Statistik-Bootcamp (mit Python): Von Null auf Meisterschaft

Warum sollten Sie Statistik mit Python lernen?

Glauben Sie es oder nicht, Statistik ist überall um Sie herum!

Es umfasst Wahrscheinlichkeiten und Zusammenhänge und ist sowohl eine Wissenschaft als auch eine Kunst, die sich auf das Sammeln, Analysieren, Interpretieren und Präsentieren von Daten im Zusammenhang mit diesen Wahrscheinlichkeiten und Zusammenhängen konzentriert.

Das Hauptziel besteht darin, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen basierend auf Daten zu treffen, während Unsicherheit und Variabilität navigiert werden.

Wichtiger noch, Fachkenntnisse in Statistik sind für eine Vielzahl von Karrieren unerlässlich.

Organisationen, sei es in Unternehmen oder Regierungen, verlassen sich regelmäßig auf Statistik, um ihre Entscheidungen zu informen, und die Nutzung statistischer Werkzeuge ermöglicht die Vorhersage zukünftiger Trends, insbesondere in Bereichen wie Finanzen, Wirtschaft und Meteorologie.

Darüber hinaus bildet Statistik das Fundament für Karrierewege in der Technologie wie:

• Datenanalyst
• Datenwissenschaftler
• A.I. Machine Learning Ingenieur
• Und auch Rollen wie Ökonomen und Finanzanalysten!

Die Nachfrage nach Personen, die in Statistik hervorragend sind, ist so hoch, dass Positionen ausschließlich für Statistiker existieren, die Umfragen erstellen, Daten interpretieren und Einblicke anbieten.

Im Gegensatz zu vielen Online-Kursen werden Sie nie allein auf Ihrer Lernreise sein.

Bei der Anmeldung noch heute werden Sie unserem lebhaften Online-Community-Klassenzimmer beitreten, in dem Sie sich mit Tausenden von Kommilitonen, Mentoren, TAs und Lehrpersonen austauschen können.

Am wichtigsten ist, dass Sie von einem Branchenexperten (Diogo) mit umfangreicher Erfahrung in der Anwendung von Statistik in verschiedenen Rollen unterrichtet werden. Er wird Ihnen die genauen Konzepte, Werkzeuge und Strategien beibringen, die er in seinem Beruf verwendet.

Dieser Kurs wird sich kontinuierlich weiterentwickeln, wenn sich das Feld verändert.

Mit Fortschritten in Werkzeugen und Technologien werden wir neue Vorlesungen und Ressourcen einbauen, um sicherzustellen, dass Sie an der Spitze Ihres Berufs bleiben.

Dieser Kurs wird Ihre ultimative Ressource für die neuesten Praktiken der Statistik heute und in der Zukunft sein.

Ein Einblick, was Sie aus diesem Statistik-Kurs gewinnen werden:

Dieses Curriculum ist sehr praxisorientiert. Jedes Detail wird jedoch Schritt für Schritt in einer leicht verständlichen Weise erklärt, damit Sie sich auch dann wohl fühlen, wenn Sie neu in der Statistik oder Python sind.

Wir beginnen ganz am Anfang und führen Sie in die grundlegenden Konzepte der Statistik und Python ein.

Aber wir gehen weit darüber hinaus.

Sie werden auch Werkzeuge wie ChatGPT für die Datenanalyse, fortgeschrittene statistische Theorien, die Erstellung aufregender Projekte basierend auf Wahrscheinlichkeiten und praktische Herausforderungen erkunden, um Ihr Verständnis von Statistik und Python zu vertiefen.

Hier sind einige wesentliche Themen und Fähigkeiten, die Sie erwerben werden:

1. Einführung:

Wir beginnen mit einem Kursüberblick, einschließlich der Einrichtung eines Google-Kontos, dem Herunterladen der Kursmaterialien und dem Verständnis der Bedeutung der Statistik durch historische Ereignisse wie die Challenger-Shuttle-Katastrophe.

2. Python für Statistik - Grundlagen:

Tauchen Sie ein in die Grundlagen von Python, die für die statistische Analyse entscheidend sind, und decken Sie wichtige Konzepte wie Druck- und Eingabefunktionen, Variablentypen, Rechenoperationen und Kontrollstrukturen ab.

