Maths and Stats Foundation - eLearning

Grundlagen der Mathematik und Statistik - E-Learning

Bauen Sie ein starkes analytisches Denkvermögen auf mit dem Kurs „Grundlagen der Mathematik & Statistik“ (Maths & Statistics Foundation Training), der entwickelt wurde, um mathematische und statistische Kernkonzepte für die reale Praxis verständlich zu vermitteln. Dieser Kurs hilft Ihnen, Vertrauen im Umgang mit Daten aufzubauen, indem Sie essenzielle Themen wie deskriptive Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Verteilungen sowie grundlegende mathematische Techniken für Analysen und datengestützte Entscheidungsfindungen meistern.

Egal, ob Sie sich auf eine Karriere in den Bereichen Data Science, Analytics oder Softwareentwicklung vorbereiten: Dieser Grundlagenkurs schließt die Lücke zwischen Theorie und praktischer Problemlösung. Durch strukturiertes Lernen und praxisnahe Übungen erwerben Sie die Fähigkeit, Daten zu interpretieren, Muster zu erkennen und intelligentere Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.

Am Ende des Kurses verfügen Sie über ein solides Fundament in Statistik und Mathematik, das Sie optimal auf fortgeschrittene Themen wie Maschinelles Lernen (Machine Learning), Data Science und quantitative Analysen vorbereitet.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch

• Anfängerniveau

• 3 Stunden On-Demand-Videos

• 18 angeleitete Praxisübungen (Hands-on)

• 4 automatisch bewertete Tests (Assessments)

• 33 Wissensquizze zur Wiederholung

• 1 umfassende Praxisaufgabe (Assignment)

• Mehr als 10 Stunden empfohlene Lernzeit

• 1 Jahr Zugriff auf die Lernplattform

• Inklusive Zertifikat bei Kursabschluss

Lernziele

• Mit grundlegenden Konzepten wie Mittelwert, Median und Modus beginnen und untersuchen, wie Skalierung und Verschiebung (Scaling & Shifting) Daten beeinflussen

• Ein tiefes Verständnis für Regressionsanalysen und das Konzept des Root Mean Square Error (RMSE) erlangen

• Entdecken, wie Mathematik und Statistik in Data Science, Machine Learning und Business Intelligence angewendet werden

• Eine fundierte Einführung in die Varianzanalyse (ANOVA) und ihre praktischen Anwendungen erhalten

• Die Prinzipien des Hypothesentests erlernen, einschließlich T-Test und T-Verteilung

• Vertrautheit mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen aufbauen und die Grundlagen des Bayes-Theorems verstehen

Zielgruppe

• Anfänger, die ein solides Fundament in Mathematik und Statistik aufbauen möchten

• Angehende Data Scientists und Data Analysts

• Software-Engineers, die in Daten- oder KI-Rollen (AI) wechseln möchten

• Fachkräfte aus Wirtschaft und Finanzen, die intensiv mit Daten arbeiten

• Studierende oder Absolventen, die sich auf eine Karriere im Tech- oder Analytics-Bereich vorbereiten

• Alle, die ihre Fähigkeiten zur Dateninterpretation und ihr quantitatives Denken verbessern wollen

Voraussetzungen

Es wird kein fortgeschrittener mathematischer Hintergrund vorausgesetzt. Die Teilnehmenden profitieren jedoch von:

• Grundlegenden Mathematikkenntnissen auf Oberstufenniveau (Algebra und Arithmetik)

• Vertrautheit mit alltäglichen Datenkonzepten (Diagramme, Mittelwerte, Prozentsätze)

• Grundlegenden Computerkenntnissen

• Es sind keine vorherigen Erfahrungen in Statistik, Programmierung oder Data Science erforderlich.

Kursinhalt

Deskriptive Statistik (Descriptive Statistics)

• Mittelwert, Median, Modus (Mean, Median, Mode)

• Mittelwert vs. Median

• Schiefe (Skewness) von Verteilungen

• Praxisübung zur Schiefe

• Lösung zur Schiefe-Übung

• Spannweite (Range) und Interquartilsabstand (IQR)

• Stichprobe vs. Grundgesamtheit (Sample vs. Population)

• Varianz und Standardabweichung (Variance & Standard Deviation)

• Auswirkungen von Skalierung und Verschiebung (Scaling & Shifting)

• Statistische Momente (Statistical Moments)

Verteilungen (Distributions)

• Was ist eine Verteilung?

