In diesem Artikel werden die Top 10 der kostenlosen Online-Kurse in Statistik und der beste kostenlose Online-Statistikkurs mit Zertifikaten besprochen. In den vergangenen Jahrzehnten war eine Karriere in der Statistik fast immer mit einer universitären akademischen Tätigkeit verbunden. Andererseits sind Daten aufgrund mehrerer multidisziplinärer Fortschritte zu einer kritischen Komponente für erfolgreiche Operationen geworden. Darüber hinaus ist das Aufkommen mehrerer Unterzweige wie Data Science, Big Data und maschinelles Lernen in Unternehmen aller Branchen immer wichtiger geworden, um aus den riesigen Datenmengen, die täglich generiert werden, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Statistikexperten sind in verschiedenen Branchen sehr gefragt, darunter Universitäten, Sportfachleute, Finanzen, Gesundheitswesen, Ingenieurwesen, Technologie, Marketing und Werbung sowie E-Commerce. Das US Bureau of Labor Statistics hat Statistiker als einen Jobtrend identifiziert, der mit einer erwarteten Wachstumsrate von 33 % schneller wachsen wird als die meisten Berufe. Aufgrund der erweiterten Möglichkeiten ist jetzt ein ausgezeichneter Zeitpunkt für Aspiranten, sich weiterzubilden und tief in eine erfolgreiche Karriere in einigen der beliebtesten Branchen einzutauchen.
Was ist Statistik und warum ist sie wichtig?
Statistik ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit der Untersuchung von Daten befasst. Aus maschinellem Lernen abgeleitete Bevölkerungsdaten, Stichprobenverteilungen, Umfrageergebnisse, Datenanalyse, Normalverteilung, Hypothesentests, Forschungsdaten und mehr können alle in Datensätzen gefunden werden. Sie können sich aus verschiedenen Gründen für Online-Statistikkurse anmelden. Abgesehen davon, dass es extrem anpassungsfähig ist, gibt es eine Reihe weiterer Vorteile, die ich im Folgenden skizzieren werde.
- Online-Statistikkurse geben Ihnen einen soliden Überblick mathematisch Verständnis für Konzepte und Ideen, die nicht immer in die Praxis umgesetzt werden.
- Ihre Informatikkenntnisse werden von einem Online-Statistikkurs profitieren.
- Diese Kurse ermöglichen Ihnen die Verwendung von Computerjargon und helfen Ihnen, Bewerbungshürden zu überwinden.
- Sie helfen bei der Entwicklung Ihrer Analyse-, Interpolations-, Datenbereinigungs- und Datenverarbeitungsfähigkeiten.
Statistiken sind wichtig, weil sie es Ihnen ermöglichen, die Merkmale einer kleinen Gruppe im Vergleich zu einer größeren Population zu verstehen. Sie können mithilfe von Statistiken mehr über eine große Gruppe von Personen erfahren, ohne Daten von allen sammeln zu müssen.
10 kostenlose Online-Kurse in Statistik
1. Einführung in die Statistik von der Stanford University – Coursera
Dieser Kurs wird über Coursera angeboten. Dieser Online-Statistikkurs konzentriert sich auf die Entwicklung solider statistischer Grundkenntnisse, damit die Lernenden effektiv mit Daten arbeiten und Erkenntnisse vermitteln können. Der zentrale Grenzwertsatz, deskriptive Statistik, Stichproben und randomisierte kontrollierte Experimente, Wahrscheinlichkeit, Stichprobenverteilungen und der zentrale Grenzwertsatz sind alle Themen, die in diesem Kurs behandelt werden. Darüber hinaus werden Schlüsselkonzepte wie Regression, ein gemeinsamer Signifikanztest und Resampling ausführlich diskutiert.
Am Ende des Kurses sind die Lernenden in der Lage, Datenanalysen durchzuführen, zwischen deskriptiven und präskriptiven statistischen Konzepten zu unterscheiden, mit Datensätzen zu arbeiten und geeignete Tests für verschiedene Situationen auszuwählen. Lernende, die Kurse für fortgeschrittene statistische Analyse und maschinelles Lernen absolvieren möchten, werden die in diesem Kurs behandelten Konzepte als ausreichend empfinden.
