Python für Stochastik und Wahrscheinlichkeitstheorie

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Lernen Sie die wichtigsten Werkzeuge der Wahrscheinlichkeitstheorie – praxisnah anhand der Programmiersprache Python. IT-Experte Fabio Basler zeigt in seinem Videokurs anhand vieler anschaulicher praktischer Beispiele, wie Sie moderne Konzepte in Ihre Entwicklung einfließen lassen. Sie können direkt mitmachen und Ihr erlerntes Wissen anhand von Übungsaufgaben und Quiz überprüfen.

  • Stochastik und Wahrscheinlichkeitsrechnung anschaulich erklärt in 37 Lektionen
  • Prüfen Sie das Gelernte in Wissenstests
  • Stellen Sie den Experten Fragen über das Q&A-Modul
  • Machen Sie mit bei praktischen Übungen
  • Inkl. Quelltext der Programmieraufgaben
Anzahl:
Artikel-Beschreibung
Die Stochastik gilt als Teilbereich der Statistik und verfolgt das Ziel, Gesetzmäßigkeiten zufälliger Ereignisse zu systematisieren anhand von Wahrscheinlichkeiten.

In diesem Kurs machen Sie sich mit den wichtigsten Werkzeugen der Wahrscheinlichkeitstheorie vertraut. In vier Abschnitten erklärt Data Scientist Fabio Basler alles über die mathematische Systematisierung von Wahrscheinlichkeiten anwendungsorientiert anhand der Programmiersprache Python. Dabei lernen Sie, Zufallsgeschehen durch Modelle zu formulieren wie durch die Binomial-, Hypergeometrische-, Poisson- oder Normalverteilung.

Falls die Welt der Stochastik neu für Sie ist und Sie sich zum Datenanalysten weiterbilden möchten, erhalten Sie in diesem Kurs einen perfekten Einstieg in das Thema.


Länge:  03:40 Stunden




Alle Lektionen im Überblick:

  • Herzlich willkommen zu diesem Kurs
  • Einführung
  • Stochastik und Kombinatorik
    • Kapitelüberblick
    • Einführung in die Stochastik
    • Einführung in Kombinatorik
    • Kombinatorik in Python
    • Einführung in Zufallsvariablen
    • Einführung in Wahrscheinlichkeitsverteilungen
    • Quiz: Stochastik und Kombinatorik
  • Binomialverteilung
    • Kapitelüberblick
    • Einführung in Binomialverteilung
    • Funktionen in Python
    • Approximation in Python
    • Rechenbeispiel
    • Aufgabe zur Binomialverteilung
    • Lösung zur Aufgabe
    • Quiz: Binomialverteilung
  • Hypergeometrische Verteilung
    • Kapitelüberblick
    • Einführung in Hypergeometrische Verteilung
    • Funktionen in Python
    • Approximation in Python
    • Rechenbeispiel
    • Aufgabe zur Hypergeometrischen Verteilung
    • Lösung zur Aufgabe
    • Quiz: Hypergeometrische Verteilung
  • Poisson-Verteilung
    • Kapitelüberblick
    • Einführung in Poisson-Verteilung
    • Funktionen in Python
    • Approximation in Python
    • Rechenbeispiel
    • Aufgabe zur Poisson-Verteilung
    • Lösung zur Aufgabe
    • Quiz: Poisson-Verteilung
  • Normalverteilung
    • Kapitelüberblick
    • Einführung in Normalverteilung
    • Anwendungsbeispiel
    • Funktionen in Python
    • Rechenbeispiel
    • Rechenbeispiel
    • Lösung zur Aufgabe
    • Quiz: Normalverteilung
  • Abschluss
    • Fazit und Kursabschluss

  • Über den Trainer:

    Fabio hat bereits am Anfang seines Studiums eine große Passion für Statistik und Data Science entwickelt. Über mehrere Semester hinweg konnte er als Tutor zahlreiche Studierende erfolgreich auf ihre Prüfungen und den Berufsalltag vorbereiten. Er arbeitet als Datenanalyst und gibt gerne sein Wissen über Online-Kurse und Seminare weiter.


    So lernen Sie mit diesem Videokurs:

    In den Videokursen von heise Academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt. Sie können den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen, die Sie interessieren.  Die persönliche Lernumgebung der heise Academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:

    • Flexibler Videoplayer mit vielen Steuerungsmöglichkeiten
    • Wissensquizzes zur Lernkontrolle
    • Lernhistorie und Lernfortschritt
    • Lesezeichen und Notizen 
    • Volltextsuche in den Videos
    • Frage-den-Experten-Modul
    • Übungsmaterial zum Mitmachen
    • Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte


    Technische Voraussetzungen:

    Für diesen Videokurs wird lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.

    Artikel-Details
    Anbieter:
    Heise Medien GmbH & Co. KG
    Artikelnummer:
    python-fuer-stochastik-und-wahrscheinlichkeitstheorie-2097
    Veröffentlicht:
    08.12.2022