Statistikkonzepte und Anwendungen
- Vertiefen Sie Ihr Wissen in Statistikmethoden
- Anwendungen in Datenanalyse, Business Intelligence und maschinellem Lernen
Grundlagen der Statistik
- Vergleich der beschreibenden und schließenden Statistik
- Kategorien von Daten und Messskalen
- Statistik als Basis für datengestützte Entscheidungen
Analyse von Daten mit Statistik
- Berechnung von Mittelwert, Median, Modalwert und Standardabweichung
- Datenvisualisierungen wie Histogramme und Boxplots
- Identifikation von Mustern und Ausreißern
Wahrscheinlichkeiten und Verteilungen
- Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Verteilungen wie Normal-, Binomial- und Poisson-Verteilung
- Dichte- und kumulative Verteilungen
Testen von Hypothesen und Inferenz
- Verständnis von Konfidenzintervallen
- T-Tests, Chi-Quadrat-Tests und ANOVA verstehen
- Statistische Signifikanz und P-Werte untersuchen
Analyse und Vorhersagen mit Regressionsmodellen
- Korrelation und Kausalität differenzieren
- Einfache sowie multiple Regressionsmodelle
- Beurteilung der Modellannahmen und Leistungen
Statistische Ansätze in KI und Datenwissenschaft
- Merkmalsauswahl und Dimensionsreduktion
- Methoden zur Validierung von Datenmodellen
- Nutzung statistischer Techniken in der Künstlichen Intelligenz