• Normalverteilung (Normal Distribution)

• Z-Scores (Standardisierung)

• Übung: Normalverteilung

• Lösung: Normalverteilung

Wahrscheinlichkeitstheorie (Probability Theory)

• Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Basiskonzepte

• Additions- und Multiplikationsregeln (mit Übungen und Lösungen)

• Das Bayes-Theorem und angewandte Beispiele

• Erwartungswert (Expected Value) mit Übungsproblemen

• Das Gesetz der großen Zahlen (Law of Large Numbers)

• Der zentrale Grenzwertsatz (Central Limit Theorem – Theorie, Intuition, Herausforderungen und Übungen)

• Binomial- und Poisson-Verteilungen

• Praxisnahe Anwendungen der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Hypothesentests (Hypothesis Testing)

• Einführung in das Testen von Hypothesen und seine Rolle in Data Science

• Hypothesen, Signifikanzniveau und p-Werte verstehen

• Fehler 1. Art & Fehler 2. Art (Type I & Type II errors)

• Konfidenzintervalle und Fehlermarge (Confidence Intervals & Margin of Error)

• Schätzung des Stichprobenumfangs und statistische Power

• Schritte zur Durchführung eines Hypothesentests

• Praxisübung und Lösung

• T-Test und T-Verteilung

• Testen von Anteilen (Proportion Testing)

• Wichtige Beziehungen zwischen P- und Z-Werten

Regression

• Einführung in die Regressionsanalyse

• Lineare Regression und Korrelationskoeffizient

• Übungen und Lösungen zu Korrelation und Regression

• Residuen, MSE (Mittlerer quadratischer Fehler) und MAE (Mittlerer absoluter Fehler) mit Übungen

• Bestimmtheitsmaß ($R^2$)

• Root Mean Square Error (RMSE) mit Übungen und Lösungen

• Konzepte der multiplen linearen Regression

Fortgeschrittene Regression und ML-Algorithmen

• Multiple lineare Regression im Detail

• Polynomische und logistische Regression

• Entscheidungsbäume und Regressionsbäume (Decision/Regression Trees)

• Random Forests

• Overfitting (Überanpassung) und Probleme bei der Modellperformance

• Strategien für den Umgang mit fehlenden Daten (Missing Data)

Varianzanalyse (ANOVA)

• Grundlagen von ANOVA und zentrale Voraussetzungen

• Einfaktorielle Varianzanalyse (One-way ANOVA)

• Die F-Verteilung

• Zweifaktorielle Varianzanalyse (Two-way ANOVA – Quadratsummen)

• F-Wert (F-ratio) und Interpretation der Ergebnisse

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Wird es über die On-Demand-Videos hinaus weitere Lernmaterialien geben?

Absolut! Das On-Demand-Lernerlebnis bietet weit mehr als nur Videos, um eine immersive Lernumgebung zu schaffen. Dazu gehören:

• LERNEN: Interaktive Wissensquizze zur Wiederholung und reale Fallstudien zur Festigung der Konzepte.

• BEWERTEN: Einstufungstests, modulbasierte Tests und Abschlussprüfungen, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

• PRÄSENTIEREN/ÜBEN: Praxisnahe Übungen mit realen Simulationen und Cloud-Labs.

• EINBLICKE GEWINNEN: Echtzeit-Analysen und Berichte, die Ihre Lernfortschritte, Herausforderungen und vorgeschlagenen Bereiche aufzeigen, die Sie für das Meistern der Schlüsselkompetenzen noch einmal vertiefen sollten.

Kann ich diesen Kurs neben meinem Vollzeitjob absolvieren?

Ja! Dieser Kurs ist auf maximale Flexibilität ausgelegt. Da er in einem Onlinemodus zum Selbststudium bereitgestellt wird, können Sie ganz nach eigenem Zeitplan lernen und sich weiterbilden. So lässt sich das Training perfekt mit Ihrem Hauptberuf vereinbaren.

Ist dieser Kurs für komplette Anfänger geeignet?

Ja. Der Kurs wurde speziell für Einsteiger konzipiert, die noch keine oder nur sehr geringe Vorkenntnisse in Statistik oder Data Science besitzen.

Benötige ich Programmierkenntnisse?

Nein, es ist keine Programmierung erforderlich. Der gesamte Fokus liegt auf den mathematischen und statistischen Grundlagen.

Wie nützlich ist dieser Kurs für den Bereich Data Science?

Er liefert das unverzichtbare statistische und mathematische Fundament, das für alle anspruchsvollen Rollen im Bereich Data Science, Machine Learning und Advanced Analytics zwingend vorausgesetzt wird.

Lerne ich nur graue Theorie oder auch praktische Anwendungen?

Der Kurs verbindet die mathematische Theorie direkt mit praktischen Beispielen und Übungen, damit Sie lernen, wie die Konzepte in echten Geschäftsszenarien angewendet werden.

Reicht dieser Kurs aus, um direkt in fortgeschrittenen Analytics-Rollen zu arbeiten?

Dies ist ein fundamentaler Grundlagenkurs. Er bereitet Sie optimal auf das anschließende, fortgeschrittene Lernen von komplexen Data-Science-Modellen, tieferer Statistik und komplexen Machine-Learning-Algorithmen vor.