Im Arbeitsalltag datengetriebener IT-Rollen nimmt die belastbare statistische Einordnung von Beobachtungen eine wichtige Rolle ein. Regressionen und A/B-Tests liefern dafür Methoden, mit denen Zusammenhänge geprüft und Entscheidungen abgesichert werden. Der Inhalt legt den Fokus auf Anwendung und Interpretation.
!Kursinhalt
!1. Statistische Grundbegriffe
*Lage- und Streuungsmaße
*Verteilungen und Stichproben
*Signifikanz und Unsicherheit
!2. Hypothesentests in der Praxis
*Nullhypothese und Alternativhypothese
*p-Werte und Konfidenzintervalle
*Testauswahl nach Datentyp
!3. Regressionsmodelle
*Lineare und logistische Regression
*Modellannahmen und Kennzahlen
*Interpretation von Koeffizienten
!4. A/B-Testing im Projekt
*Testaufbau und Metrikauswahl
*Stichprobengrößen und Laufzeit
*Auswertung und Ergebniskommunikation
!Berufliche Relevanz
*Absicherung datenbasierter Entscheidungen
*Bewertung von Produkt- und Prozessänderungen
*Verbindung zwischen Analyse und Fachbereich