Schaffen Sie eine solide Grundlage in Statistik - dem Rückgrat jedes erfolgreichen Data-Science- und KI-Projekts. Diese Weiterbildung vermittelt wichtige statistische Methoden und ihre Anwendungen in den Bereichen Data Science, KI-Modellierung und Machine-Learning-Workflows, wobei Python als primäres Werkzeug für praktisches Lernen und Analysen zum Einsatz kommt.

Einführung in die Data Science
  • Entdecken Sie die Bedeutung des statistischen Denkens in der KI und Data Science
  • Verstehen Sie, wie Daten, KI und Machine Learning von Statistik abhängen
  • Lernen Sie die Rolle der Statistik in der prädiktiven Modellierung und KI-Entscheidungsfindung kennen
  • Verbinden Sie statistische Theorie mit realen Anwendungen der künstlichen Intelligenz
  • Überblick über den gesamten Lebenszyklus datengesteuerter Projekte unter Verwendung von Statistik
Statistische Grundkonzepte
  • Verstehen Sie deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung
  • Entdecken Sie die in KI-Modellen verwendete Wahrscheinlichkeitstheorie und Verteilungen
  • Lernen Sie mehr über Stichproben, Verzerrungen und Konfidenzintervalle
  • Verwenden Sie Python zur Berechnung und Visualisierung grundlegender statistischer Kennzahlen
  • Verknüpfen Sie statistische Messgrößen mit realen Geschäftsentscheidungen
Python für statistische Analysen
  • Führen Sie statistische Analysen mit Pandas und Numpy durch
  • Visualisieren Sie Datenverteilungen mit Matplotlib und Seaborn
  • Führen Sie Hypothesentests und t-Tests mit Python durch
  • Führen Sie explorative Datenanalysen anhand statistischer Zusammenfassungen durch
  • Integrieren Sie statistische Tests in KI-fähige Daten-Workflows
Statistik in maschinellem Lernen und KI
  • Wenden Sie Statistik auf die Merkmalsauswahl und Modellbewertung an
  • Verstehen Sie Überanpassung, Unteranpassung und Modellverzerrung anhand statistischer Kennzahlen
  • Verwenden Sie Korrelation und Kovarianz, um variable Beziehungen zu erkennen
  • Interpretieren Sie Klassifizierungsmetriken wie Präzision, Recall und F1-Score
  • Entdecken Sie statistische Validierungstechniken für die Robustheit von KI-Modellen
Projekt: Statistisches Denken in Aktion
  • Arbeiten Sie an einem Python-basierten Projekt, bei dem statistische Techniken auf reale Daten angewendet werden
  • Planen und analysieren Sie Datensätze mit agilen Taskboards
  • Verwenden Sie GitHub, um zusammenzuarbeiten, Erkenntnisse zu verfolgen und statistische Skripte auszutauschen
  • Präsentieren Sie Ihre Ergebnisse einem nicht-technischen Publikum
  • Verbinden Sie statistische Schlussfolgerungen mit KI- und Data-Science-Strategien

Statistische Grundlagen spielen eine entscheidende Rolle in der Datenanalyse und Modellbewertung innerhalb von Data Science und KI-Projekten.