Statistik für Data Science und Business Analytics

Lerne, wie Du Statistik und Wahrscheinlichkeiten auf praxisnahe Data Science und Business Fälle anwenden kannst.

4.55 (371 reviews)

Udemy

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Deutsch

language

Data Science

What you will 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

Why take this course?

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.

Screenshots

Statistik für Data Science und Business Analytics - Screenshot_01

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Statistik für Data Science und Business Analytics - Screenshot_03

Statistik für Data Science und Business Analytics - Screenshot_04

Reviews

Hanna

November 19, 2022

Der Kurs gibt einen guten Überblick über die statistischen Methoden, die im Bereich Data Science und Buisiness Intelligence angewendet werden. Warum diese statistischen Methoden in den angeführten Fällen und Beispielen funktionieren bzw. angewendet werden müssen, kommt nicht so gut heraus, was aber vermutlich daran liegt, dass es sich hierbei um eine Art Crashkurs handelt. Die Beispiele sind aber sehr hilfreich, um die Anwendung nachzuvollziehen.

Giulio

November 9, 2022

Der Kurs war für mich der richtige Einstieg in die Welt der Statistik. Er hat mir die Grundlagen geliefert. Welche ich dann teilweise mit Hilfe des Internets noch vertieft habe. Es hat mir geholfen die Grundlagen der Data Science Verfahren besser zu verstehen. Es hat mir Spass gemacht, diesen Kurs zu absolvieren.

Michael

July 24, 2022

Kurs enthält die wichtigsten statistischen Konzepte, jedoch werden diese größtenteils nur von den Folien abgelesen. Es ist schön, dass zwischendurch Quizzes existieren, jedoch sind diese teilweise etwas lieblos gestaltet. Die Assessments am Ende der Kapitel sind gut für die Wiederholung. Die Folien beinhalten teilweise auch Rechtschreibfehler und sonstige kleine Fehler. Alles in allem jedoch ein guter Kurs.

Elena

May 9, 2022

Sehr gut erklärt, vor allem die Beispiele und Übungen waren hilfreich, um die Inhalte wirklich zu verstehen.

Peter

October 7, 2021

Vorwort: Habe den Kurs abgeschlossen und habe ihn erst am Ende bewertet. Die Didaktik des Kurses hat mir gefallen. In der Regel folgt ein Theorie-Teil, dann ein Praxis-Teil. Es wird anschaulich erklärt, manchmal gibt es aber ein paar Ecken und Kanten. Man bekommt recht zügig Antworten. Aber leider scheint der Kurs nicht sonderlich aktualisiert zu werden, denn an paar Ecken habe ich Fragen vor einem Jahr gefunden, die auf undeutliche Erklärungen des Kurses hinweisen. Auch könnten mehr Übungen zum selber machen geben. Die Quizes sind nicht so wirklich gut. Gut sind hingegen die Assessment-Aufgaben am Ende eines Kapitels, aber das reicht meines Erachtens nicht um das Thema am Ende wirklich zu beherrschen.

Max

January 10, 2021

Der Kurs bietet einen schönen ersten Einstieg in die Konzepte der Statistik. Gut ist, dass der Dozent immer auch die jeweiligen Excel und Python Funktionen angibt, da diese dann ja im Bereich Data Science eher verwendet werden als händische Rechnungen. Der Kurs ist allerdings eher wirklich als ersten Einstieg zu verstehen, da die Übungsaufgaben recht einfach sind. Vielen Dank für diesen Kurs und Ihre Arbeit. Insbesondere danke ich Ihnen dafür, dass Sie ein wenig die "Skepsis" und Angst vor den Themen Statistik und Wahrscheinlichkeiten nehmen!

Kimia

January 4, 2021

Für mich war das Tempo des Kurses etwas langsam. Aber die Übungen und Beispiele waren sehr gut und praxisnah.

Christine

December 8, 2020

Der Kurs erfüllt meine Erwartungen inhaltlich. Als promovierte Mathematikerin würde ich mir jedoch oft mathematisch präzisere Formulierungen wünschen.

Uwe

November 24, 2020

Erklärungen sind logisch und sehr verständlich formuliert, so dass man flüssig durchgehen kann und eigentlich keine Frage offen bleibt. Bin begeistert und hoffe, dass es so weitergeht

Christian

November 22, 2020

Gute Erklärungen in den einzelnen Lektionen; auch viele Beispiele inkludiert. Klare Weiterempfehlung!

Chris

March 30, 2019

Sehr zu empfehlen, wenn man sich für machine learning interressiert. Hatte einige Aha-Effekte, z. B. zum Korrelationsdiagramm oder Box-Whisker-Plot. Vielen Dank :-)

Solveig

March 29, 2019

Der Kurs ist genial. Hatte 0 Vorahnung und konnte bei gründlichem Durcharbeiten bis jetzt alles sehr gut verstehen.

Patric

February 23, 2019

Sehr interessant, aber Praxisbeispiele fehlen (wofür kann ich diese Formeln anwenden, was sagen die Werte aus?)

Tina

December 28, 2018

Es war notwendig, laufend weitere Erläuterungen auf Youtube dazu anschauen, um die Inhalte nachvollziehen zu können.

Ersan

November 30, 2018

Dieser Kurs zu Beginn einer tiefgehenden Statistik-Weiterbildung ist gut, da er einen guten Überblick gibt. Auch geht er in die Tiefe, jedoch fehlt an einer oder zwei Stellen die praktische Relevanz, deswegen einen halben Stern weniger.Den anderen halben Stern gibt es meinerseits abgezogen, da zu wenig auf Konfidenzintervalle eingegangen wird.

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