Wiederholen Sie die Grundlagen der diskreten Mathematik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung, bevor Sie Ihre Wahrscheinlichkeitsfähigkeiten verbessern und lernen, wie man Daten mit Werkzeugen wie dem zentralen Grenzwertsatz, Konfidenzintervallen und mehr interpretiert. Lösen Sie wöchentlich kurze mathematische Aufgaben.

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Statistik für Datenwissenschaft Grundlagen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens mit Python


Dozenten: Chris Callison-Burch
1.614 bereits angemeldet
Bei enthalten
(10 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Umfassende Überprüfung der Wahrscheinlichkeit und Verständnis ihrer Rolle als Datenblock der Datenwissenschaft.
Anwendung des Zentralen Grenzwertsatzes, von Konfidenzintervallen und der Methode der maximalen Wahrscheinlichkeit zur Lösung von Problemen der Datenwissenschaft.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Allgemeine Mathematik
- Kategorie: Deskriptive Statistik
- Kategorie: Statistische Analyse
Wichtige Details

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16 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In der ersten Woche des Kurses werden wir Ihnen eine allgemeine Definition der Datenwissenschaft geben und einige ihrer wichtigsten Bausteine erläutern. Zur Vorbereitung werden wir einige Zeit damit verbringen, die Grundlagen der diskreten Mathematik zu wiederholen. Am Ende der Woche werden wir unsere erste Aufgabe in der Datenwissenschaft mithilfe von Stichproben lösen.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
Die zweite Woche unseres Kurses ist der Wahrscheinlichkeit gewidmet: Da die Wahrscheinlichkeit die wichtigste Sprache ist, die von fast allen Konzepten der Datenwissenschaft verwendet wird, werden wir uns etwas Zeit nehmen, um unser Verständnis dafür zu vertiefen. Am Ende der Woche werden Sie über weitaus mehr Werkzeuge in Ihrem Wahrscheinlichkeits-Toolkit verfügen, die Ihnen auf Ihrer gesamten Reise durch KI und Maschinelles Lernen von Nutzen sein werden.
Das ist alles enthalten
6 Videos4 Aufgaben
In dieser Woche werden wir unseren allgemeinen Rahmen für statistische Schätzungen aufbauen, wobei wir mehrere der bereits besprochenen Konzepte und weitere, die wir in dieser Woche noch hinzufügen werden, verwenden werden. Zunächst werden wir uns mit dem Mittelwert der Stichprobe beschäftigen und analysieren, wie gut dieser als Schätzer ist. Anschließend werden wir uns mit dem Zentralen Grenzwertsatz beschäftigen, einem der effektivsten und am weitesten verbreiteten Werkzeuge in der Statistik und Datenwissenschaft. Außerdem werden wir die Wahrscheinlichkeit wiederholen.
Das ist alles enthalten
8 Videos4 Aufgaben
Nachdem wir nun die wichtigen Mechanismen des Zentralen Grenzwertsatzes kennengelernt haben, können wir uns in dieser Woche mit Konfidenzintervallen beschäftigen. Konfidenzintervalle sind die wichtigsten Größen zur Charakterisierung von Fehlerbalken in fast allen Bereichen der Datenwissenschaft und des Maschinellen Lernens. Nachdem wir Konfidenzintervalle und einige Beispiele durchgenommen haben, werden wir auch eine allgemeinere Perspektive der Schätzung erkunden: die Punktschätzung.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre4 Aufgaben
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