2. Advanced Statistics for Data Science Specialization von der John Hopkins University – Coursera
Auf Coursera können Sie einen Spezialisierungskurs belegen. Die ersten Module des Zertifizierungsprogramms decken grundlegende Konzepte in Wahrscheinlichkeit und Statistik ab. Ein mathematisches Statistik-Bootcamp ist ebenfalls verfügbar, das die Konzepte und Methoden behandelt, die in biostatistischen Anwendungen verwendet werden. Darüber hinaus lernen die Studenten fortgeschrittene lineare Modellierungskonzepte, datenwissenschaftliche Modellierungswerkzeuge, kleinste Quadrate und lineare Regression, Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitskonzepte und Verteilung kennen.
Anschließend tauchen die Studierenden in die praktische Umsetzung der Modelle ein, um eine multivariate Regression mit der Programmiersprache R durchzuführen. Darüber hinaus bietet der Online-Statistikkurs eine solide Grundlage für die Anforderungen der linearen Algebra an Data Science und die mathematische Perspektive linearer statistischer Modelle.
3. Statistik mit R-Spezialisierung von der Duke University – Coursera
Dies ist eine der beliebtesten Statistiken von Coursera E-Learning Kurse. Der Kurs behandelt wichtige Datenanalyse- und Visualisierungskonzepte in R und die Erstellung wiederholbarer Analyseberichte. Darüber hinaus lernen die Studierenden, wie sie datengesteuerte Entscheidungen mithilfe statistischer Inferenz, Bayes'scher statistischer Inferenz und Modellierung treffen. Darüber hinaus lernen die Studierenden, statistische Ergebnisse effektiv zu kommunizieren und datengetriebene Entscheidungen und Datengerangel mit R-Paketen zur Datenanalyse auszuwerten.
4. Statistik mit Python-Spezialisierung von der University of Michigan – Coursera
Dieser Kurs wird über Coursera angeboten. Die Spezialisierung soll den Lernenden beibringen, wie sie Python verwenden, um verschiedene statistische Konzepte zu lernen. Die Lernenden verstehen Datenquellen, Datentypen und den Prozess der Datenerfassung, -analyse und -verwaltung. Darüber hinaus sind die Studierenden mit Datenexplorations- und Visualisierungstechniken vertraut. Darüber hinaus vertiefen sich die Studierenden in Datenbewertungstheorien, bauen Konfidenzintervallkonzepte auf und interpretieren Inferenzergebnisse.
Darüber hinaus werden fortgeschrittene statistische Modellierungsverfahren gründlich behandelt, mit praktischen praktischen Sitzungen, die den Schülern helfen, die Fähigkeiten zu erlernen. Schließlich werden die Studierenden in der Lage sein, Forschungsfragen mit statistischen und datenanalytischen Methoden zu verbinden, um komplexe Probleme in einem realen Umfeld zu lösen.
5. Data Science: Spezialisierung auf Statistik und maschinelles Lernen von der Johns Hopkins University – Coursera
Dieser Online-Statistikkurs ist über Coursera verfügbar. Der Kurs richtet sich an Studierende, die über ein grundlegendes Verständnis der Statistik verfügen und Maschinelles Lernen. Es behandelt statistische Inferenz, Regressionsmodelle und Algorithmen für maschinelles Lernen zur Datenanalyse. Die Lernenden werden auch in der Lage sein, Datenprodukte mit einer Vielzahl von Tools und Techniken zu erstellen und mit realen Daten zu arbeiten. Darüber hinaus werden die Studierenden ein gründliches Verständnis dafür haben, wie Vorhersagefunktionen erstellt und angewendet werden und wie fortgeschrittene Statistiken verwendet werden, um Rückschlüsse auf Populationen und wissenschaftliche Erkenntnisse aus Daten zu ziehen.
6. Wahrscheinlichkeit und Statistik in Data Science mit Python
Wahrscheinlichkeit und Statistik in Data Science mit Python ist einer der kostenlosen Online-Statistikkurse mit Anmeldeinformationen. Es ist ein Online-Statistikkurs auf hohem Niveau, der Wahrscheinlichkeits- und Statistikgrundlagen abdeckt. In diesem Kurs lernen Sie sowohl die mathematische Theorie als auch die Verwendung von Jupyter-Notebooks, um sie auf reale Daten anzuwenden.
