John Wiley & Sons

Grundlagen der Datenwissenschaft und statistische Methoden

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Grundlagen der Datenwissenschaft und statistische Methoden

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Was Sie lernen werden

  • Machen Sie sich mit den grundlegenden Konzepten, Arbeitsabläufen und praktischen Anwendungen der Datenwissenschaft vertraut.

  • Wenden Sie grundlegende statistische Methoden an, um Datensätze effektiv zu analysieren und zu interpretieren.

  • Implementierung von Verfahren zur Datenerfassung, -aufnahme und -speicherung für die Verwaltung strukturierter Daten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenwissenschaft
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
  • Kategorie: Datenerhebung
  • Kategorie: Datenspeicherung
  • Kategorie: Datenverwaltung
  • Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
  • Kategorie: Qualität der Daten
  • Kategorie: Lineare Algebra
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Statistische Methoden

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April 2026

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Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „CompTIA DataX Studienführer“
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  • 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

In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Abschnitt definieren wir den Begriff „Data Science“, unterscheiden ihn von maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI), untersuchen wichtige Anwendungsbeispiele aus der Praxis und erörtern bewährte Vorgehensweisen für den gesamten Data-Science-Lebenszyklus.

Das ist alles enthalten

1 Video6 Lektüren1 Aufgabe

In diesem Abschnitt behandeln wir die für die Datenwissenschaft wesentlichen mathematischen Grundlagen, darunter Analysis, Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Inferenzstatistik und lineare Algebra, und beleuchten dabei deren Rolle bei der Datenanalyse, der Modellierung und der Algorithmenentwicklung.

Das ist alles enthalten

1 Video11 Lektüren1 Aufgabe

In diesem Abschnitt stellen wir gängige Datenquellen vor, erläutern Methoden zur Datenerfassung und -aufnahme wie Batch- und Streaming-Verfahren und bewerten strukturierte und unstrukturierte Speicherlösungen für ein effektives Datenmanagement und eine effektive Datenanalyse.

Das ist alles enthalten

1 Video8 Lektüren1 Aufgabe

In diesem Abschnitt befassen wir uns mit Methoden der explorativen Datenanalyse (EDA) für verschiedene Variablentypen, interpretieren gängige Datenvisualisierungen und gehen auf häufige Probleme bei der Datenqualität ein, die für eine robuste datenwissenschaftliche Analyse entscheidend sind.

Das ist alles enthalten

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