Duke University
Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten mit R
Duke University

Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten mit R

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Datenanalyse mit R

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(5,695 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 14 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Rstudio
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse

Wichtige Details

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11 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Datenanalyse mit R
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 8 Module

Dieser Kurs führt Sie in die Stichprobenbildung und die Untersuchung von Daten sowie in die grundlegende Wahrscheinlichkeitstheorie ein. Sie werden verschiedene Arten von Stichprobenmethoden untersuchen und erörtern, wie sich diese Methoden auf den Nutzen einer Datenanalyse auswirken können. Die Konzepte in diesem Modul dienen als Bausteine für unsere späteren Kurse. Jede Lektion enthält eine Reihe von Lernzielen, die in einer Reihe von kurzen Videos behandelt werden. Ergänzende Lektüre und Übungsaufgaben werden auch aus OpenIntro Statistics, 3rd Edition, https://leanpub.com/openintro-statistics/, vorgeschlagen (ein kostenloses Online-Lehrbuch zur Einführung in die Statistik, das ich mitverfasst habe). Wöchentlich wird es Quizfragen geben, mit denen Sie Ihren Lernerfolg und die Beherrschung des in der jeweiligen Woche in den Videos behandelten Materials überprüfen können. Darüber hinaus wird jede Woche eine Laboraufgabe gestellt, bei der Sie R verwenden, um das Gelernte auf reale Daten anzuwenden. Es wird auch ein Datenanalyseprojekt geben, mit dem Sie Forschungsfragen Ihrer eigenen Wahl beantworten können. Da es sich um einen Coursera-Kurs handelt, können Sie so viel oder so wenig teilnehmen, wie Sie möchten, aber ich hoffe, dass Sie zu Beginn voll mitmachen. Einer der lohnendsten Aspekte eines Coursera-Kurses ist die Teilnahme an Forumsdiskussionen über das Kursmaterial. Bitte nutzen Sie das Feedback und die Einblicke anderer Studenten und tragen Sie Ihre eigene Perspektive bei, wenn Sie dies für angebracht halten. Sie können sich auch die Ressourcenseite (https://www.coursera.org/learn/probability-intro/resources/crMc4) ansehen, auf der nützliche Ressourcen für diesen Kurs aufgelistet sind. Vielen Dank, dass Sie sich der Community Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten angeschlossen haben! Begrüßen Sie uns in den Diskussionsforen. Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme an diesem Kurs.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre

Willkommen zu Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten! Ich hoffe, Sie sind von diesem Kurs genauso begeistert wie ich! In den nächsten fünf Wochen werden wir uns mit dem Design von Studien befassen, Daten mit Hilfe von numerischen Zusammenfassungen und Visualisierungen untersuchen und uns mit Wahrscheinlichkeitsregeln und häufig verwendeten Wahrscheinlichkeitsverteilungen vertraut machen. Wenn Sie Fragen haben, können Sie diese gerne im Forum dieses Moduls (https://www.coursera.org/learn/probability-intro/module/rQ9Al/discussions?sort=lastActivityAtDesc&page=1) stellen und mit Ihren Kommilitonen diskutieren! Für den Einstieg sehen Sie sich die Lernziele (https://www.coursera.org/learn/probability-intro/supplement/rooeY/lesson-learning-objectives) von Lektion 1 in diesem Modul an.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

Für diese Aufgabe werden Sie R und RStudio verwenden, die auf Ihrem lokalen Computer oder über die RStudio Cloud installiert sind.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Aufgabe

Willkommen zu Woche 2 von Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten! Ich hoffe, Ihnen haben die Materialien aus Woche 1 gefallen. In dieser Woche werden wir uns eingehender mit numerischen und kategorialen Daten beschäftigen und Inferenzen einführen.

Das ist alles enthalten

7 Videos3 Lektüren2 Aufgaben

Für diese Aufgabe werden Sie R und RStudio verwenden, die auf Ihrem lokalen Computer oder über die RStudio Cloud installiert sind.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Aufgabe

Willkommen zu Woche 3 der Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten! Letzte Woche haben wir uns mit numerischen und kategorischen Daten beschäftigt. Diese Woche besprechen wir die Wahrscheinlichkeit, die bedingte Wahrscheinlichkeit, das Bayes-Theorem und geben eine kleine Einführung in die Bayes'sche Inferenz. Vielen Dank für Ihren Enthusiasmus und Ihre Teilnahme und eine schöne Woche! Ich freue mich darauf, mit Ihnen den Rest des Kurses zu bearbeiten.

Das ist alles enthalten

9 Videos3 Lektüren2 Aufgaben

Für diese Aufgabe werden Sie R und RStudio verwenden, die auf Ihrem lokalen Computer oder über die RStudio Cloud installiert sind.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren1 Aufgabe

Tolle Arbeit bis jetzt! Willkommen zu Woche 4 - der letzten Inhaltswoche von Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten! In dieser Woche stellen wir Ihnen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen vor: die Normalverteilung und die Binomialverteilung im Besonderen. Wie üblich können Sie Ihr Wissen im Quiz dieser Woche überprüfen. In dieser Woche finden keine Übungen statt. Bitte zögern Sie nicht, Fragen, Diskussionen und verwandte Themen im Forum dieser Woche zu posten (https://www.coursera.org/learn/probability-intro/module/VdVNg/discussions?sort=lastActivityAtDesc&page=1). Ebenfalls in dieser Woche werden Sie aufgefordert, ein erstes Datenanalyseprojekt mit einem realen Datensatz durchzuführen. Das Projekt soll Ihnen dabei helfen, eigene Forschungsfragen zu entdecken und zu erforschen, indem Sie reale Daten und statistische Methoden verwenden, die wir in diesem Kurs lernen. Bitte lesen Sie die Projektanweisungen, um diese Selbsteinschätzung durchzuführen.

Das ist alles enthalten

6 Videos4 Lektüren2 Aufgaben

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.8 (764 Bewertungen)
Mine Çetinkaya-Rundel
Duke University
9 Kurse402.101 Lernende

von

Duke University

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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SG
4

Geprüft am 18. Juni 2019

SN
5

Geprüft am 11. März 2019

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Geprüft am 7. Juli 2020

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Häufig gestellte Fragen