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Statistik für Data Science und Business Analytics
Rating: 4.3 out of 5(390 ratings)
3,475 students
Last updated 11/2023
German

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

9 sections67 lectures6h 13m total length
  • Willkommen im Kurs0:38
  • Hinweise zum Kurs2:57

    Herzlich Willkommen in diesem Kurs!

    In dieser Lektion erhältst du wichtige Hinweise rund um den Kurs! Bitte überspringe diese Lektion nicht, wenn dies dein erster Kurs mit uns ist!

  • Kurs Übersicht - Bitte überspringe diese Lektion nicht!2:03
  • FAQ - Häufig gestellte Fragen0:55
  • Kursmaterialien0:28

    Hier kannst du schon mal die Zusatzmaterialien zum Kurs herunterladen, um sie später für den Kurs zur Verfügung zu haben. :-)

  • Kurs Einführung3:39

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!

Wichtig: Falls du die Simulationen selber ausführen möchtest, so benötigst du Kenntnisse von Excel, R oder Python. Bei Bedarf kannst du R oder Python mit Hilfe der dazu vorgesehenen Kurse aus unserem Kursangebot erlernen.

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.