Dies ist der vierte von sieben Kursen des Google Advanced Data Analytics Certificate. In diesem Kurs erfahren Sie, wie Datenexperten Statistiken nutzen, um Daten zu analysieren und wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Sie werden SchlĂźsselkonzepte wie deskriptive und inferentielle Statistik, Wahrscheinlichkeit, Stichproben, Konfidenzintervalle und Hypothesentests kennenlernen. AuĂerdem lernen Sie, wie Sie Python fĂźr statistische Analysen verwenden und Ăźben, Ihre Ergebnisse wie ein Datenexperte zu kommunizieren.
Die Macht der Statistik
Die Macht der Statistik
Dieser Kurs ist Teil von Google Erweiterte Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Google Career Certificates
TOP-LEHRKRAFT
66.598 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
(767Â Bewertungen)
Stufe Fortgeschritten
FĂźr Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Flexibler Zeitplan
Ca. 31 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
99%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
Erkunden und Zusammenfassen eines Datensatzes
Verwendung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen zur Datenmodellierung
FĂźhren Sie einen Hypothesentest durch, um Erkenntnisse Ăźber Daten zu gewinnen
Statistische Analysen mit Python durchfĂźhren
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufĂźgen
Bewertungen
27 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter fĂźhrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Google Erweiterte Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich fĂźr diesen Kurs anmelden, werden Sie auch fĂźr dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat von Google zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
FĂźgen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 6 Module
Sie werden die Rolle der Statistik in der Datenwissenschaft erkunden und den Unterschied zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik erkennen. Sie lernen, wie deskriptive Statistiken Ihnen helfen kĂśnnen, einen Datensatz schnell zusammenzufassen und die Mitte, die Streuung und die relative Position von Daten zu messen.
Das ist alles enthalten
12 Videos6 LektĂźren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore2 Plug-ins
Sie lernen die grundlegenden Regeln fĂźr die Berechnung der Wahrscheinlichkeit von Einzelereignissen kennen. Als nächstes werden Sie entdecken, wie Datenexperten Methoden wie das Bayes-Theorem verwenden, um komplexere Ereignisse zu beschreiben. SchlieĂlich lernen Sie, wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen wie die Binomial-, die Poisson- und die Normalverteilung Ihnen helfen kĂśnnen, die Struktur von Daten besser zu verstehen.
Das ist alles enthalten
14 Videos7 LektĂźren6 Aufgaben3 Unbewertete Labore4 Plug-ins
Datenexperten verwenden kleinere Stichproben von Daten, um Schlussfolgerungen Ăźber groĂe Datensätze zu ziehen. Sie lernen die verschiedenen Methoden kennen, mit denen sie Stichprobendaten sammeln und analysieren, und wie sie Stichprobenverzerrungen vermeiden. Sie werden auch erfahren, wie Stichprobenverteilungen Ihnen helfen kĂśnnen, genaue Schätzungen vorzunehmen.
Das ist alles enthalten
11 Videos7 LektĂźren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore2 Plug-ins
Sie werden untersuchen, wie Datenexperten Konfidenzintervalle verwenden, um die Unsicherheit ihrer Schätzungen zu beschreiben. Sie werden lernen, wie man Konfidenzintervalle konstruiert und interpretiert und wie man einige häufige Fehlinterpretationen vermeidet.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 LektĂźren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore
Mit Hilfe von Hypothesentests kÜnnen Datenexperten feststellen, ob die Ergebnisse eines Tests oder Experiments statistisch signifikant sind oder auf Zufall beruhen. Sie lernen die grundlegenden Schritte fßr jeden Hypothesentest kennen und erfahren, wie Hypothesentests Ihnen helfen kÜnnen, aussagekräftige Schlussfolgerungen ßber Daten zu ziehen.
Das ist alles enthalten
8 Videos8 LektĂźren5 Aufgaben3 Unbewertete Labore
In diesem Projekt am Ende des Kurses werden Sie statistische Methoden wie Hypothesentests anwenden, um einen Datensatz zu einem Arbeitsplatzszenario zu analysieren.