7. Erfahren Sie Schritt für Schritt, wie Sie Statistiken verwenden
Dieser Kurs ist die Grundlage der Statistik, denn wenn Sie ihn verstehen, können Sie ihn während der gesamten statistischen Analyse verwenden. Dieser kostenlose Online-Kurs auf Udemy behandelt verschiedene statistische Metriken, darunter zentrale Tendenz, Abweichungsmaß, Varianz, Standardabweichung, Moment, Schiefe und Kurtosis. Andererseits werden diese Faktoren verwendet, um eine statistische Größe vollständig zu verstehen und verschiedene Häufigkeitsverteilungskurven, ihre Schiefe und Kurtosis anhand einfacher Erklärungen und Beispiele zu erfassen. Außerdem lernen die Schüler, wie sie die Lorenz-Kurve und den Ginni-Index verwenden, um Verteilungsungleichheiten zu visualisieren und zu messen.
8. Einführung in die Statistik – Udacity
Dieser Kurs für Anfänger ist völlig kostenlos und behandelt Datenvisualisierung, Wahrscheinlichkeit und viele grundlegende statistische Konzepte wie Regression, Hypothesentests usw. In diesem Online-Statistikkurs lernen Sie Datenvisualisierung und Beziehungen, Bayes-Regel und Korrelation vs. Kausalität, Maximum kennen Wahrscheinlichkeitsschätzung, Mittelwert, Median und Modus, statistische Inferenz und Regressionsanalyse.
9. Einführung in die Statistik – Coursera
Die Prüfung dieses Kurses ist völlig kostenlos. Das bedeutet, dass Sie alle Kursmaterialien kostenlos erhalten können. Deskriptive Statistik, Stichproben und randomisierte kontrollierte Experimente, Wahrscheinlichkeit, Stichprobenverteilungen und der zentrale Grenzwertsatz, Regression, allgemeine Signifikanztests, Stichprobenwiederholung und Mehrfachvergleiche werden alle in diesem Kurs behandelt. Insgesamt ist dieser Kurs nützlich, um die Grundlagen aufzufrischen. Wenn Sie ein absoluter Anfänger sind, sollten Sie sich anmelden. Es ist lediglich ein grundlegendes Verständnis von Computern und Produktivität erforderlich Software..
10. Einführung in die Inferenzstatistik – Udacity
Dies ist ein kostenloser Statistikkurs in seiner Gesamtheit. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Stichprobenstatistiken, Hypothesentests und Konfidenzintervalle, t-Tests und ANOVA, Korrelation und Regression sowie den Chi-Quadrat-Test verwenden, um Populationsparameter zu schätzen. Dieser Kurs wird von Fachleuten aus der Branche unterrichtet, und Sie lernen anhand verschiedener Übungen. Wenn Sie über ein grundlegendes Verständnis der deskriptiven Statistik verfügen, sollten Sie sich einschreiben.
Warum sollten Sie einen Online-Statistikkurs belegen?
In der heutigen Welt der ständigen Innovation ist der Wettbewerb in der Branche auf einem Allzeithoch. Andererseits werden täglich Millionen von Daten aus verschiedenen Quellen generiert. Auch wenn neue Technologien zu einer schnelleren Datenanalyse beigetragen haben, sind Statistikexperten weiterhin ein wertvolles Gut für verschiedene Organisationen. Das Ableiten aussagekräftiger Erkenntnisse aus Daten, um Geschäftsentscheidungen zum Erreichen von Geschäftszielen zu treffen, ist in der neuen Ära datengesteuerter Entscheidungen in allen Branchen von entscheidender Bedeutung geworden.
