Die Schulung Data Science – Grundlagen Statistik vermittelt grundlegende Kenntnisse statistischer Methoden und deren Anwendung bei der Analyse und Interpretation von Daten. In diesem zweitägigen Training lernen die Teilnehmenden, wie statistische Kennzahlen berechnet, Wahrscheinlichkeiten bewertet und Daten zur Unterstützung fundierter Entscheidungen ausgewertet werden können.
Im Mittelpunkt stehen die Grundlagen der beschreibenden Statistik, wichtige Lage- und Streuungsmaße sowie die Interpretation statistischer Stichproben. Die Schulung erläutert, wie Mittelwerte, Median, Modalwert, Varianz und Standardabweichung zur Beschreibung von Datenbeständen eingesetzt werden.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Die Teilnehmenden erfahren, wie grundlegende Wahrscheinlichkeitsmodelle anhand praktischer Beispiele wie Münzwurf, Würfelwurf und Kartenziehen verständlich angewendet werden können.
Das Training behandelt außerdem wichtige statistische Verteilungen. Dazu gehören Bernoulli-Ketten, die Binomialverteilung, die Poissonverteilung und die Gaußsche Normalverteilung.
Weitere Themen sind Konfidenzintervalle, Zufallsstreubereiche, Hypothesentests sowie Dichte- und Verteilungsfunktionen.
Praxisnahe Beispiele ermöglichen den Teilnehmenden, statistische Zusammenhänge zu verstehen und analytische Ergebnisse besser einzuordnen.
Die Schulung bildet eine Grundlage für weiterführende Trainings in Data Science, Data Mining und datengetriebener Analyse.
| 10.11.26 - 11.11.26 10.11.26 - 11.11.26 990 € | Online | Anfragen |
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Grundlagen der Statistik
Grundbegriffe der Statistik
Statistische Gesetzmäßigkeiten
Zufallsexperimente
Münzwurf
Würfelwurf
Kartenziehen
Deskriptive Statistik
Arithmetisches Mittel
Erwartungswert
Median
Modalwert
Spannweite
Stichproben
Streuungsmaße
Varianz
Standardabweichung
Interpretation der Datenstreuung
Vergleich unterschiedlicher Datensätze
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Wahrscheinlichkeitsbegriffe
Ereignisse und Zufall
Wahrscheinlichkeit berechnen
Wahrscheinlichkeitsmodelle
Diskrete Verteilungen
Bernoulli-Ketten
Binomialverteilung
Poissonverteilung
Eigenschaften und Voraussetzungen
Vergleich unterschiedlicher Verteilungen
Normalverteilung
Gaußsche Normalverteilung
Eigenschaften der Normalverteilung
Vergleich mit der Binomialverteilung
Anwendung statistischer Tests
Statistische Schätzverfahren
Konfidenzintervalle
Zufallsstreubereiche
Schätzung statistischer Parameter
Interpretation von Intervallen
Statistische Funktionen und Verteilungen
Dichtefunktionen
Verteilungsfunktionen
Übersicht wichtiger Verteilungen
Praktische Dateninterpretation
Grundlegende IT-Kenntnisse werden vorausgesetzt.
Fortgeschrittene Excel-Kenntnisse und erste Erfahrungen mit Datenanalyse sind hilfreich, jedoch nicht zwingend erforderlich.
Ziel ist es, statistische Daten zu analysieren und zentrale Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung zu verstehen.
Nach Abschluss können die Teilnehmenden Lage- und Streuungsmaße berechnen, statistische Verteilungen unterscheiden und Ergebnisse anhand geeigneter Kennzahlen interpretieren.
Darüber hinaus lernen sie, Konfidenzintervalle und grundlegende statistische Testverfahren einzuordnen.
Data-Science-Einsteiger
Data Analysts
Business Analysts
Berufseinsteiger in statistischen Berufen
Controlling-Mitarbeiter
Fachkräfte für Datenanalyse
Business Intelligence Professionals
IT Professionals
Mitarbeitende mit analytischen Aufgaben
Quereinsteiger in Data Science
Der Kurs richtet sich an Personen, die statistische Analysen durchführen möchten und ein grundlegendes Verständnis wichtiger statistischer Methoden erwerben wollen
| 10.11.26 - 11.11.26 10.11.26 - 11.11.26 990 € | Online | Anfragen |
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