Grundlagen der Statistik 18 Veranstaltungen

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Statistik für Anfänger & Fortgeschrittene (Präsenz & Online)

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Grundlagen von R Kurzer Einblick in R und R-Studio, Erläuterungen zur Nutzung von R und R-Studio (Editor, Konsole, Hilfefunktion und mehr), Prozess der Paketinstallation und -einbindung, Zuordnung von Variablen, Erstellen und Durchführen vo...

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Grundlagen von R: R und RStudio kennenlernen, Unterschiede von R zu anderen Programmiersprachen verstehen, Datenüberblick verschaffen und erste Diagramme erstellen, Installation von Paketen und deren Laden dplyr (tidyverse) – Grundlagen: T...

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Cegos Integrata GmbH (256)

Einführung in das Data-Mining Grundlagen, Methoden, CRISP-DM Python Grundlagen Werte, Typen Variablen, Operatoren, If-, Else-, For-Anweisungen, Funktionen, Datenstrukturen Einführung in Numpy Numpy Arrays, Arithmetische Operationen mit Nump...

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Die Java Virtual Machine: Arbeitsweise, Threads und Method Frames, Speicherverwaltung und Garbage-Collection, Prozess-Überwachung   Optimierung und Tuning: Optimierung der GC-Konfiguration, Der Thread-Pool eines Applikationsservers: Konfigu...

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ORACLE Interna: Physische Datenspeicherung, Indexarten, Grundlagen zur Parallel Query Option, Basiswissen zur Partitionierung, Wichtige Data Dictionary Views für SQL Monitoring. Komplexe SELECT-Anweisungen: Datenanalyse mit ROLLUP, CUBE und Top-...

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Python-Essentials: Installation von neuen Modulen, Jupyter Notebooks / Jupyter Lab, Verwendung von Funktionen und Methoden, Python im Vergleich zu anderen Sprachen Grundlegende Datenstrukturen: Einführung in grundlegende Datentypen (String, Inte...

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Einführung Was ist Machine Learning?, Data Analytics, Data Mining & Data Science, Methoden & Konzepte Python Grundlagen Werte, Typen & Variablen, Operatoren, If-, Else-, For-Anweisungen, Funktionen, Funktionen, Datenstrukturen Data Handling mit...

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Grundlagen der Informationsqualität: Ziele und Nutzen des Datenqualitätsmanagement, Informationsniveaus nach Rehhäuser und Krcmar, Qualitätsbegriff allgemein und bezogen auf Daten, Informationen, Wissen, Modelle der Dimensionen de...

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Grundlegende Konzepte in Python: Installation neuer Pakete, Verwendung von PyCharm als integrierter Entwicklungsumgebung (IDE), Unterschiede in Funktionen und Methoden, Vergleich wichtiger Python-Aspekte mit anderen Programmiersprachen Arbeiten mit d...

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Verständnis der Schiefe und Kurtosis: Die Teilnehmer sollen ein klares Verständnis für die Konzepte der Schiefe und Kurtosis entwickeln. Sie sollen die theoretischen Grundlagen verstehen und die Bedeutung dieser statistischen Maß...

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Grundlagen: Warum statistische Methoden?, Merkmalsarten, Beschreibende und schließende Statistik, Grundgesamtheit und Stichprobe, Vertrauensbereich und Zufallsstreubereich  Wahrscheinlichkeit: Relative Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit, Addition...

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Verständnis der Regressionsanalyse: Die Teilnehmer sollen die Grundlagen der Regressionsanalyse verstehen, einschließlich der verschiedenen Arten von Regressionen (lineare Regression, multiple Regression, logistische Regression usw.). Aus...

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Erkennen von Ausreißern: Die Teilnehmer sollen lernen, wie sie Ausreißer in Daten identifizieren können. Sie sollen verschiedene Techniken kennenlernen, um ungewöhnliche Werte zu erkennen, die von der allgemeinen Verteilung abw...

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Verständnis des zentralen Grenzwertsatzes & des Satzes von Bayes (fortgeschritten): Die Teilnehmer sollen den zentralen Grenzwertsatz verstehen und seine Bedeutung in der Inferenzstatistik erkennen. Sie sollen die zugrunde liegenden Annahmen un...

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