Beschreibung
Data Science: Grundlagen der Statistik kompakt mit Microsoft Excel
Dieses Seminar richtet sich an alle Personen, die Daten entweder selbst fundiert sichten, analysieren und visualisieren möchten (z. B. Data Scientists, Controller, F&E-Mitarbeiter), oder aber bereits aufbereitete Daten kompetent beurteilen möchten (z. B. Projektleiter oder Manager). Dabei soll vor allem das statistische Fundament vermittelt werden, und zwar ganz anschaulich anhand von Skizzen und Beispielen, sowie mit Erläuterungen zu Sinn und Zweck des jeweiligen Themas. Das Besprechen komplizierter Formeln steht nicht im Fokus. Ausgewählte Themen werden zusätzlich mit Hilfe der entsprechenden Excel-Funktionalität praktisch angewendet, um u. a. Ideen zu auf Grundlagen der Statistik basierenden Auswertungen zu geben.Kommende Starttermine
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Inhalte / Module
- Einführung
- Kerngebiete der Mathematik
- Weitere Gebiete der Mathematik
- Stochastik
- Anwendung "Microsoft Excel"
- Grundbegriffe der Statistik
- Grundstruktur statistischer Ergebungen
- 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 Ergebungen
- 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
- arithmethisches 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 Ordungsgröße 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
Zielgruppe / Voraussetzungen
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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