In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen des Verständnisses der Ihnen vorliegenden Daten kennen und erfahren, warum die richtige Klassifizierung von Daten der erste Schritt zu richtigen Entscheidungen ist. Sie werden Daten sowohl grafisch als auch numerisch mit Hilfe der deskriptiven Statistik und der Software R beschreiben. Sie lernen vier Wahrscheinlichkeitsverteilungen kennen, die häufig bei der Analyse von Daten verwendet werden. Sie werden Datensätze unter Verwendung der entsprechenden Wahrscheinlichkeitsverteilung analysieren. Schließlich lernen Sie die Grundlagen von Stichprobenfehlern, Stichprobenverteilungen und Fehlern bei der Entscheidungsfindung kennen. Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, für akademische Zwecke genutzt werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Dozenten aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.