Beschreiben Sie die grundlegenden Konzepte der Statistik und wenden Sie sie in der Geschäftswelt und bei der Datenanalyse an.
Wenden Sie Techniken zur Datenerfassung, -analyse und -interpretation an, um verwertbare Erkenntnisse für fundierte Geschäftsentscheidungen zu gewinnen.
Wenden Sie deskriptive und inferentielle Analysemethoden an, um aus Daten Erkenntnisse und umsetzbare Empfehlungen abzuleiten.
Wenden Sie Hypothesentests, Regressionsanalysen und Prognosen an, um geschäftliche Entscheidungsprozesse zu unterstützen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Regressionsanalyse
Regressionsanalyse
Kategorie: Statistische Hypothesenprüfung
Statistische Hypothesenprüfung
Kategorie: Statistische Analyse
Statistische Analyse
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Kategorie: Datenanalyse
Datenanalyse
Kategorie: Statistische Methoden
Statistische Methoden
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistische Visualisierung
Statistische Visualisierung
Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
Wahrscheinlichkeitsverteilung
Kategorie: Deskriptive Statistik
Deskriptive Statistik
Kategorie: Tabellenkalkulations-Software
Tabellenkalkulations-Software
Kategorie: Statistik
Statistik
Kategorie: Datenvisualisierung
Datenvisualisierung
Kategorie: Deskriptive Analytik
Deskriptive Analytik
Kategorie: Prädiktive Analytik
Prädiktive Analytik
Kategorie: Präsentation der Daten
Präsentation der Daten
Kategorie: Vorhersage
Vorhersage
Kategorie: Business-Analytik
Business-Analytik
Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
Software zur Datenvisualisierung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Kategorie: Microsoft Excel
Microsoft Excel
Wichtige Details
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9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
91%
of learners achieved a positive career outcome
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, deskriptive und inferentielle Analysemethoden anzuwenden, Datenvisualisierungsmethoden zur Kommunikation von Daten zu nutzen, Wahrscheinlichkeitskonzepte in realen Szenarien anzuwenden und Regressionstechniken zur Vorhersage von Trends einzusetzen.
Der Kurs bietet einen praktischen Ansatz für die statistische Analyse mit Microsoft Excel und veranschaulicht die Konzepte anhand von Beispielen, damit Sie die grundlegenden Kenntnisse der statistischen Techniken erwerben, die zur Lösung von Business Intelligence (BI)-Problemen erforderlich sind.
Ein praktisches Projekt gibt Ihnen die Möglichkeit, die Konzepte auf ein reales Szenario anzuwenden, das eine datengestützte Entscheidungsfindung und ein Verständnis der grundlegenden statistischen Denkweise und Argumentation erfordert.
Dieser Kurs eignet sich für Berufstätige oder Studenten, die eine Karriere in den Bereichen BI oder Datenanalyse anstreben, indem er ihnen die entscheidenden Fähigkeiten und Kenntnisse in der statistischen Analyse vermittelt. Es wird erwartet, dass die Teilnehmer vor Beginn dieses Kurses mit den Grundlagen von Excel/Tabellenkalkulation und der Mathematik der Oberstufe vertraut sind.
Dieses Modul führt in die deskriptive Statistik und ihre Rolle beim Zusammenfassen und Beschreiben von Daten ein. Sie lernen die Bedeutung der Statistik für fundierte Entscheidungen und ihre Relevanz für Berufe wie Data Analyst, BI Analyst und Data Scientist kennen. Das Modul behandelt die wichtigsten Maße der zentralen Tendenz, einschließlich Mittelwert, Median und Modus, und ihre Anwendungen in verschiedenen Szenarien. Darüber hinaus werden Sie die Bedeutung von Streuungsmaßen wie Varianz und Standardabweichung bei der Bewertung der Datenvariabilität bewerten.