Daten werden in verschiedenen Bereichen immer wichtiger, darunter Wettervorhersagen, Finanzen, Versicherungen, Sport, Lieferkette, Fertigung, Regierungsbehörden, Biowissenschaften und Gesundheitswesen. Eine angemessene Datenanalyse kann erhebliches Wissen über die Bewertung der Leistung und die Entwicklung zukünftiger Strategien liefern, um Herausforderungen zu bewältigen oder einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu erlangen. Darüber hinaus haben multidisziplinäre Bereiche wie Data Science und Big Data eine hohe Nachfrage nach Statistikern geschaffen.
Eine Weiterbildung mit den entsprechenden theoretischen und praktischen Fähigkeiten ist erforderlich, um eine Karriere als erfolgreicher Statistikfachmann in multidisziplinären Branchen aufzubauen. Daher ist es wichtig, einen Online-Statistikkurs zu wählen, der den Studenten alle erforderlichen Fähigkeiten vermittelt und branchenweit anerkannte Zertifikate bietet, um ihre Fähigkeiten unter Beweis zu stellen. Infolgedessen hob der Artikel einige der beliebtesten Statistikkurse hervor, die im Internet verfügbar sind.
Du solltest dich mit Statistik auskennen, wenn du in Data Science arbeiten möchtest. Deshalb bin ich auf die Idee gekommen, die 9 besten kostenlosen Online-Statistikkurse mit Ihnen zu teilen. Diese kostenlosen Statistikkurse helfen Ihnen beim Erlernen von Statistiken. Diese Statistikkurse wurden aus einer Vielzahl von Quellen zusammengetragen. Außerdem sind alle Kurse komplett kostenlos. Beginnen wir also ohne weiteres mit unserer Suche nach den besten kostenlosen Online-Statistikkursen.
Andere kostenlose Online-Kurse für Statistik
1. Einführung in die deskriptive Statistik – Udacity Duration
Dies ist der dritte kostenlose Statistikkurs von Udacity. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die grundlegenden Begriffe und Konzepte der Statistik. Erfahren Sie außerdem, wie Sie Werte wie Mittelwert, Median, Modus, Stichprobe, Grundgesamtheit und Standardabweichung berechnen und interpretieren. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Balkendiagramme, Histogramme, Boxplots und andere gängige Visualisierungen verwenden, um Daten zu untersuchen. Außerdem erfahren Sie, wie Sie Verteilungen verwenden, um probabilistische Datenvorhersagen zu treffen. Wenn Sie über Grundkenntnisse in Algebra und Arithmetik verfügen, sollten Sie sich einschreiben.
2. Bayessche Statistik: Vom Konzept zur Datenanalyse – Coursera
Dies ist ein weiterer Online-Statistikkurs, der kostenlos zur Prüfung zur Verfügung steht. In diesem Kurs werden die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit und des Satzes von Bayes behandelt. Das Buch behandelt dann die statistische Inferenz sowohl aus frequentistischer als auch aus bayesianischer Sicht. Danach lernen Sie, wie Sie frühere Verteilungen auswählen und diskrete Datenmodelle erstellen. Schließlich behandelt dieser Kurs die konjugierte und objektive Bayes'sche Analyse für kontinuierliche technische Daten. Wenn Sie über Vorkenntnisse in grundlegender Statistik (z. B. Wahrscheinlichkeit, Zentraler Grenzwertsatz, Konfidenzintervalle und lineare Regression) und Analysis verfügen, sollten Sie sich anmelden.
3. Einführung in die Bayessche Statistik – Udemy
Dies ist ein völlig kostenloser Statistikkurs. In diesem Kurs lernen Sie die Bayes'sche Statistik von Grund auf. Sie lernen auch die bedingte Wahrscheinlichkeit, subjektive Ansätze zur Wahrscheinlichkeit und die Modellierung von Wahrscheinlichkeitsproblemen mit Venn- und Baumdiagrammen kennen.
4. Python und Statistiken für die Finanzanalyse – Coursera
Coursera bietet einen kostenlosen Audit-Kurs an. Dieser Kurs kombiniert Python-Programmierung mit statistischen Konzepten. In diesem Online-Statistikkurs werden Visualisierung und Munging von Bestandsdaten, Zufallsvariablen und -verteilung, Stichproben und Inferenz sowie lineare Regressionsmodelle für die Finanzanalyse behandelt. Außerdem erstellen Sie ein Modell, das mehrere globale Marktindizes verwendet, um die Preisänderung eines S&P500-ETF zu prognostizieren. Wenn Sie ein grundlegendes Verständnis von Wahrscheinlichkeit haben, sollten Sie sich anmelden.
