Statistik: Statistikkonzepte
Entwickeln Sie ein solides Fundament in statistischen Methoden und deren Anwendungen in der Datenanalyse, Business Intelligence und im maschinellen Lernen. Dieser Kurs behandelt wichtige statistische Konzepte, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Techniken zum Testen von Hypothesen.

Einführung in die Statistik
  • Beschreibende vs. schließende Statistik verstehen
  • Arten von Daten und Messskalen
  • Rolle der Statistik bei der datengesteuerten Entscheidungsfindung
Exploratorische Datenanalyse (EDA) mit Statistik
  • Zusammenfassende Statistiken: Mittelwert, Median, Modalwert und Standardabweichung
  • Datenvisualisierung: Histogramme, Boxplots und Streudiagramme
  • Erkennen von Mustern und Ausreißern in Datensätzen
Wahrscheinlichkeitstheorie und Verteilungen
  • Grundlagen der Wahrscheinlichkeit und bedingten Wahrscheinlichkeit
  • Wichtige Verteilungen: Normal-, Binomial- und Poisson-Verteilung
  • Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen und kumulative Verteilungen
Hypothesentests und statistische Inferenz
  • Konfidenzintervalle und Fehlermarge
  • T-Tests, Chi-Quadrat-Tests und ANOVA
  • P-Werte, statistische Signifikanz und Fehlertypen
Regressionsanalyse und Vorhersagemodellierung
  • Korrelation vs. Kausalität in der Datenanalyse
  • Einfache und multiple lineare Regressionsmodelle
  • Bewertung von Regressionsmodellen und Annahmen
Statistik für maschinelles Lernen und KI
  • Auswahl von Merkmalen und Reduzierung der Dimensionalität
  • Statistische Methoden zur Modellvalidierung
  • Anwendung statistischer Verfahren in realen KI-Anwendungen

Der Kurs 'Statistik: Statistik Konzepte' bietet einen umfassenden Überblick über statistische Methoden, die für Datenanalyse und maschinelles Lernen entscheidend sind.