zu dem Kapitel "Wahrscheinlichkeit"
    00:41
  • Was ist Wahrscheinlichkeit
    06:24
  • Quiz #5 - Wahrscheinlichkeiten
    2 questions
  • Permutationen
    06:03
  • Quiz #6 - Permutationen
    2 questions
  • Kombinationen
    07:08
  • Quiz #7 - Kombinationen
    2 questions
  • Schnittmengen
    06:05
  • Unabhängige und Abhängige Ereignisse
    05:16
  • Quiz #8 - Unabhängige und Abhängige Ereignisse
    1 question
  • Bedingte Wahrscheinlichkeit
    04:26
  • Quiz #9 - Bedingte Wahrscheinlichkeit
    2 questions
  • Additions- und Multiplikationsregeln
    06:21
  • Quiz #10 - Additions- und Multiplikationsregeln
    2 questions
  • Bayes Theorem
    10:47
  • Quiz #11 - Bayes Theorem
    1 question
  • Abschnitt Assessment - Wahrscheinlichkeit
    00:07

  • Willkommen zu dem Kapitel "Verteilung"
    00:25
  • Einführung in Verteilung (Distribution)
    01:17
  • Gleichverteilung (Uniform Distribution)
    01:51
  • Quiz #12 - Gleichverteilung (Uniform Distribution)
    2 questions
  • Preview10:32
  • Quiz #13 - Binomial Verteilung
    2 questions
  • Poisson Verteilung
    16:38
  • Quiz #14 - Poisson Verteilung
    2 questions
  • Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsverteilung
    08:03
  • Quiz #15 - Normal Verteilung
    2 questions
  • Formeln der Normalverteilung und Z-Wert
    14:39
  • Quiz #16 - Z Wert
    2 questions
  • Abschnitt Assessment - Verteilung
    00:07
  • Optionales Zusatzmaterial - Dash Skripte
    00:24

  • Willkommen zu Statistik und den Hypothesentests
    00:31
  • Was ist Statistik
    03:44
  • Stichproben
    12:02
  • Grenzwertsatz
    02:53
  • Quiz #17 - Stichproben und Grenzwert
    3 questions
  • Standardfehler
    07:31
  • Hypothesentests
    12:57
  • Preview08:51
  • Hypothesentests Beispielübung #2
    06:24
  • Quiz #18 - Hypothesentests #1
    4 questions
  • Fehler erster (I) und zweiter (II) Art
    05:11
  • Quiz #19 - Hypothesentests #2
    4 questions
  • Studentsche t-Verteilung
    10:37
  • Studentsche t-Verteilung Beispiel Übung
    11:22
  • Abschnitt Assessment - Statistik
    00:07

  • Willkommen zur F Verteilung
    00:41
  • Einführung ANOVA
    01:28
  • ANOVA - Analysis of Variance
    08:17
  • F Verteilung
    07:47
  • Zwei Wege ANOVA
    10:02
  • Zwei Wege ANOVA Beispiel Übung
    08:13
  • Zwei Wege ANOVA mit Wiederholung
    11:30
  • Abschnitt Assessment - ANOVA
    00:07

  • Willkommen zur Regression
    00:24
  • Lineare Regression
    12:24
  • Regression Beispiel
    06:03
  • Multiple Regression
    03:42
  • Multiple Regression Beispiel
    09:50
  • Abschnitt Assessment - Regression
    00:07

  • Willkommen zu dem Kapitel "Chi-Quadrat Test"
    00:26
  • Chi-Quadrat Tests
    08:31
  • Chi-Quadrat Tests - Beispiel Übung
    05:41
  • Abschnitt Assessment - Chi-Quadrat Tests
    00:07

  • Danke
    00:30
  • Bonus Lektion
    02:07

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
ist seit über 10 Jahren Big Data Scientist und Dozent
Dr. René Brunner
  • 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.


Datamics GmbH
Kursanbieter DataScience, Programmieren, Machine Learning...
Datamics GmbH
  • 4.5 Instructor Rating
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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.

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