Data Science - Grundlagen der Statistik und Testverfahren

Ziele

In dieser 2-tägigen Schulung "Data Science - Grundlagen der Statistik und Testverfahren" werden Sie in die grundlegenden Konzepte der Statistik und Testverfahren eingeführt, die in der Datenanalyse und Data Science verwendet werden. Das Ziel ist es, Ihnen das Wissen zu vermitteln, um grundlegende statistische Tests mit Python und Jupyter-Notebooks durchzuführen und die Ergebnisse sinnvoll zu interpretieren.

Zielgruppe

Anfänger im Bereich Data Science und Datenanalyse, die ein grundlegendes Verständnis für statistische Methoden und deren praktische Anwendung mit Python entwickeln möchten.

Voraussetzungen

Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:

• Grundkenntnisse in Python

Agenda

Einführung in die Statistik

• Grundlagen der Statistik und ihre Bedeutung in Data Science
• Unterschied zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik
• Einführung in Hypothesenbildung und -prüfung

Erste Schritte mit Python und Jupyter-Notebooks

• Installation und Einrichtung von Jupyter-Notebooks
• Einführung in die Python-Bibliotheken für Statistik (z.B. NumPy, SciPy, Pandas)
• Praktische Beispiele und Übungen

Grundlagen der statistischen Testverfahren

• Signifikanzniveau und p-Wert verstehen
• Konfidenzintervalle berechnen und interpretieren
• Praktische Übungen mit einfachen Datensätzen

Einführung in parametrische Testverfahren

• T-Test (einstichprobig) mit Beispielen
• Praktische Anwendung des Z-Tests
• Verwendung von ANOVA für einfache Datenanalysen

Grundlagen der nicht-parametrischen Testverfahren

• Einführung in den Chi-Quadrat-Test mit Beispielen
• Durchführung eines Mann-Whitney-U-Tests
• Praktische Anwendungen und Übungen

Testgüte und Fehleranalyse

• Verständnis von Typ I und Typ II Fehlern
• Bedeutung von Teststärke und Effektstärke
• Einführung in Multiple Testkorrekturen

Praktische Anwendungen in Data Science

• Arbeiten mit echten Datensätzen in Jupyter-Notebooks
• Praktische Fallstudien und Übungen
• Best Practices für die Interpretation von Testergebnissen

Abschluss und erweiterte Themen

• Einfache Bootstrap-Methoden
• Erste Schritte in der Bayes'schen Statistik
• Diskussion von Ergebnissen und weiteren Lernressourcen

Open Badge - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erlangen Sie nicht nur Fachkenntnisse und Fähigkeiten, sondern bekommen zusätzlich zu Ihrem Teilnahmezertifikat ein Open Badge als digitalen Nachweis Ihrer Kompetenz.

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