In diesem Kurs werden Sie Hypothesen über Ihre Daten entwickeln und testen. Sie lernen eine Vielzahl von statistischen Tests sowie Strategien kennen, mit denen Sie den richtigen Test für Ihre spezifischen Daten und Fragen anwenden können. Unter Verwendung von zwei leistungsstarken statistischen Softwarepaketen (SAS oder Python) werden Sie ANOVA, Chi-Quadrat und die Pearson-Korrelationsanalyse erkunden. Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden statistischen Prinzipien, um Ihnen die Werkzeuge an die Hand zu geben, mit denen Sie die von Ihnen entwickelten Fragen beantworten können. Während des gesamten Kurses werden Sie Ihre Fortschritte mit anderen teilen, um wertvolles Feedback zu erhalten und anderen Lernenden Einblick in ihre Arbeit zu geben.

Tools zur Datenanalyse

Tools zur Datenanalyse
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenanalyse und Interpretation“


Dozenten: Jen Rose
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Bei enthalten
416 Bewertungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
- Kategorie: Software zur Datenanalyse
- Kategorie: Quantitative Forschung
- Kategorie: Korrelationsanalyse
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Analyse
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Datenverwaltung
- Kategorie: Statistische Programmierung
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Analytische Fähigkeiten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Statistische Software
- Kategorie: SAS (Software)
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Geprüft am 13. Sep. 2021
Well-explained lectures. Educate the key concepts with simple examples.
Geprüft am 9. Feb. 2017
This was good module. It covers the basics of inferential statistical techniques along with its application using SAS/Python. I would definitely recommend to take up if you are a beginner.
Geprüft am 4. Nov. 2016
Found this course to be really nicely balanced... I learnt a lot and did not get bored doing so :-)

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