Das ist alles enthalten
5 Videos10 LektĂźren4 Aufgaben6 Unbewertete Labore
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.8 (206 Bewertungen)von
Empfohlen, wenn Sie sich fĂźr Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of Amsterdam
Stanford University
Warum entscheiden sich Menschen fĂźr Coursera fĂźr ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
âEs ist eine groĂartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.â
Jennifer J.
Lernender seit 2020
âBei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.â
Larry W.
Lernender seit 2021
âWenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.â
Chaitanya A.
âMan lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.â
Bewertungen von Lernenden
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767 Bewertungen
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SZ
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GeprĂźft am 17. Dez. 2023
Even tough I am from the statistics' background but still I love the course as they define each and every detail explicitly.
BT
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GeprĂźft am 13. Apr. 2023
it's very good course ever, and extreme defficult for me as well. thank you Google and Coursera team for producing a good course like this
TP
5
GeprĂźft am 20. Sep. 2023
Exceptional! I've learned so much about statistics with such a clarity, and how they are being practiced in real life. Thank you, instructor!
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Häufig gestellte Fragen
Unternehmen jeder Art und GrĂśĂe haben Geschäftsprozesse, bei denen riesige Datenmengen anfallen. Jeden Moment werden alle Arten von Informationen von Computern, dem Internet, Telefonen, Texten, Streaming-Videos, Fotos, Sensoren und vielem mehr erzeugt. In der globalen digitalen Landschaft sind die Daten zunehmend unpräzise, chaotisch und unstrukturiert. Da die Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten exponentiell zunimmt, haben Unternehmen Schwierigkeiten, damit Schritt zu halten.
Datenwissenschaft und fortgeschrittene Data Analytics sind Teil eines Fachgebiets, das Rohdaten nutzt, um neue Wege der Modellierung und des Verständnisses des Unbekannten zu schaffen. Um Erkenntnisse zu gewinnen, sind Unternehmen auf Datenexperten angewiesen, die Daten erfassen, organisieren und interpretieren, um sie fßr interne Projekte und Prozesse zu nutzen. Datenwissenschaftler und fortgeschrittene Fachkräfte fßr Datenanalyse stßtzen sich auf eine Kombination wichtiger Fähigkeiten, darunter Statistik, wissenschaftliche Methoden, Datenanalyse und kßnstliche Intelligenz.
Ein Datenexperte ist ein Begriff, der jede Person beschreibt, die mit Daten arbeitet und/oder Ăźber Datenkenntnisse verfĂźgt. Ein Datenexperte ist zumindest in der Lage, Daten zu erkunden, zu bereinigen, auszuwählen, zu analysieren und zu visualisieren. Sie kĂśnnen auch gut mit dem Schreiben von Code umgehen und sind mit den Techniken vertraut, die von Statistikern und Ingenieuren fĂźr maschinelles Lernen verwendet werden, einschlieĂlich der Erstellung von Modellen, der Entwicklung algorithmischen Denkens und der Erstellung von Modellen fĂźr maschinelles Lernen.
Datenexperten sind fĂźr das Sammeln, Analysieren und Interpretieren groĂer Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen verantwortlich. Die Rolle eines Datenexperten wird von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich definiert. Im Allgemeinen verfĂźgen Datenexperten Ăźber technische und strategische Fähigkeiten, die fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen erfordern. Sie fĂźhren eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit dem Sammeln, Strukturieren, Interpretieren, Ăberwachen und Berichten von Daten in zugänglichen Formaten aus, damit die Beteiligten die Daten verstehen und effektiv nutzen kĂśnnen. Letztlich hilft die Arbeit von Datenexperten Organisationen, fundierte, ethische Entscheidungen zu treffen.
GroĂe Datenmengen - und die zur Verwaltung und Analyse dieser Daten erforderliche Technologie - werden immer leichter zugänglich. Aus diesem Grund gibt es immer mehr KarrieremĂśglichkeiten fĂźr Menschen, die mithilfe von Daten Geschichten erzählen kĂśnnen, wie z. B. leitende Fachkräfte fĂźr Datenanalyse und Data Scientists. Diese Fachleute sammeln, analysieren und interpretieren groĂe Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen. Ihre Aufgaben erfordern fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, Prognosemodellierung und maschinelles Lernen.
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