Grundlagen der Statistik in Python

Daten sind allgegenwärtig, doch um sie sinnvoll zu interpretieren, bedarf es fundierter statistischer Kenntnisse. Lernen Sie, wie Sie Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse verwandeln, die fundierte Entscheidungen ermöglichen. Dieser Kurs führt Sie anhand von Python in die Kernkonzepte der Statistik ein. Sie lernen, von einfachen Mittelwerten über Korrelationsanalysen bis hin zur Arbeit mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen, und erwerben so die Kompetenz, Daten sicher zu interpretieren. Was Sie lernen werden: - Grundlegende statistische Begriffe, einschließlich Maße der zentralen Tendenz und der Streuung, verstehen. - Wahrscheinlichkeiten berechnen und mit Normal- und Binomialverteilungen in Python arbeiten. - Beziehungen zwischen Variablen mithilfe von Korrelations- und Regressionskonzepten analysieren. - Moderne Python-Bibliotheken wie pandas anwenden, um Datensätze zu bereinigen, zu filtern und Statistiken zusammenzufassen. - Die Grundlagen von Hypothesentests kennenlernen, um statistisch fundierte Schlussfolgerungen aus Stichprobendaten zu ziehen. Sie beginnen mit grundlegender Terminologie und deskriptiver Statistik, bevor Sie sich mit Wahrscheinlichkeit, Stichprobenverfahren und grundlegenden Hypothesentests befassen. Die schriftlichen Erklärungen und die schrittweisen Codebeispiele gewährleisten eine solide konzeptionelle und praktische Grundlage. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger in Statistik und Datenanalyse. Vorkenntnisse in Statistik sind nicht erforderlich, Grundkenntnisse in Python sind jedoch hilfreich. Entdecken Sie noch heute die Welt datenbasierter Entscheidungsfindung.