5. Statistikkompetenz für Nicht-Statistiker – Udemy
In diesem Online-Statistikkurs lernen Sie die Grundlagen der Statistik wie p-Wert, ANOVA, Varianz usw. kennen. Dies ist kein Kurs für Fortgeschrittene und behandelt nicht die Mathe der Analysen oder der zu ihrer Durchführung eingesetzten Software. Und Sie erhalten nur einen groben Überblick über die wichtigsten statistischen Techniken. Wenn Sie mit Statistik nicht vertraut sind, aber die Grundlagen lernen möchten, sollten Sie sich anmelden.
6. Statistik und Wahrscheinlichkeit – Khan Academy
Dieser Kurs deckt alles ab, von grundlegenden Wahrscheinlichkeiten und Verteilungen bis hin zu fortgeschritteneren Themen wie Inferenz und ANOVA-Modellen. Nachdem Sie ein Buch zur Einführung in die Statistik wie Bayesian Statistics the Fun Way gelesen haben, das eher theoretisch ist und weniger Code enthält, ist dieser Kurs der beste nächste Schritt. Die meisten Kurse der Khan Academy beinhalten kurze, unterhaltsame Videos mit Quizfragen. Punkte werden in Tests vergeben. Diese Quizze helfen Ihnen, Ihr statistisches Wissen einzuschätzen. Wenn Sie mathematische Grundkenntnisse haben, sollten Sie sich anmelden.
Liste der kostenlosen Online-Kurse zu Statistik
| Sr. Nr | Kursname | Bewertungen | PREISLISTE | Kursinhalt |
| $1 | Mathe für Mittelschüler: Statistik | 4.2/5 | Frei | Verstehen Sie die verschiedenen Statistikthemen, die im Allgemeinen in der Mittelschule gelehrt werden |
| $2 | Warum Zahlen wichtig sind – Online-Kurs | 4.9/5 | Frei | Erfahren Sie, wie Sie quantitative Forschung nutzen, um schwierige Entscheidungen zu treffen und reale Probleme zu lösen. |
| $3 | Zeitreihenanalyse | 4.6/5 | Frei | Zeitreihenmodelle mit realen Datenbeispielen unter Verwendung der Statistiksoftware R. |
| $4 | Capstone-Prüfung in Statistik und Datenwissenschaft | 4.6/5 | FrDiese abschließende Bewertung beinhaltet die Wahrscheinlichkeit | Wahrscheinlichkeit, Datenanalyse, Statistik und maschinelles Lernen in dieser abschließenden Bewertung. |
| $5 | Data Science: Wahrscheinlichkeit | 3.9/5 | Frei | Gewinnen Sie wichtige Grundlagenkenntnisse in der Wahrscheinlichkeitstheorie, die für einen Data Scientist unerlässlich sind. |
| $6 | Fat Chance: Wahrscheinlichkeit von Grund auf | 4.6/5 | Frei | Ein tieferes Verständnis von Wahrscheinlichkeit und Statistik. |
| 7 | I „Herz“-Statistiken: Statistiken lieben lernen | 4.6/5 | Frei | Lernen Sie Statistiken kennen, bauen Sie eine gesunde Bindung auf und verlieben Sie sich vielleicht sogar! |
| 8 | Grundlagen der Statistik | 4.2/5 | Frei | Verständnis der Prinzipien, die der statistischen Inferenz zugrunde liegen: Schätzung, Hypothesentest und Vorhersage. |
| 9 | Data Science: Lineare Regression | 4.8/5 | Frei | Erfahren Sie, wie Sie mit R die lineare Regression in Data Science implementieren. |
| 10 | Einführung in die Wahrscheinlichkeit – Die Wissenschaft der Unsicherheit | 4.1/5 | Frei | Wahrscheinlichkeitsmodelle, einschließlich zufälliger Prozesse und der Grundelemente der statistischen Inferenz. |
| 11 | Einführung in die Wahrscheinlichkeit: Teil 1 – Die Grundlagen | 4/5 | Frei | Teil 1: Wahrscheinlichkeitsmodelle, einschließlich zufälliger Prozesse und der Grundelemente der statistischen Inferenz. |
