Statistiker in R

Ein Statistiker oder eine Statistikerin sammelt und analysiert Daten und hilft Unternehmen, quantitative Daten sinnvoll zu nutzen, indem er oder sie Trends erkennt und Vorhersagen trifft.

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Beschreibung des Lernpfades

Statistiker in R

Entdecke die Macht der Statistik mit R

Werde zum Statistiker und hilf dabei, reale Probleme in verschiedenen Branchen zu lösen, indem du die statistischen Methoden und Werkzeuge in R beherrschst. In diesem Lernpfad lernst du, wie du eine Vielzahl von Datensätzen sammelst, analysierst und genaue Schlussfolgerungen daraus ziehst. Sammle praktische Erfahrungen bei der Untersuchung und Modellierung von Daten, der Interpretation von Ergebnissen und der effektiven Kommunikation deiner Ergebnisse.

Wesentliche Fähigkeiten für einen Statistiker

Während des Lernpfads entwickelst du ein solides Fundament in den wichtigsten Bereichen der Statistik, darunter:

Wahrscheinlichkeitsrechnung und Zufallsvariablen
Regressionsanalyse und prädiktive Modellierung
Stichprobenverfahren und Erhebungsdesign
Hypothesentests und Schlussfolgerungen
Versuchsplanung und Analyse
Bayes'sche Datenanalyse
Faktorenanalyse und latente Variablen

Komplexe Probleme mit Daten aus der realen Welt lösen

Wende dein statistisches Wissen an, um echte Herausforderungen in Wirtschaft, Technik und Wissenschaft zu meistern. Lerne, Trends zu erkennen, datengestützte Vorhersagen zu treffen und den Stakeholdern verwertbare Erkenntnisse zu liefern. Durch die Arbeit mit verschiedenen Datensätzen sammelst du die praktische Erfahrung, die du für eine erfolgreiche Tätigkeit als Statistiker/in brauchst.

R für statistische Analysen nutzen

R ist die bevorzugte Programmiersprache für Statistikerinnen und Statistiker, da sie eine umfangreiche Sammlung von Statistikpaketen und -werkzeugen enthält. In diesem Lernpfad lernst du, wie du die Funktionen von R nutzen kannst, um deinen Arbeitsablauf zu optimieren und fortgeschrittene Analysen durchzuführen. Von der Datenbearbeitung mit dplyr bis zur Erstellung von Visualisierungen mit ggplot2 beherrschst du die wichtigsten Werkzeuge des Handwerks.

Bringe deine Karriere als Statistiker/in voran

Statistikerinnen und Statistiker sind in allen Branchen sehr gefragt, zum Beispiel im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und in der Technologiebranche. Wenn du diesen Lernpfad absolvierst, hast du die Fähigkeiten und das Portfolio, um:

Bewirb dich als Statistiker bei Top-Unternehmen
Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams, um datengestützte Entscheidungen zu treffen
Kommuniziere statistische Ergebnisse sowohl an ein technisches als auch an ein nichttechnisches Publikum
Beitrag zu Spitzenforschung und Innovation
Bringe deine Karriere mit gefragtem Fachwissen voran

Egal, ob du ein angehender Statistiker oder ein Profi bist, der seine Fähigkeiten erweitern möchte, dieser Lernpfad wird dich mit dem Wissen und der praktischen Erfahrung ausstatten, die du brauchst, um in diesem Bereich erfolgreich zu sein.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Track

Course
1
Einführung in die Statistik in R
Erweitern Sie Ihre Statistikkenntnisse und lernen Sie, Daten zu sammeln, zu analysieren und Schlussfolgerungen zu ziehen.
Course
2
Foundations of Probability in R
In this course, you'll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
Course
3
Introduction to Regression in R
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
Course
4
Intermediate Regression in R
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Course
7
Sampling in R
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
Course
8
Hypothesentests in R
Course
9
Experimental Design in R
In this course you'll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
Course
13
Analyzing Survey Data in R
Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
Course
15
Hierarchical and Mixed Effects Models in R
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
Course
16
Survival Analysis in R
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
Course
18
Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
Course
21
Factor Analysis in R
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
Course
23
Foundations of Inference in R
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
Project
Bonus
How Environmental Factors Influence Wildlife Populations
Explore habitat data using factor and survival analysis tools.

Statistiker in R

13 Kurse

Track
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