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Lektüren2 Aufgaben4 Plug-ins
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5 Videos•Insgesamt 25 Minuten
Einführung in den Kurs•5 Minuten
Willkommen bei Statistik!•4 Minuten
Arten von Daten•6 Minuten
Maß für die zentrale Tendenz•6 Minuten
Maßnahmen zur Dispersion•4 Minuten
4 Lektüren•Insgesamt 19 Minuten
Überblick über den Kurs•5 Minuten
Hilfreiche Tipps für den Kursabschluss•2 Minuten
Maßnahmen zur Dispersion•10 Minuten
Zusammenfassung und Highlights: Einführung und deskriptive Statistik•2 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 36 Minuten
Übungsquiz: Einführung in die deskriptive Statistik•6 Minuten
Benotetes Quiz: Einführung in die deskriptive Statistik•30 Minuten
4 Plug-ins•Insgesamt 82 Minuten
Praktisches Labor: Erste Schritte mit Excel Online•20 Minuten
Labor: Messung der Streuung•30 Minuten
Übung: Deskriptive Statistik•30 Minuten
Modul 1 Glossar: Einführung und deskriptive Statistik•2 Minuten
Datenvisualisierung
Modul 2•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses Modul konzentriert sich auf die Datenvisualisierung und ihre Rolle bei der effektiven Vermittlung von Informationen. Sie werden lernen, verschiedene Arten von Visualisierungen zu identifizieren, die für verschiedene Arten von Daten und Informationen geeignet sind. Das Modul behandelt die Berechnung und Interpretation von Kennzahlen und Diagrammen, die in der Datenvisualisierung verwendet werden. Sie werden auch Prinzipien und Richtlinien anwenden, um geeignete Visualisierungen auf der Grundlage von Dateneigenschaften und Kommunikationszielen auszuwählen. Darüber hinaus erlernen Sie Techniken der Datenvisualisierung, um Informationen klar und intuitiv zu präsentieren und zu kommunizieren. Der Schwerpunkt des Moduls liegt auf der Analyse und Bewertung von Visualisierungen, um Erkenntnisse abzuleiten und die beabsichtigte Botschaft effektiv zu vermitteln.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 Plug-ins
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4 Videos•Insgesamt 17 Minuten
Grundlagen der Visualisierung•3 Minuten
Statistik nach Gruppen•5 Minuten
Statistische Diagramme•3 Minuten
Einführung in die Bewertungsdaten der Lehrer•5 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 2 Minuten
Zusammenfassung und Highlights: Datenvisualisierung•2 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 21 Minuten
Praxis-Quiz: Datenvisualisierung•6 Minuten
Benotetes Quiz: Datenvisualisierung•15 Minuten
3 Plug-ins•Insgesamt 62 Minuten
Übung: Datenvisualisierung mit statistischen Diagrammen•30 Minuten
Übung: Datenvisualisierung mit Pivot-Diagramm•30 Minuten
Modul 2 Glossar: Datenvisualisierung•2 Minuten
Einführung in Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Modul 3•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul wenden die Schülerinnen und Schüler die grundlegenden Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung auf reale Szenarien an. Sie unterscheiden zwischen verschiedenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen, einschließlich der Normalverteilung und der T-Verteilung, und berechnen Wahrscheinlichkeiten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Bedeutung von Hypothesentests, Alpha-Niveaus und p-Werten in der statistischen Analyse wird erkundet. Die Schüler wenden Konzepte und Techniken der Wahrscheinlichkeitsverteilung an, um praktische Probleme zu lösen und reale Daten zu analysieren.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren2 Aufgaben3 Plug-ins
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5 Videos•Insgesamt 27 Minuten
Zufallszahlen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen•5 Minuten
Nennen Sie Ihre Hypothese•4 Minuten
Normalverteilung•5 Minuten
T-Distribution•8 Minuten