| 12 | Statistik: Die Welt der Daten erschließen | 4.8/5 | Frei | Entdecken Sie die Ideen und Methoden hinter den Statistiken, denen Sie im Alltag begegnen. |
| 13 | Einführung in die Statistik: Stichprobenerhebung und Instrumente zur statistischen Inferenz | 4.9/5 | Frei | Dieser Kurs zielt darauf ab, grundlegende Konzepte von Stichprobenerhebungen einzuführen und den statistischen Inferenzprozess anhand von Beispielen aus dem wirklichen Leben zu vermitteln. |
| 14 | Data Science: Inferenz und Modellierung | 4.5/5 | Frei | Lernen Sie Inferenz und Modellierung: Statistische Werkzeuge in der Datenanalyse. |
| 15 | Rechnerische Wahrscheinlichkeit und Inferenz | 5/5 | Frei | Lernen Sie die Grundlagen der probabilistischen Analyse und Inferenz kennen. |
| 16 | Statistische Modellierung und Regressionsanalyse | 4.2/5 | Frei | lineare Regressionsmodelle zusammen mit realen Datenbeispielen unter Verwendung des R. |
| 17 | Prinzipien, statistische und rechnerische Werkzeuge für reproduzierbare Wissenschaft | 4.6/5 | Frei | Erlernen Sie Fähigkeiten und Tools, die Data Science und reproduzierbare Forschung unterstützen. |
| 18 | Wahrscheinlichkeit: Verteilungsmodelle und kontinuierliche Zufallsvariablen | 4.7/5 | Frei | Einschließlich Normalverteilung und kontinuierlicher Zufallsvariablen zur Vorbereitung auf eine Karriere in der Informations- und Datenwissenschaft. |
| 19 | Einführung in die Wahrscheinlichkeit | 4.5/5 | Frei | Lernen Sie die Wahrscheinlichkeit kennen, eine grundlegende Sprache und eine Reihe von Werkzeugen zum Verständnis von Daten, Zufälligkeit und Unsicherheit. |
| 20 | Einführung in die Statistik: Grundlegende Ideen und Instrumente für statistische Inferenzen | 4.1/5 | Frei | Dieser Kurs verwendet reale Anwendungen der Statistik in einer Untersuchung des statistischen Inferenzprozesses. |
| 21 | Wahrscheinlichkeit - Die Wissenschaft von Unsicherheit und Daten | 4.1/5 | Frei | Mit dieser Einführung in probabilistische Modelle umfasst die Datenwissenschaft zufällige Prozesse und die Grundelemente der statistischen Inferenz. |
| 22 | Statistische Inferenz und Modellierung für Hochdurchsatz-Experimente | 4.6/5 | Frei | Ein Schwerpunkt liegt auf den Techniken, die üblicherweise verwendet werden, um statistische Inferenzen auf Daten mit hohem Durchsatz durchzuführen. |
| 23 | Einführung in die Wahrscheinlichkeit: Teil II? Inferenz & Prozesse | 4.4/5 | Frei | Erfahren Sie, wie Sie die Wahrscheinlichkeitstheorie verwenden, um die Grundelemente der statistischen Inferenz und wichtige Zufallsprozessmodelle zu entwickeln |
| 24 | Einführung in die Statistik: Analysieren von Daten mithilfe von Grafiken und Statistiken | 4.3/5 | Frei | Dieser Kurs vermittelt grundlegende statistische Konzepte und untersucht viele überzeugende Anwendungen statistischer Methoden anhand realer Anwendungen der Statistik. |
| 25 | Unternehmensstatistik - II | 4.9/5 | Frei | Untersuchen Sie Daten, die aus verwandten Geschäftsfeldern wie Finanzen und Personal stammen, und lernen Sie, wie Sie Daten simulieren, um einer bestimmten Verteilung zu folgen. |
| 26 | Richtlinienanalyse mit unterbrochenen Zeitreihen | 4.7/5 | Frei | Ein umfassender Kurs zum Durchführen und Präsentieren von Politikbewertungen unter Verwendung unterbrochener Zeitreihenanalysen. |
