Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

Kurse zu Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik vermitteln Kenntnisse zum Verständnis, ob Daten aussagekräftig sind, einschließlich Optimierung, Inferenz, Tests und anderen Methoden zur Analyse von Mustern von Daten und deren Verwendung zur Prognose, zum Verständnis und zur Verbesserung von Ergebnissen.

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Master Fundamental Math Skills and Statistics for Data Science

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

  • Bei der Wahrscheinlichkeitslehre wird untersucht, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Ereignis stattfindet. Die Statistik betrifft die Analyse großer Datenmengen, in der Regel mit dem Ziel, diese Daten entweder sinnvoll zu beschreiben oder Schlussfolgerungen über eine größere Datenmenge anhand einer repräsentativen Stichprobe zu ziehen. Diese beiden Teilgebiete der Mathematik können als zwei Seiten einer Medaille betrachtet werden: Statistiken helfen Ihnen, die Vergangenheit zu verstehen, und Wahrscheinlichkeitslehre hilft Ihnen, anhand dieses Wissens die Zukunft vorherzusagen.

    Statistik und Wahrscheinlichkeit sind wesentliche Werkzeuge für Data Science. Mit diesen Fähigkeiten können Sie feststellen, ob Ihre Datenerfassungsmethoden zuverlässig sind, relevante Einblicke aus umfangreichen Datasets erlangen, Analysemodelle erstellen, die brauchbare Ergebnisse liefern, und vieles mehr. Zu wichtigen Konzepten und Fähigkeiten im Data Science-Kontext gehören Stichprobenverteilungen, statistische Signifikanz, Hypothesentests und Regressionsanalysen.