Data Science - Statistik

Kursüberblick

Statistik ist ein zentraler Bestandteil der Data Science und bildet die methodische Grundlage für belastbare Aussagen aus Daten. Sie liefert die Werkzeuge, um Zusammenhänge zu prüfen und Unsicherheiten einzuschätzen. Ohne statistisches Grundverständnis lassen sich Analyseergebnisse kaum korrekt einordnen. Dabei ist ein sicherer Umgang mit Unsicherheiten in den erhobenen Daten ebenso gefragt wie ein Verständnis grundlegender statistischer Zusammenhänge zwischen einzelnen erhobenen Variablen und deren jeweiliger fachlicher Aussagekraft. Kursinhalt1. Statistische Grundbegriffe für Data Science Kennzahlen der beschreibenden Statistik berechnen Streuungs- und Lagemaße unterscheiden Grundbegriffe der Stichprobentheorie einordnen Stichprobengröße für Aussagekraft einschätzen 2. Wahrscheinlichkeitsverteilungen Verteilungstypen anhand von Daten erkennen Eigenschaften gängiger Verteilungen beschreiben Verteilungsannahmen für Modelle prüfen Verteilungsparameter aus Daten schätzen 3. Hypothesentests und Signifikanz Nullhypothesen formulieren Signifikanzniveaus interpretieren Testergebnisse fachlich einordnen Fehlerarten bei Tests unterscheiden 4. Statistische Modelle interpretieren Modellparameter inhaltlich deuten Zusammenhänge zwischen Variablen bewerten Grenzen statistischer Aussagen einschätzen Modellannahmen auf Plausibilität prüfen Berufliche Relevanz Anwendung statistischer Verfahren in Datenprojekten Einordnung von Testergebnissen im Analysealltag Bewertung der Aussagekraft statistischer Modelle Beurteilung der Belastbarkeit statistischer Aussagen im Projektalltag

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