| 27 | Wahrscheinlichkeit: Grundkonzepte und diskrete Zufallsvariablen | 4.7/5 | Frei | Lernen Sie grundlegende Konzepte der mathematischen Wahrscheinlichkeit, um sich auf eine Karriere im wachsenden Bereich der Informations- und Datenwissenschaft vorzubereiten. |
| 28 | Bayesianische Statistik | 3.9/5 | Frei | In dem die eigenen Schlussfolgerungen über Parameter oder Hypothesen aktualisiert werden, wenn sich Beweise ansammeln. |
| 29 | Statistiken für Marketing | 4.9/5 | Frei | Dieser Kurs befasst sich intensiv mit den statistischen Grundlagen, auf denen Marketing Analytics aufbaut. |
| 30 | Einführung in Wahrscheinlichkeit und Daten mit R | 4.7/5 | Frei | Dieser Kurs führt Sie in das Abtasten und Erkunden von Daten sowie in die grundlegende Wahrscheinlichkeitstheorie und die Regel von Bayes ein. |
| 31 | Ein Crashkurs in Kausalität: Ableiten von Kausaleffekten aus Beobachtungsdaten | 4.8/5 | Frei | Wir alle haben den Satz „Korrelation ist nicht gleich Kausalität“ gehört. |
| 32 | Eine intuitive Einführung in die Wahrscheinlichkeit | 4.7/5 | Frei | Dieser Kurs bietet Ihnen eine intuitive und praktische Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie. |
| 33 | Mathematik für maschinelles Lernen: PCA | 4/5 | Frei | Mathematische Grundlagen zur Ableitung der Hauptkomponentenanalyse (PCA), einer grundlegenden Technik zur Dimensionsreduktion. |
| 34 | Lineare Regression und Modellierung | 4.7/5 | Frei | Dieser Kurs stellt einfache und multiple lineare Regressionsmodelle vor. |
| 35 | Geschäftsanwendungen des Hypothesentests und der Konfidenzintervallschätzung | 4.8/5 | Frei | Konfidenzintervalle und Hypothesentests sind sehr wichtige Werkzeuge in der Business Statistics Toolbox. |
| 36 | Statistik mit R Capstone | 4.7/5 | Frei | Das Abschlussprojekt wird eine Analyse mit R sein, die eine spezifische wissenschaftliche/wirtschaftliche Frage beantwortet |
| 37 | Grundlegende Statistik | 4.7/5 | Frei | In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Statistik; nicht nur wie man sie berechnet. |
| 38 | Wahrscheinlichkeit und Statistik: Zu p oder nicht zu p? | 4.8/5 | Frei | Wahrscheinlichkeit und Statistik: Zu p oder nicht zu p? von der Universität London. Wir leben in einer unsicheren und komplexen Welt. |
| 39 | Methoden und Statistik in den Sozialwissenschaften - Abschlussprojekt | 3.9/5 | Frei | Das Abschlussforschungsprojekt besteht aus einer Forschungsstudie, die Sie in Zusammenarbeit mit anderen Lernenden durchführen. |
| 40 | Mathematische Biostatistik Boot Camp 1 | 4.5/5 | Frei | Wahrscheinlichkeits- und statistische Konzepte werden in der elementaren Datenanalyse verwendet. Es wird auf einer Einführungsstufe für Schüler mit Junior unterrichtet. |
| 41 | Erweiterte Statistik für Data Science-Spezialisierung | 4.3/5 | Frei | Machen Sie sich mit grundlegenden Konzepten in Wahrscheinlichkeit und Statistik, Datenanalyse und linearen Modellen für Data Science vertraut. |
| 42 | Bayesianische Statistik: Techniken und Modelle | 4.8/5 | Frei | Dies ist der zweite Teil einer aus zwei Kursen bestehenden Sequenz, in der die Grundlagen der Bayes'schen Statistik eingeführt werden. |
| 43 | Mathe hinter Moneyball | 4.5/5 | Frei | Wahrscheinlichkeit, Mathematik und Statistiken können Baseball-, Football- und Basketballteams bei der Verbesserung, Spieler- und Aufstellungsauswahl und Spielstrategie unterstützen. |
