Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt
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Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt
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Starting dates and places
placeKöln 3 Jul 2026 |
computer Online: Zoom 3 Jul 2026 |
placeKöln 9 Oct 2026 |
computer Online: Zoom 9 Oct 2026 |
placeKöln 21 Dec 2026 |
computer Online: Zoom 21 Dec 2026 |
Description
Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Nach diesem Kurs kennen Sie die wichtigsten Grundlagen der beschreibenden und schließenden Statistik.Inhalt
-
Einführung
- Kerngebiete der Mathematik
- Weitere Gebiete der Mathematik
- Stochastik
- Vorbereitung der Anwendung "Microsoft Excel"
-
Grundbegriffe der Statistik
- Grundstruktur statistischer Erhebungen
- Grundgesamtheit vs. Stichprobe
- Statistische Einheit
- Merkmal
- Merkmalsausprägung
- Rang
- Skalenniveaus
- Nominalskala
- Ordinal- oder Rangskala
- Intervallskala
- Verhältnisskala
- Gruppierte und klassierte Daten
- diskret, stetige, quasi-stetige Merkmale
- Gruppierte Daten
- Klassierte Daten
- Grundstruktur statistischer Erhebungen
-
Univariate Analysen
- Darstellung univariater Datensätze
- Wertetabelle
- Wertediagramm
- Geordnetes …
- Darstellung univariater Datensätze
Frequently asked questions
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Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Nach diesem Kurs kennen Sie die wichtigsten Grundlagen der beschreibenden und schließenden Statistik.Inhalt
- Einführung
- Kerngebiete der Mathematik
- Weitere Gebiete der Mathematik
- Stochastik
- Vorbereitung der Anwendung "Microsoft Excel"
- Grundbegriffe der Statistik
- Grundstruktur statistischer Erhebungen
- Grundgesamtheit vs. Stichprobe
- Statistische Einheit
- Merkmal
- Merkmalsausprägung
- Rang
- Skalenniveaus
- Nominalskala
- Ordinal- oder Rangskala
- Intervallskala
- Verhältnisskala
- Gruppierte und klassierte Daten
- diskret, stetige, quasi-stetige Merkmale
- Gruppierte Daten
- Klassierte Daten
- Grundstruktur statistischer Erhebungen
- Univariate Analysen
- Darstellung univariater Datensätze
- Wertetabelle
- Wertediagramm
- Geordnetes Wertediagramm
- Eindimensionale Häufigkeitsverteilungen
- Balkendiagramme (absolut/relativ)
- Stabdiagramm (absolut/relativ)
- Kreisdiagramm (absolut/relativ)
- Klassierung (gleiche/unterschiedliche Klassenbreiten)
- Histogramm
- Maßzahlen
- Mittelwerte
- arithmetisches und geometrisches Mittel, Modus, Median
- Streumaße
- Spannweite, mittlere absolute Abweichung, Varianz, Standardabweichung, Variationskoeffizient
- Quantile und Boxplots
- Konzentrationsmaße (Lorenzkurve, Gini-Koeffizient)
- Darstellung univariater Datensätze
- Bivariate & multivariate Analysen
- Darstellung multivariater Datensätze
- Streudiagramm
- Kontingenz- oder Korrelationstabelle
- Streifendiagramm
- Korrelationsanalyse
- mittels Streudiagramm
- nach Bravais-Pearson
- nach Spearman-Pearson
- Streudiagramm vs. Korrelationskoeffizient
- Regressionsrechnung
- Generelle Vorgehensweise
- Lineare Einfachregression
- Darstellung multivariater Datensätze
- Zeitreihenanalyse
- Vorbemerkungen
- Zeit als Ordnungsgröße und Variable
- Komponentenmodell der Zeitreihenanalyse
- Filterverfahren
- Gleitende Durchschnitte
- Vorbemerkungen
- Wahrscheinlichkeitsrechnung
- Kombinatorik
- Zufallsexperimente
- Wahrscheinlichkeiten
- Zufallsvariablen
- Testtheorie
- Grundlagen
- Irrtumswahrscheinlichkeit/Signifikanzniveau
- Verteilungsfunktionen (Normalverteilung, t-Verteilung, X2-Verteilung, F-Verteilung)
- Täuschen mit Statistik - Bonuskapitel
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