Wahrscheinlichkeit, eine hohe oder niedrige Lehrbewertung zu erhalten•6 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 22 Minuten
Alpha (α) und P-Wert•10 Minuten
Standard-Normaltabelle•10 Minuten
Zusammenfassung und Highlights•2 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 36 Minuten
Übungsquiz: Einführung in die Wahrscheinlichkeitsverteilung•6 Minuten
Benotetes Quiz: Einführung in die Wahrscheinlichkeitsverteilung•30 Minuten
3 Plug-ins•Insgesamt 63 Minuten
Übung: Standard-Normalverteilung•30 Minuten
Übung: Wahrscheinlichkeitsverteilung•30 Minuten
Modul 3 Glossar: Einführung in Wahrscheinlichkeitsverteilungen•3 Minuten
Regressionsanalyse und Vorhersage
Modul 4•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses Modul konzentriert sich auf die Regressionsanalyse und ihre Bedeutung in der Unternehmensanalyse. Sie werden ein umfassendes Verständnis der Regressionsanalyse und ihrer Anwendungen bei der Untersuchung von Variablenbeziehungen und der Erstellung von Vorhersagen entwickeln. Das Modul umfasst die Erstellung von Regressionsmodellen und die Bewertung ihrer Annahmen, die Diagnose von Problemen und die Identifizierung möglicher Abhilfemaßnahmen. Darüber hinaus entwickeln Sie Prognosefähigkeiten, indem Sie Regressionstechniken anwenden, um zukünftige Trends und Ergebnisse vorherzusagen und so eine fundierte Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre2 Aufgaben4 Plug-ins
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8 Videos•Insgesamt 50 Minuten
Überblick über die Regressionsanalyse•7 Minuten
Einfache lineare Regression•7 Minuten
Erstellen und Interpretieren einfacher linearer Regressionsmodelle•4 Minuten
Multiple lineare Regression•5 Minuten
Erstellen und Interpretieren multipler linearer Regressionsmodelle•9 Minuten
(fakultativ) Annahmen und Diagnosen in der Regressionsanalyse•6 Minuten
Vorhersage mit Regression•6 Minuten
Anwendung von Regressionstechniken für Vorhersagen•6 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 2 Minuten
Zusammenfassung und Highlights•2 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 21 Minuten
Praxis-Quiz: Einführung in die Regressionsanalyse Beurteilungen•6 Minuten
Benotetes Quiz: Einführung in die Regressionsanalyse Beurteilungen•15 Minuten
Lesen: Der Unterschied zwischen einfacher und multipler linearer Regression•3 Minuten
Modul 4 Glossar: Regressionsanalyse und Vorhersage•5 Minuten
Analyse der Verkaufsleistung und Prognosen
Modul 5•5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Das Projekt konzentriert sich auf die Analyse der Verkaufsleistung durch Datenvisualisierung und die Erstellung einfacher Prognosen für zukünftige Verkäufe auf der Grundlage historischer Daten.
Wir bei IBM wissen, wie schnell sich die Technologie entwickelt, und sind uns bewusst, wie wichtig es für Unternehmen und Fachkräfte ist, schnell einsatzbereite, praxisnahe Fähigkeiten zu erwerben. Als marktführender Tech-Innovator setzen wir uns dafür ein, dass Sie in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich sind. Über das IBM Skills Network bieten unsere von Experten entwickelten Schulungsprogramme in den Bereichen künstliche Intelligenz, Softwareentwicklung, Cybersicherheit, Datenwissenschaft, Unternehmensführung und mehr die grundlegenden Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sich Ihren ersten Job zu sichern, Ihre Karriere voranzutreiben oder Ihren geschäftlichen Erfolg zu steigern. Ganz gleich, ob Sie sich selbst oder Ihr Team weiterbilden möchten, unsere Kurse, Spezialisierungen und professionellen Zertifikate vermitteln Ihnen das technische Fachwissen, das Sie und Ihr Unternehmen in einer wettbewerbsorientierten Welt auszeichnet.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
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