| 44 | Verbessern Sie Ihre statistischen Schlussfolgerungen | 4.9/5 | Frei | Ziehen Sie bessere statistische Schlussfolgerungen aus der empirischen Forschung. interpretieren Sie p-Werte, Effektstärken |
| 45 | Inferenzstatistik | 4.8/5 | Frei | Statistische Inferenzverfahren für numerische und kategoriale Daten. |
| 46 | Netzwerkdynamik des Sozialverhaltens | 4.5/5 | Frei | Netzwerkdynamik des Sozialverhaltens von der University of Pennsylvania. |
| 47 | Einführung in die Statistik | 4.5/5 | Frei | In diesem Kurs werden die Grundlagen der Statistik erklärt. Der Kurs umfasst vier Wochen oder vier Module. |
| 48 | Statistisches Lernen (im Selbststudium) | 4.5/5 | Frei | Dies ist ein Einführungskurs in überwachtes Lernen mit Schwerpunkt auf Regressions- und Klassifikationsmethoden. |
| 49 | Einführung in die statistische Inferenz | 4.9/5 | Frei | In diesem Kurs geht es darum, statistische Inferenz ist der Prozess der Datenanalyse, um über die vorhandenen Daten hinaus Rückschlüsse auf eine Population oder einen Prozess zu ziehen. |
| 50 | Statistische Argumentation | 4/5 | Frei | Es ist für Personen gedacht, die mehr über Statistik erfahren möchten. |
| 51 | Statistiken | 4.5/5 | Frei | Wir leben in einer Zeit des beispiellosen Zugangs zu Informationen … Daten. |
| 52 | Einführung in die Statistik | 4.3/5 | Frei | Techniken zur Visualisierung von Zusammenhängen in Daten und systematische Techniken zum Verständnis der Zusammenhänge mittels Mathematik. |
| 53 | Einführung in die Inferenzstatistik | 4.9/5 | Frei | Inferenzstatistiken ermöglichen es uns, Rückschlüsse aus Daten zu ziehen, die möglicherweise nicht sofort offensichtlich sind. |
| 54 | Einführung in die beschreibende Statistik | 3.9/5 | Frei | Die deskriptive Statistik vermittelt Ihnen die grundlegenden Konzepte zur Beschreibung von Daten. |
| 55 | Grundlagen der Datenwissenschaft | 4.5/5 | Frei | Erwerben Sie die grundlegenden Konzepte in Wahrscheinlichkeit, Statistik, Optimierung und linearer Algebra, die die Grundlagen für Data Science bilden. |
Zusammenfassung
Ich hoffe, dass diese 10 besten kostenlosen Online-Statistikkurse Ihnen beim Erlernen von Statistiken für die Datenwissenschaft helfen werden. Mein Ziel ist es, Ihnen die bestmöglichen Lernressourcen zur Verfügung zu stellen. Bitte zögern Sie nicht, mir Fragen oder Bedenken im Kommentarbereich zu stellen.
Häufig gestellte Fragen
Statistik ist eine Methode zum Sammeln, Organisieren, Analysieren, Interpretieren und Präsentieren von Daten, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Es unterstützt Sie bei der Untersuchung und Lösung kritischer Probleme durch den Einsatz einer Vielzahl von Methoden und Datensätzen.
Einige der besten kostenlosen Online-Statistikkurse sind unten aufgeführt:
Mathe für Mittelschüler: Statistik
Warum Zahlen wichtig sind – Online-Kurs
Zeitreihenanalyse
Capstone-Prüfung in Statistik und Datenwissenschaft
Data Science: Wahrscheinlichkeit
Fat Chance: Wahrscheinlichkeit von Grund auf
Grundlagen der Statistik
Data Science: Lineare Regression
Im Bereich Statistik können Sie in folgenden Positionen arbeiten:
Statistiker
Data Analyst
Professor
Research Analyst
biostatistician
Ökonometriker
Epidemiologe
Daten Scientist
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