University of Michigan
Spezialisierung Statistik mit Python
University of Michigan

Spezialisierung Statistik mit Python

Praktisches und modernes statistisches Denken für alle. Python für statistische Visualisierung, Inferenz und Modellierung verwenden

Brenda Gunderson
Brady T. West
Kerby Shedden

Dozenten: Brenda Gunderson

90.562 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

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4.6

(2,864 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Erstellen und interpretieren Sie Datenvisualisierungen mit der Programmiersprache Python und den dazugehörigen Paketen und Bibliotheken

  • Anwendung und Interpretation von Schlussfolgerungen bei der Analyse von realen Daten

  • Anwendung statistischer Modellierungstechniken auf Daten (z.B. lineare und logistische Regression, lineare Modelle, Mehrebenenmodelle, Bayes'sche Inferenztechniken)

  • Verstehen, wie wichtig es ist, Forschungsfragen mit Methoden der Datenanalyse zu verbinden.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistische Methoden
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: Stichproben (Statistik)
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Statistische Hypothesentests
  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: Bayessche Statistik
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Statistisches Programmieren

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  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Michigan.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Verschiedene Datentypen richtig identifizieren und die verschiedenen Verwendungszwecke für jeden einzelnen verstehen

  • Erstellen Sie Datenvisualisierungen und numerische Zusammenfassungen mit Python

  • Kommunizieren Sie statistische Ideen klar und prägnant an ein breites Publikum

  • Geeignete Analysemethoden für Wahrscheinlichkeits- und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben identifizieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: NumPy
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Stichproben (Statistik)
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Statistik

Was Sie lernen werden

  • Bestimmen Sie die Annahmen, die zur Berechnung der Konfidenzintervalle für die jeweiligen Populationsparameter erforderlich sind.

  • Erstellen Sie Konfidenzintervalle in Python und interpretieren Sie die Ergebnisse.

  • Überprüfen Sie, wie Inferenzverfahren bei der Analyse von realen Daten Schritt für Schritt angewendet und interpretiert werden.

  • Führen Sie Hypothesentests in Python durch und interpretieren Sie die Ergebnisse.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: NumPy
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Statistik

Was Sie lernen werden

  • Vertiefen Sie Ihr Verständnis für statistische Inferenztechniken, indem Sie die Kunst der Anpassung statistischer Modelle an Daten beherrschen.

  • Verbinden Sie Forschungsfragen mit Methoden der Datenanalyse und betonen Sie dabei Ziele, Beziehungen zwischen Variablen und Vorhersagen.

  • Erkunden Sie verschiedene statistische Modellierungstechniken wie lineare Regression, logistische Regression und Bayes'sche Inferenz anhand realer Datensätze.

  • Arbeiten Sie an praktischen Fallstudien in Python mit Bibliotheken wie Statsmodels, Pandas und Seaborn in der Jupyter Notebook-Umgebung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Korrelationsanalyse
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Bayessche Statistik
Kategorie: Statistische Inferenz
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Statistisches Programmieren
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Python-Programmierung

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Dozenten

Brenda Gunderson
University of Michigan
3 Kurse161.450 Lernende

von

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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.
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