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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/wahrscheinlichkeit-und-statistik/
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**Coursera 课程《数据科学与商业分析中的统计学》内容总结** 本课程旨在为学员提供在商业、数据科学和机器学习领域取得成功所需的概率与统计知识。课程内容丰富，结合了大量的练习和公式讲解，并提供真实商业案例分析，帮助学员将所学知识应用于实践。 **核心内容概述：** * **数据基础：** 课程首先介绍数据的基本概念，探讨数据的相关性、离差和相关性分析，为后续统计学应用奠定基础，并帮助学员有效实施数据科学项目。 * **概率论：** 深入讲解概率论，包括排列组合，帮助数据科学家估算数据的组合数量和数据规模。 * **概率分布：** 介绍统计学中常见的分布，如均匀分布、二项分布、泊松分布和正态分布，为理解统计模型提供坚实基础。 * **统计推断与应用：** 通过实际商业案例，讲解假设检验和 t 检验，使学员能够即时应用所学知识。 * **数据分析方法：** 涵盖三种重要的数据分析技术：方差分析 (ANOVA)、回归分析和卡方检验。 **课程亮点：** * **结构化学习：** 课程内容按主题模块划分，方便学员按需查找和学习。 * **实践导向：** 包含丰富的练习、公式详解、动画演示和案例研究，强调理论与实践相结合。 * **技能辅助：** 如需自行进行模拟分析，课程建议使用 Excel、R 或 Python，并提供相关课程供学习。 * **零风险体验：** 提供 30 天的退款保证，学员可无风险地学习。 **课程详细学习主题包括：** * 数据测量 * 均值、中位数和众数：描述性统计的常用指标 * 方差和标准差：衡量数据分散程度 * 协方差和相关性：分析变量之间的关系 * 排列和组合：在概率计算中的应用 * 集合与交集：集合论在数据分析中的基础 * 条件概率：在不确定性下的概率计算 * 贝叶斯定理：更新概率的有力工具 * 二项分布、泊松分布、正态分布：重要的离散和连续概率分布 * 抽样：从总体中获取样本的方法 * 中心极限定理：解释数据分布特性的重要理论 * 假设检验：验证关于总体的陈述 * t 检验：比较两组数据的显著性差异 * 回归分析：预测变量之间的关系 * 方差分析 (ANOVA)：比较三个或更多组的均值 * 卡方检验：分析分类变量之间的关系 报名本课程，助您成为概率与统计领域的专家。
Willkommen im Kurs Wahrscheinlichkeit und Statistik - für Business and Data Science!In diesem Kurs zeigen wir dir was du über Wahrscheinlichkeit und Statistik wissen musst, um in der Wirtschaft, aber vor allem im Bereich Data Science und Machine Learning, erfolgreich zu sein! Wir haben dazu viele Übungen und Formelerklärungen für dich!Als erstes klären wir, was Daten sind und welche Zusammenhänge, Abweichungen und Korrelationen man sich anschauen sollte. Das ist die Vorraussetzung um Statisitk anwenden zu könnnen und um erfolgreich Data Science Projekte implementiere zu können.Danach werden wir in die Wahrscheinlichkeit eintauchen und mehr über Kombinationen und Permutationen erfahren, die dir als Data Scientist weiterhelfen um die Anzahl an Kombinationen von Daten und damit die z.B. die Datenmenge abschätzen zu können.Anschließend diskutieren wir die gängigsten Verteilungen in der Statistik und schaffen eine solide Grundlage für das Verständnis, wie man mit Gleich-, Binomial, Poisson- und Normalverteilungen arbeitet.Als nächstes werden wir reale Geschäftsfälle durchgehen, einschließlich Hypothesentests und der studentschen T-Verteilung - so kannst du das Gelernte gleich anwenden.Abschließend behandeln wir drei Datenanalyse-Verfahren, wie ANOVA (Varianzanalyse), Regressionsanalyse und schließlich der Chi-Quadrat-Analyse.Die Abschnitte sind modular und nach Themen gegliedert, so dass du sie nach Bedarf suchen kannst und direkt dort einsteigen kannst!Wichtig: Falls du die Simulationen selber ausführen möchtest, so benötigst du Kenntnisse von Excel, R oder Python. Bei Bedarf kannst du R oder Python mit Hilfe der dazu vorgesehenen Kurse aus unserem Kursangebot erlernen.Unser Kurs beinhaltet HD-Videos mit Erklärungen zu Formeln, Animationen und Übungen, wir behandeln außerdem Fallstudien, die dir zeigen, wie du dieses Wissen in der Praxis anwenden kannst. Du findest reines Formellernen staubtrocken? Kein Thema, bei uns gibt es eine gute Mischung!Kursinhalt im Überblick: Messungen von DatenMittelwert, Median und ModusAbweichung und StandardabweichungKovarianz und KorrelationPermutationen und KombinationenVerbindungen und KreuzungenBedingte WahrscheinlichkeitBayes-SatzBinomiale VerteilungPoisson-VerteilungNormalverteilungProbenahmeZentraler GrenzwertsatzHypothesentestT-VerteilungsprüfungRegressionsanalyseANOVAChi Quadrat-AnalyseAlle diese Inhalte sind mit einer 30-tägigen Geld-zurück-Garantie ausgestattet, so dass Du den Kurs risikofrei ausprobieren kannst!Worauf wartest du noch? Melde Dich noch heute an und werde ein Profi im Umgang mit Wahrscheinlichkeiten und Statistiken.
