Statistik und ihre Relevanz in der Datenanalyse
- Grundlegende statistische Verfahren zur Verbesserung der Datenanalyse
- Bedeutung von Statistik zur Optimierung von Data Science und Business Intelligence
- Einführung in die prädiktive Modellierung und statistische Inferenz
Erforschung der Daten mithilfe statistischer Methoden
- Differenzierung zwischen beschreibender und schlussfolgernder Statistik
- Wertvolle statistische Werkzeuge für die Datenanalyse
Statistische Methoden der exploratorischen Datenanalyse
- Verwendung von zusammenfassenden Statistiken wie Mittelwert und Varianz
- Effektive Datenvisualisierung: Boxplots und Histogramme
- Trend- und Ausreißeranalyse in Datensätzen
Verstehen von Wahrscheinlichkeit und statistischen Verteilungen
- Einsatz grundlegender Wahrscheinlichkeitsregeln
- Unterscheidung zwischen Normal-, Binomial- und Poisson-Verteilung
- Erklärung von Wahrscheinlichkeitsdichten und kumulativen Funktionen
Testen von Hypothesen und statistische Inferenzmethoden
- Umsetzen von Hypothesentests und deren Prüfung
- Analyse durch T-Tests, ANOVA und Chi-Quadrat-Tests
- p-Werte und Konfidenzintervallanalyse für datenbasierte Entscheidungen
Regressionsanalyse und deren Anwendung in Vorhersagen
- Unterscheidung zwischen Korrelation und Kausalität in Datenbeziehungen
- Techniken der einfachen und multiplen linearen Regression
- Bewertung von Modellen und Prüfung von Annahmen
Statistische Konzepte in AI und Data Science Integration
- Wahl von Merkmalen und Transformation von Daten
- Statistische Techniken zur Modellvalidierung in der Künstlichen Intelligenz
- Praktische Anwendungen in der prädiktiven Datenanalyse