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Statistik für Data Science und Business Analytics (DE)

Von 365 Careers

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 Forschung

Warum sind diese Fähigkeiten wichtig?
  1. 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.
  2. Aufstiegschancen: Wer statistische Modelle beherrscht, wird seine Geschäftsstandpunkte und -ideen leicht quantitativ untermauern können. Die Karriereleiter erklimmt sich so um einiges leichter.
  3. 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.
  4. Weiterentwicklung: „Langeweile“ kommt nicht vor im Statistikvokabular. Neue, spannende Herausforderungen warten jeden Tag darauf, von uns entschlüsselt zu werden, und erweitern unseren Horizont.

Viel Spaß und viel Erfolg!

Inhalte

play symbol Population und Stichprobe: Unterscheidung
04:02
play symbol Klassifizierung von Daten: Datentypen
04:32
play symbol Klassifizierung von Daten: Skalenniveaus
03:42
play symbol Datenvisualisierung: Kategorische Variablen
04:52
lecture locked Datenvisualisierung: Numerische Variablen
03:08
lecture locked Darstellung Numerischer Variablen: Histogramme
02:14
lecture locked Datenvisualisierung: Kreuztabellen und Streudiagramme
04:44
lecture locked Univariate Maßzahlen: Zentrale Tendenz
04:19
lecture locked Univariate Maßzahlen: Asymmetrie
02:37
lecture locked Univariate Maßzahlen: Datenstreuung (Varianz)
05:55
lecture locked Univariate Maßzahlen: Datenstreuung (Standardabweichung und Variationskoeffizient)
04:40
lecture locked Bivariate Maßzahlen: Kovarianz
03:23
lecture locked Bivariate Maßzahlen: Linearer Korrelationskoeffizient
03:17
lecture locked Deskriptive Statistik: Praxisbeispiel
16:15
lecture locked Einführung in die Inferenzstatistik
01:01
lecture locked Wahrscheinlichkeitsverteilungen
04:32
lecture locked Normalverteilungen
03:54
lecture locked Standardnormalverteilungen
03:30
lecture locked Zentraler Grenzwertsatz
04:19
lecture locked Standardfehler
01:26
lecture locked Schätzungen
03:07
lecture locked Konfidenzintervalle
02:41
lecture locked Konfidenzintervalle: Berechnungen in einer Population mit bekannter Varianz
08:01
lecture locked Konfidenzintervalle: Weiterführende Erläuterungen
04:38
lecture locked Konfidenzintervalle: Student-t-Verteilung
03:22
lecture locked Konfidenzintervalle: Berechnungen in einer Population mit unbekannter Varianz
04:36
lecture locked Konfidenzintervalle: Fehlergrenze
04:52
lecture locked Konfidenzintervalle bei abhängigen Stichproben zweier Populationen
06:04
lecture locked Konfidenzintervalle bei unabhängigen Stichproben und bekannter Varianz der Population
04:31
lecture locked Konfidenzintervalle bei unabhängigen Stichproben mit unbekannter aber als gleich angenommener Varianz der Population
03:57
lecture locked Konfidenzintervalle bei unabhängigen Stichproben mit unbekannter und als abweichend angenommener Varianz der Population
01:27
lecture locked Interferenzstatistik: Praxisbeispiel
10:05
lecture locked Hypothesentests: Null- und Alternativhypothese
05:51
lecture locked Hypothesentests: Bestimmung von Ablehnungsbereich und Signifikanzniveau
07:05
lecture locked Fehler bei Hypothesentests: Fehler 1. Art und Fehler 2. Art
04:14
lecture locked Hypothesentests: Test mit bekannter Varianz
06:34
lecture locked Hypothesentests: p-Wert
04:13
lecture locked Hypothesentests: Test mit unbekannter Varianz
04:48
lecture locked Hypothesentests: Test mit abhängigen Stichproben
05:18
lecture locked Hypothesentests: Test mit unabhängigen Stichproben und bekannter Varianz
04:22
lecture locked Hypothesentests: Test mit unabhängigen Stichproben und unbekannter als gleich angenommener Varianz
04:26
lecture locked Hypothesentests: Praxisbeispiel
07:16

Details

  • Enthaltene Vorträge: 42
  • Laufzeit: 3:17 h
  • Enthaltene Lernmaterialien: 75

Dozenten des Kurses Statistik für Data Science und Business Analytics (DE)

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