Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Schaffen Sie eine solide Grundlage in Statistik - dem Rückgrat jedes erfolgreichen Data-Science- und KI-Projekts.
Lerninhalte
<p>Schaffen Sie eine solide Grundlage in Statistik - dem Rückgrat jedes erfolgreichen Data-Science- und KI-Projekts. Diese Weiterbildung vermittelt wichtige statistische Methoden und ihre Anwendungen in den Bereichen Data Science, KI-Modellierung und Machine-Learning-Workflows, wobei Python als primäres Werkzeug für praktisches Lernen und Analysen zum Einsatz kommt.<br/></p>Einführung in die Data Science<ul><li>Entdecken Sie die Bedeutung des statistischen Denkens in der KI und Data Science</li><li>Verstehen Sie, wie Daten, KI und Machine Learning von Statistik abhängen</li><li>Lernen Sie die Rolle der Statistik in der prädiktiven Modellierung und KI-Entscheidungsfindung kennen</li><li>Verbinden Sie statistische Theorie mit realen Anwendungen der künstlichen Intelligenz</li><li>Überblick über den gesamten Lebenszyklus datengesteuerter Projekte unter Verwendung von Statistik</li></ul>Statistische Grundkonzepte<ul><li>Verstehen Sie deskriptive Statistik: Mittelwert, Median, Modus, Standardabweichung</li><li>Entdecken Sie die in KI-Modellen verwendete Wahrscheinlichkeitstheorie und Verteilungen</li><li>Lernen Sie mehr über Stichproben, Verzerrungen und Konfidenzintervalle</li><li>Verwenden Sie Python zur Berechnung und Visualisierung grundlegender statistischer Kennzahlen</li><li>Verknüpfen Sie statistische Messgrößen mit realen Geschäftsentscheidungen</li></ul>Python für statistische Analysen<ul><li>Führen Sie statistische Analysen mit Pandas und Numpy durch</li><li>Visualisieren Sie Datenverteilungen mit Matplotlib und Seaborn</li><li>Führen Sie Hypothesentests und t-Tests mit Python durch</li><li>Führen Sie explorative Datenanalysen anhand statistischer Zusammenfassungen durch</li><li>Integrieren Sie statistische Tests in KI-fähige Daten-Workflows</li></ul>Statistik in maschinellem Lernen und KI<ul><li>Wenden Sie Statistik auf die Merkmalsauswahl und Modellbewertung an</li><li>Verstehen Sie Überanpassung, Unteranpassung und Modellverzerrung anhand statistischer Kennzahlen</li><li>Verwenden Sie Korrelation und Kovarianz, um variable Beziehungen zu erkennen</li><li>Interpretieren Sie Klassifizierungsmetriken wie Präzision, Recall und F1-Score</li><li>Entdecken Sie statistische Validierungstechniken für die Robustheit von KI-Modellen</li></ul>Projekt: Statistisches Denken in Aktion<ul><li>Arbeiten Sie an einem Python-basierten Projekt, bei dem statistische Techniken auf reale Daten angewendet werden</li><li>Planen und analysieren Sie Datensätze mit agilen Taskboards</li><li>Verwenden Sie GitHub, um zusammenzuarbeiten, Erkenntnisse zu verfolgen und statistische Skripte auszutauschen</li><li>Präsentieren Sie Ihre Ergebnisse einem nicht-technischen Publikum</li><li>Verbinden Sie statistische Schlussfolgerungen mit KI- und Data-Science-Strategien</li></ul><p>Statistische Grundlagen spielen eine entscheidende Rolle in der Datenanalyse und Modellbewertung innerhalb von Data Science und KI-Projekten.</p>
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Häufige Fragen zu „Statistische Grundlagen für Data Science“
Ist „Statistische Grundlagen für Data Science“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Statistische Grundlagen für Data Science“?
Die Weiterbildung dauert 3 Monate.
Was kostet „Statistische Grundlagen für Data Science“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Statistische Grundlagen für Data Science“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Statistische Grundlagen für Data Science“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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