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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Learn SQL Basics for Data Science

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University of California, Davis
Spezialisierung
Bewertet mit 4.1 von fünf Sternen.
Statistics with R

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Duke University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen.
Methods and Statistics in Social Sciences

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University of Amsterdam
Spezialisierung
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen.
Business Statistics and Analysis

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Rice University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen.
Statistics with Python

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University of Michigan
Spezialisierung
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen.
Biostatistics in Public Health

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Johns Hopkins University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen.
Statistical Analysis with R for Public Health

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Imperial College London
Spezialisierung
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen.
Design of Experiments

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Arizona State University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen.
TensorFlow 2 for Deep Learning

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Imperial College London
Spezialisierung
Bewertet mit 4.9 von fünf Sternen.
Advanced Statistics for Data Science

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Johns Hopkins University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen.
Анализ данных

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Novosibirsk State University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen.
Просто о статистике (с использованием R)

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Saint Petersburg State University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen.

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

  • Probability is the study of the likelihood an event will happen, and statistics is the analysis of large datasets, usually with the goal of either usefully describing this data or inferring conclusions about a larger dataset based on a representative sample. These two branches of mathematics can be considered two sides of a coin: statistics help you to understand the past, and probability helps you use that knowledge to predict the future!

    Statistics and probability are essential tools for data science. These skills enable you to determine whether your data collection methods are sound, derive relevant insights from massive datasets, build analytic models that produce usable results, and much more. Important concepts and skills in the data science context include sampling distributions, statistical significance, hypothesis testing, and regression analysis.