Statistik fur Data Science und Business Analytics

Statistik zur Anwendung im Beruf: deskriptive und Inferenzstatistik, Hypothesentests, datengestützte Entscheidungen
Statistik fur Data Science und Business Analytics
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2.88 GB
Total length :
3h 24m

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365 Careers

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Zuletzt aktualisiert am 7/2020

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4.7/5

Statistik fur Data Science und Business Analytics

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

Statistik fur Data Science und Business Analytics

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 ForschungZu 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 LeidenschaftIm 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 UmschweifeWarum sind diese Fähigkeiten wichtig?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.Aufstiegschancen: Wer statistische Modelle beherrscht, wird seine Geschäftsstandpunkte und -ideen leicht quantitativ untermauern können. Die Karriereleiter erklimmt sich so um einiges leichter.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.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!

Overview

Section 1: Einführung

Lecture 1 Kursinhalt

Section 2: Stichprobe oder Population?

Lecture 2 Unterscheidung Population und Stichprobe

Section 3: Grundlagen der deskriptiven Statistik

Lecture 3 Datentypen

Lecture 4 Skalenniveaus

Lecture 5 Kategorische Variablen. Visualisierungsverfahren.

Lecture 6 Kategorische Variablen. Visualisierungsverfahren. Übung.

Lecture 7 Numerische Variablen. Verwendung von Häufigkeitstabellen.

Lecture 8 Numerische Variablen. Verwendung von Häufigkeitstabellen. Übung.

Lecture 9 Histogramme

Lecture 10 Histogramme. Übung.

Lecture 11 Kreuztabellen und Streudiagramme

Lecture 12 Kreuztabellen und Streudiagramme. Übung.

Section 4: Maßzahlen der zentralen Tendenz, Asymmetrie und Streuung

Lecture 13 Maßzahlen der zentralen Tendenz: Mittel, Median und Modus

Lecture 14 Mittel, Median und Modus. Übung.

Lecture 15 Messung der Schiefe

Lecture 16 Schiefe. Übung.

Lecture 17 Messung der Datenverteilung: Berechnung der Varianz

Lecture 18 Varianz. Übung.

Lecture 19 Standardabweichung und Variationskoeffizient

Lecture 20 Standardabweichung und Variationskoeffizient. Übung.

Lecture 21 Berechnung und Interpretation der Kovarianz

Lecture 22 Kovarianz. Übung.

Lecture 23 Korrelationskoeffizient

Lecture 24 Korrelationskoeffizient. Übung.

Section 5: Praxisbeispiel: deskriptive Statistik

Lecture 25 Praxisbeispiel

Lecture 26 Praxisbeispiel: deskriptive Statistik. Übung.

Section 6: Verteilungen

Lecture 27 Einführung in die Inferenzstatistik

Lecture 28 Was ist eine Verteilung?

Lecture 29 Normalverteilung

Lecture 30 Standardnormalverteilung

Lecture 31 Standardnormalverteilung. Übung.

Lecture 32 Zentraler Grenzwertsatz

Lecture 33 Standardfehler

Section 7: Schätzer und Schätzungen

Lecture 34 Arbeiten mit Schätzern und Schätzungen

Lecture 35 Konfidenzintervalle – ein wertvolles Tool zur Entscheidungsfindung

Lecture 36 Berechnung von Konfidenzintervallen in einer Population mit bekannter Varianz

Lecture 37 Konfidenzintervalle. Varianz der Population bekannt. Übung.

Lecture 38 Weiterführende Erläuterungen zu Konfidenzintervallen

Lecture 39 Student-t-Verteilung

Lecture 40 Berechnung von Konfidenzintervallen in einer Population mit unbekannter Varianz

Lecture 41 Varianz der Population unbekannt. t-Wert. Übung.

Lecture 42 Was ist die Fehlergrenze und welche Rolle spielt sie in der Statistik?

Section 8: Konfidenzintervalle für Fortgeschrittene

Lecture 43 Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Abhängige Stichproben.

Lecture 44 Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Abhängige Stichproben.

Lecture 45 Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Unabhängige Stichproben (Teil 1).

Lecture 46 Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Unabhängige Stichproben (Teil 1).

Lecture 47 Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Unabhängige Stichproben (Teil 2).

Lecture 48 Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Unabhängige Stichproben (Teil 2).

Lecture 49 Konfidenzintervalle. Zwei Mittelwerte. Unabhängige Stichproben (Teil 3).

Section 9: Praxisbeispiel: Inferenzstatistik

Lecture 50 Praxisbeispiel: Inferenzstatistik

Lecture 51 Praxisbeispiel: Inferenzstatistik. Übung.

Section 10: Hypothesentests: Einführung

Lecture 52 Null- und Alternativhypothese

Lecture 53 Bestimmung von Ablehnungsbereich und Signifikanzniveau

Lecture 54 Fehler 1. Art und Fehler 2. Art

Section 11: Hypothesentests: Testen wir los!

Lecture 55 Test für Mittel. Varianz der Population bekannt.

Lecture 56 Test für Mittel. Varianz der Population bekannt. Übung.

Lecture 57 Was ist der p-Wert? Warum ist er eines der wertvollsten Statistik-Tools?

Lecture 58 Test für Mittel. Varianz der Population unbekannt.

Lecture 59 Test für Mittel. Varianz der Population unbekannt. Übung.

Lecture 60 Test für Mittel. Abhängige Stichproben.

Lecture 61 Test für Mittel. Abhängige Stichproben. Übung.

Lecture 62 Test für Mittel. Unabhängige Stichproben (Teil 1).

Lecture 63 Test für Mittel. Unabhängige Stichproben (Teil 1).

Lecture 64 Test für Mittel. Unabhängige Stichproben (Teil 2).

Lecture 65 Test für Mittel. Unabhängige Stichproben (Teil 2). Übung.

Section 12: Praxisbeispiel: Hypothesentests

Lecture 66 Praxisbeispiel: Hypothesentests

Lecture 67 Praxisbeispiel: Hypothesentests. Übung.

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

Course Information:

Udemy | Deutsch | 3h 24m | 2.88 GB
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