University of Pennsylvania
Statistik für Datenwissenschaft Grundlagen

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University of Pennsylvania

Statistik für Datenwissenschaft Grundlagen

Chris Callison-Burch
Hamed Hassani

Dozenten: Chris Callison-Burch

1.614 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4

(10 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.4

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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
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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

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens mit Python
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

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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Dozenten

Chris Callison-Burch
7 Kurse8.212 Lernende

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Lernender seit 2018
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Lernender seit 2020
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Larry W.
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