Die Beherrschung statistischer Methoden und der Wahrscheinlichkeitsrechnung bildet die Grundlage für die Arbeit im Bereich Data Science. Teilnehmer setzen sich mit der systematischen Analyse und Interpretation großer Datenmengen auseinander. Diese Qualifizierung vermittelt essenzielle mathematische Konzepte zur Identifizierung von Mustern und Trends in komplexen Datensätzen.
Kursinhalt1. Grundlagen der deskriptiven Statistik
- Berechnung von Lagemaßen wie Mittelwert und Median
- Ermittlung von Streuungsmaßen wie Varianz und Standardabweichung
- Visualisierung von Häufigkeitsverteilungen und Datenstrukturen
2. Wahrscheinlichkeitsrechnung und Verteilungen
- Anwendung grundlegender Sätze der Wahrscheinlichkeitstheorie
- Unterscheidung zwischen diskreten und stetigen Zufallsvariablen
- Einführung in die Normalverteilung und Binomialverteilung
3. Inferenzstatistik und Hypothesentests
- Durchführung von Signifikanztests zur Überprüfung von Annahmen
- Bestimmung von Konfidenzintervallen für statistische Schätzungen
- Interpretation von Kennzahlen zur Validierung von Ergebnissen
4. Regressionsanalyse und Korrelation
- Untersuchung statistischer Zusammenhänge zwischen Variablen
- Erstellung und Bewertung linearer Regressionsmodelle
- Ermittlung von Korrelationskoeffizienten zur Datenbeschreibung
Berufliche Relevanz
- Die Anwendung statistischer Verfahren ermöglicht fundierte datenbasierte Entscheidungen in Unternehmen
- Statistische Kenntnisse bilden die Voraussetzung für die Entwicklung präziser Prognosemodelle
- Die methodische Auswertung von Datenbeständen fördert die Optimierung betrieblicher Prozesse