In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden statistischen Konzepte, Analysen und Visualisierungen kennen, die als Grundlage für eine Karriere als Fachkraft für Datenanalyse dienen. Egal, ob Sie neu in der Statistik sind oder Ihre Kenntnisse auffrischen möchten, dieser Kurs wird Sie mit leistungsstarken Techniken ausstatten, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen. Am Ende dieses Kurses werden Sie sich sicherer fühlen und in der Lage sein, rigorose statistische Analysen in Ihrer Karriere als Fachkraft für Datenanalyse durchzuführen!

Im ersten Modul lernen Sie die wesentlichen Bausteine der Statistik kennen, die eine rigorose Datenanalyse ermöglichen. Am Ende werden Sie in der Lage sein, Grundgesamtheiten, Stichproben und Stichprobenverfahren zu definieren, Datensätze mit Hilfe von Maßen der zentralen Tendenz, Variabilität und Schiefe zu charakterisieren, Korrelationen zu verwenden, um Beziehungen zwischen Merkmalen zu verstehen, und Segmentierung anzuwenden, um Erkenntnisse über verschiedene Gruppen innerhalb Ihrer Daten zu gewinnen. Sie werden diese Konzepte auf reale Szenarien anwenden: Analysieren von Filmbewertungen und -laufzeiten im Zeitverlauf, Erklären von Kundenverhalten und Untersuchen von Ergebnissen im Gesundheitswesen. Im zweiten Modul werden Sie wichtige Wahrscheinlichkeitsregeln und Konzepte wie bedingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit behandeln, und zwar anhand von Beispielen aus der Praxis, denen Sie als Fachkraft für Datenanalyse begegnen werden. Anschließend werden Sie sich mit diskreten und kontinuierlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen beschäftigen. Sie lernen wichtige Verteilungen wie die Binomial- und die Normalverteilung kennen und erfahren, wie sie reale Phänomene modellieren. Sie werden auch sehen, wie Sie Stichprobendaten verwenden können, um die Verteilung Ihrer Grundgesamtheit zu verstehen, und wie Sie häufige Geschäftsfragen beantworten können, z. B. wie häufig sind bestimmte Ergebnisse oder Ergebnisbereiche? Schließlich werden Sie sich mit Simulationstechniken vertraut machen. Sie werden sehen, wie man Zufallsdaten generiert, die bestimmten Verteilungen folgen, so dass Sie komplexe Szenarien modellieren und Entscheidungen treffen können. In den Modulen 3 und 4 lernen Sie leistungsstarke Techniken kennen, um auf der Grundlage von Stichprobendaten Schlussfolgerungen über Populationen zu ziehen. Dies ist Ihr erster Streifzug durch die Inferenzstatistik. Sie beginnen mit der Konstruktion von Konfidenzintervallen - einer Methode, mit der sich Populationsparameter wie Mittelwerte und Proportionen mit einem gewissen Maß an Sicherheit schätzen lassen. Sie werden lernen, wie Sie diese Intervalle sowohl für Mittelwerte als auch für Anteile konstruieren und interpretieren können. Sie werden auch sehen, wie diese leistungsstarke Technik Ihnen hilft, die inhärente Unsicherheit bei der Untersuchung vieler geschäftlicher Fragen zu bewältigen. Als Nächstes werden Sie Hypothesentests durchführen, einen Eckpfeiler der statistischen Inferenz, mit dessen Hilfe Sie feststellen können, ob ein beobachteter Unterschied eine zufällige Variation oder einen echten Unterschied widerspiegelt. Sie lernen, wie Sie Hypothesen formulieren, Teststatistiken berechnen und p-Werte interpretieren, um datengesteuerte Entscheidungsfindungen zu treffen. Sie lernen Tests für Mittelwerte und Proportionen kennen und erfahren, wie man zwei Stichproben vergleicht. Während des gesamten Kurses werden Sie große Sprachmodelle als Denkpartner für deskriptive und inferentielle Statistiken verwenden. Sie werden sehen, wie KI helfen kann, Hypothesen zu formulieren, Ergebnisse zu interpretieren und sogar Berechnungen durchzuführen und Visualisierungen für diese Statistiken zu erstellen.