In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen des Verständnisses der Ihnen vorliegenden Daten kennen und erfahren, warum die richtige Klassifizierung von Daten der erste Schritt zu richtigen Entscheidungen ist. Sie werden Daten sowohl grafisch als auch numerisch mit Hilfe der deskriptiven Statistik und der Software R beschreiben. Sie lernen vier Wahrscheinlichkeitsverteilungen kennen, die häufig bei der Analyse von Daten verwendet werden. Sie werden Datensätze unter Verwendung der entsprechenden Wahrscheinlichkeitsverteilung analysieren. Schließlich lernen Sie die Grundlagen von Stichprobenfehlern, Stichprobenverteilungen und Fehlern bei der Entscheidungsfindung kennen. Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, für akademische Zwecke genutzt werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Dozenten aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
Verwalten, Beschreiben und Analysieren von Daten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenwissenschaftliche Methoden zur Qualitätsverbesserung
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Wendy Martin
4.562 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Kurs
(30 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Berechnen Sie deskriptive Statistiken und erstellen Sie grafische Darstellungen mit R-Software
Lösen Sie Probleme und treffen Sie Entscheidungen mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Erkunden Sie die Grundlagen von Stichproben und Stichprobenverteilungen im Hinblick auf statistische Schlussfolgerungen
Klassifizierung von Datentypen mit Messskalen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: daten auswerten
- Kategorie: daten beschreiben
- Kategorie: daten grafisch darstellen
- Kategorie: mit R
Wichtige Details
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11 Quizzes
Kurs
(30 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage, R und R Studio zu verwenden, um mit Daten zu arbeiten und Datentypen anhand von Messskalen zu klassifizieren.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lektüren2 Quizzes2 Diskussionsthemen
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage, R und RStudio zu verwenden, um visuelle Darstellungen von Daten zu erstellen und deskriptive Statistiken zu berechnen, um Lage, Verteilung und Form von Daten zu beschreiben.
Das ist alles enthalten
11 Videos3 Quizzes2 Diskussionsthemen
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage, die Regeln und Bedingungen der Wahrscheinlichkeit und Wahrscheinlichkeitsverteilungen anzuwenden, um Entscheidungen zu treffen und Probleme mit R und R Studio zu lösen.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Quizzes1 Diskussionsthema
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage, R und RStudio zu verwenden, um Stichproben und Stichprobenverteilungen, Fehler und Schätzungen im Hinblick auf statistische Inferenzen zu charakterisieren
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Quizzes1 Diskussionsthema
Nach Abschluss dieses Moduls sind die Teilnehmer in der Lage, R und RStudio zu verwenden, um statistische Tests für zwei Gruppen mit unabhängigen und abhängigen Daten durchzuführen.
Das ist alles enthalten
13 Videos2 Quizzes
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of Colorado Boulder
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Geprüft am 18. Aug. 2024
Geprüft am 18. Apr. 2021
Geprüft am 12. März 2021
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