Grundlegende Statistiken für Data Science

Viele aufstrebende Data Scientists finden die statistischen Grundlagen entmutigend. Dieser Kurs entmystifiziert wesentliche statistische Konzepte und macht sie für jeden zugänglich und praktisch, der seine Reise in die Datenwissenschaft beginnt. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, statistische Analysen zu verstehen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und sich selbstbewusst einer Vielzahl von Data Science-Herausforderungen zu stellen. Sie erwerben das Wissen, um komplexe Daten zu interpretieren, Modelle zu bewerten und Ihre Ergebnisse mit statistischer Strenge zu präsentieren. Was Sie lernen: Grundlegende Wahrscheinlichkeitstheorie und gängige statistische Verteilungen verstehen. Anwenden von deskriptiven und inferenzbasierten Statistiken zur Charakterisierung und Schlussfolgerung von Daten. Führen Sie Hypothesentests durch und erstellen Sie Konfidenzintervalle, um Behauptungen zu bewerten. Erkunden Sie die Prinzipien des experimentellen Designs und des A/B-Tests für datengesteuerte Entscheidungen. Üben Sie grundlegende Datenmanipulation und statistische Analyse mit Programmierkonzepten. Erfahren Sie mehr über Resampling-Methoden, wie Bootstrapping, für robuste Schätzungen und die Quantifizierung von Unsicherheiten. Der Kurs beginnt mit grundlegender statistischer Theorie und führt durch klare, schrittweise Erklärungen und Übungen zur praktischen Anwendung. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger ohne statistische Vorkenntnisse, die eine solide Grundlage für eine Karriere in der Datenwissenschaft schaffen möchten. Es sind keine Voraussetzungen erforderlich. Beginnen Sie Ihre Reise in die Data Science, indem Sie das statistische Rückgrat meistern.