Multivariate Statistik in Python

Die Multivariaten Statistik in Kombination mit inferenzstatistischen Grundlagen gehört zum Basiswissen des Datenanalysten. Mit diesem Kurs erhalten Sie das methodische Rüstzeug um die großen Vertreter der Statistik auf Ihre analytischen Problemstellungen anzuwenden und mit Python umzusetzen.

Der Kurs umfasst 4 übergeordnete Einheiten: Inferenzstatistische Grundlagen, Lineare Regressionsanalyse, Clusteranalyse und Hauptkomponentenanalyse. In den Einheiten erhalten die Teilnehmer zunächst eine theoretische Einführung in die Konzepte und Verfahren. Anschließend werden diese in Python anhand von Beispieldaten umgesetzt. In kleinen Übungseinheiten haben die Teilnehmer schließlich die Gelegenheit das erlernte auszuprobieren.

Grundlagen der Inferenzstatistik kennenlernen

Einführung in die methodischen Grundlagen der multivariaten Verfahren

Grundlegenden Techniken der inferenzstatistischen und multivariaten Datenanalyse mit Python beherrschen

• Inferenzstatistik
• Grundidee, zentraler Grenzwertsatz, Stichprobenverfahren, zentrale Kennwerte, Verteilungen
• Hypothesentests (Korrelationen, T-Test, ANOVA)
• Lineare Regressionsanalyse
• Grundidee & Kausalität, Modellerstellung, Evaluationstechniken, Interpretation der Parameter, ß-Koeffizienten, Multiple Regressionsanalyse, Diagnostik, Visualisierungen
• Clusteranalyse
• k-Nearest Neighbors, k-Means, Agglomerative Clusteranalyse, Visualisierungen
• Principal-Component-Analyse (PCA)
• Grundidee, Extraktion der Hauptkomponenten, Eigenwerte, Kummunalitäten, Hauptachsenanalyse, Kaiser-Kriterium, Elbogenkriterium, Faktorrotation

Grundlegende Programmiererfahrung in Python sollte vorhanden sein.

Training am eigenen Laptop

 (Softwarevoraussetzungen und Installationsanleitung erhalten Sie im Vorfeld)