Sie werden praktische Herausforderungen meistern, um diese Konzepte zu festigen.

3. Python für Statistik - Mittelstufe:

Erweitern Sie Ihr Wissen mit Themen zur Python-Mittelstufe, einschließlich Schleifen, Listen, Wörterbüchern und Randomisierung.

Durch praktische Übungen und Herausforderungen wenden Sie diese Fähigkeiten an, was in der Erstellung effizienter Funktionen gipfelt.

4. ChatGPT für Datenanalyse:

Erfahren Sie, wie Werkzeuge wie ChatGPT und andere maschinelle Lernmodelle das Datenfeld transformiert haben. Obwohl sie Ihre Rolle nicht ersetzen, ist es wichtig zu wissen, wie man sie nutzt, um beruflich erfolgreich zu sein.

Dieser Kurs wird Sie mit den ChatGPT-Fähigkeiten ausstatten, die für effektive Statistikarbeiten, Datenmanipulation und umfassende Analyse erforderlich sind.

5. Deskriptive Statistik:

Tauchen Sie ein in deskriptive statistische Techniken, indem Sie verschiedene Variablentypen, Populationen versus Stichproben und zentrale Maße der zentralen Tendenz wie Mittelwert, Median und Modus untersuchen und diese mit Python berechnen und visualisieren.

6. Konfidenzintervalle:

Erfahren Sie, wie man Konfidenzintervalle konstruiert und interpretiert, die plausible Werte für unbekannte Parameter vorschlagen, einschließlich Konzepten wie Standardfehler und Z-Scores, und all dies mit Python anwenden.

7. Hypothesentests:

Tauchen Sie in das Hypothesentests ein, einen Eckpfeiler der inferenziellen Statistik. Sie werden Einblicke in p-Werte, Fehler, verschiedene Testmethoden gewinnen und diese Prinzipien mit Python anwenden.

Reale Fallstudien, wie die Tesla-Produktion, machen das Lernerlebnis praktisch und nachvollziehbar.

8. Multilineare Regression:

Erweitern Sie Ihr Verständnis über einfache lineare Regression hinaus auf die multilineare Regression mit mehreren Prädiktoren, untersuchen Sie Multikollinearität, Modelloptimierung und die Relevanz von Prädiktoren durch praktische Python-Übungen.

9. Logistische Regression:

Verschieben Sie den Fokus auf binäre Ergebnisse, indem Sie die logistische Regression erlernen, die für die Vorhersage kategorialer Antworten entscheidend ist. Verstehen Sie zugrunde liegende Theorien wie die Logit-Funktion und Quotenverhältnisse und wenden Sie diese Konzepte in Python an, um Ergebnisse zu klassifizieren und die Modellgenauigkeit zu bewerten.

10. Cox Proportional Hazard Regression:

Befassen Sie sich mit der Überlebensanalyse mittels des Cox Proportional Hazard Regression-Modells. Dabei wird die Proportionalitätsannahme betont, und Sie werden sich mit wichtigen Konzepten wie Hazard-Verhältnissen und Zensierung vertraut machen und Python effektiv für Zeit-zu-Ereignis-Datensätze nutzen.

Was ist das Fazit?

Dieser Kurs ist nicht dafür gedacht, passiv zuzusehen, ohne die Prinzipien zu verstehen und nach Abschluss des Kurses nicht zu wissen, was als Nächstes zu tun ist. Auf keinen Fall!

Dieser Kurs wird Sie motivieren und herausfordern und Sie von einem absoluten Anfänger zu einem starken Verständnis der Statistik und praktischen Anwendung in realen Karrieren bringen 💪.

Wie können wir sicher sein?

Weil Tausende von Zero To Mastery Absolventen bei Unternehmen wie Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook, Shopify und vielen führenden Technologiefirmen beschäftigt sind.

Sie stammen aus unterschiedlichen Hintergründen, Altersgruppen und Erfahrungen. Viele begannen als Anfänger.

Auch Sie können einer von ihnen sein.

Es gibt kein Risiko für Sie. Beginnen Sie noch heute mit dem Lernen, und wenn der Kurs nicht Ihren Erwartungen entspricht, bieten wir innerhalb von 30 Tagen eine vollständige Rückerstattung an. Kein Ärger, keine Fragen gestellt.