Statistische Analyse und Datenmodellierung mit Python

Daten sind nur dann nützlich, wenn Sie sie korrekt und objektiv interpretieren können.Dieser Kurs schließt die Lücke zwischen rohen Zahlen und umsetzbaren Erkenntnissen, indem Sie lernen, wie ein Statistiker zu denken, während Sie Python als primäres Werkzeug verwenden.Sie werden von der grundlegenden Datenmanipulation zur Durchführung strenger statistischer Tests und zum Aufbau von Vorhersagemodellen übergehen und sicherstellen, dass Ihre Schlussfolgerungen durch mathematische Beweise gestützt werden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, zentrale Tendenz und Variabilität. - Wenden Sie moderne Datenverarbeitungstechniken an, indem Sie aktuelle Bibliotheksworkflows für eine effiziente Analyse verwenden. - Führen Sie Hypothesentests durch und interpretieren Sie P-Werte, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. - Erstellen Sie beschreibende Zusammenfassungen und statistische Darstellungen komplexer Datensätze durch Code. - Führen Sie lineare und logistische Regressionsmodelle aus, um Beziehungen zwischen Variablen zu identifizieren. - Üben Sie moderne Reproduzierbarkeitsstandards, um sicherzustellen, dass Ihre statistischen Ergebnisse zuverlässig und transparent sind. Der Lehrplan beginnt mit wesentlichen Begriffen und Datentypen, bevor Sie sich mit deskriptiven Statistiken, Wahrscheinlichkeit und fortgeschrittener inferenzbasierter Modellierung beschäftigen. Sie lesen detaillierte Erklärungen und üben Ihre Fähigkeiten mit schriftlichen Code-Übungen, die reale Datenszenarien simulieren. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger ohne vorherige Statistik- oder Programmiererfahrung, die in die Welt der Datenwissenschaft einsteigen möchten.