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Semantische Schicht und Metrik-Store
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Data Science

Semantische Schicht und Metrik-Store

Eine semantische Schicht ist eine Abstraktionsebene zwischen den physischen Datenquellen und den Konsumenten von Daten, die fachliche Geschäftslogik, Definitionen und Bez...

  • Unterscheiden Sie Metriken von Kennzahlen und wenden Sie die...
  • Entwerfen Sie die Architektur einer semantischen Schicht, ei...
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Fehlende Daten und multiple Imputation
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Data Science

Fehlende Daten und multiple Imputation

Fehlende Daten sind ein allgegenwärtiges Phänomen in nahezu jeder empirischen Studie – sei es durch Antwortverweigerung, technische Ausfälle oder Studienabbrüche.

  • Analysieren Sie die Mechanismen fehlender Daten (MCAR, MAR,...
  • Bewerten Sie einfache Verfahren wie Listenweises Löschen und...
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Überlebenszeitanalyse und Ereigniszeitmodelle
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Überlebenszeitanalyse und Ereigniszeitmodelle

Die Überlebenszeitanalyse ist ein Zweig der Statistik, der sich mit der Modellierung der Zeit bis zum Eintreten eines Ereignisses befasst – sei es Tod, Krankheitsrückfall...

  • Schätzen Sie die Überlebensfunktion mit der Kaplan-Meier-Met...
  • Passen Sie parametrische Verteilungen wie Exponential oder W...
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Bayesianische Media-Mix-Modellierung
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Bayesianische Media-Mix-Modellierung

Die Bayesianische Media-Mix-Modellierung ist ein statistischer Ansatz zur Quantifizierung des Beitrags einzelner Marketingkanäle zu Verkaufs- oder Geschäftsergebnissen.

  • Analysieren Sie die Grundlagen der Media-Mix-Modellierung un...
  • Wenden Sie Bayes'sche Prinzipien an, um Unsicherheiten in de...
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Inkrementalitätstest-Design
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Inkrementalitätstest-Design

Inkrementalitätstest-Design ist die Disziplin, Experimente so zu konzipieren, dass sie den kausalen Effekt einer Maßnahme isolieren – also den Unterschied zwischen dem, w...

  • Analysieren Sie das Konzept der Inkrementalität und seine Ro...
  • Entwerfen Sie ein kontrolliertes Experiment zur Isolierung d...
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Kampagnenmessung mit synthetischer Kontrollgruppe
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Kampagnenmessung mit synthetischer Kontrollgruppe

Die Kampagnenmessung mit synthetischer Kontrollgruppe ist ein statistisches Verfahren zur Schätzung kausaler Effekte, wenn keine echte Kontrollgruppe vorliegt.

  • Analysieren Sie kausale Effekte von Kampagnen mithilfe des P...
  • Entwerfen Sie eine synthetische Kontrollgruppe für eine Kamp...
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Statistische Teststärke für Inkrementalitätstests
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Statistische Teststärke für Inkrementalitätstests

Die statistische Teststärke (Power) beschreibt die Wahrscheinlichkeit, einen tatsächlich vorhandenen Effekt in einem Experiment auch als signifikant zu erkennen.

  • Erklären Sie die Beziehung zwischen Fehlerarten (Typ I und I...
  • Entwerfen Sie einen Inkrementalitätstest, der den kausalen E...
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Machine Learning Nachfrageprognose
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Machine Learning Nachfrageprognose

Machine Learning Nachfrageprognose ist ein Teilgebiet des Predictive Analytics, das sich mit der Vorhersage zukünftiger Nachfrage auf Basis historischer Zeitreihendaten b...

  • Bereiten Sie Zeitreihendaten für die Analyse auf, indem Sie...
  • Visualisieren Sie Zeitreihen mit Linien- und Saisonplots, um...
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Statistik im Alltag
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Statistik im Alltag

Statistik im Alltag bezeichnet die Anwendung statistischer Methoden und Denkweisen auf alltägliche Situationen, von Wettervorhersagen über Produktbewertungen bis zu polit...

  • Reflektieren Sie die Bedeutung statistischer Denkweisen für...
  • Unterscheiden Sie zwischen verschiedenen Datentypen und bewe...
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No-Code Datenanalyse mit AI
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No-Code Datenanalyse mit AI

No-Code Datenanalyse mit AI bezeichnet die Nutzung grafischer Benutzeroberflächen und künstlicher Intelligenz, um Daten zu erfassen, zu bereinigen, zu untersuchen und zu...

  • Erklären Sie die Grundlagen der No-Code Datenanalyse und den...
  • Richten Sie ein No-Code Datenanalyse-Tool ein und importiere...
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Interaktive Dashboards mit KI erstellen
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Interaktive Dashboards mit KI erstellen

Interaktive Dashboards mit KI erstellen bezeichnet die Entwicklung von Analyseoberflächen, die Nutzereingaben in Echtzeit verarbeiten und durch maschinelles Lernen angere...

  • Sie identifizieren die Potenziale von KI in interaktiven Das...
  • Sie bereiten Rohdaten mit Python auf, indem Sie fehlende Wer...
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KI-gestützte Datenbereinigung und -aufbereitung
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KI-gestützte Datenbereinigung und -aufbereitung

KI-gestützte Datenbereinigung und -aufbereitung bezeichnet die Kombination etablierter Datenqualitätsverfahren mit maschinellem Lernen und statistischen Modellen, um Rohd...

  • Datenqualitätsmetriken definieren und auf reale Datensätze a...
  • Klassische Verfahren wie regelbasierte Filterung und statist...
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Absatzprognose mit KI und Tabellenkalkulation
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Absatzprognose mit KI und Tabellenkalkulation

Absatzprognose mit KI und Tabellenkalkulation bezeichnet die Verbindung von Verfahren der Künstlichen Intelligenz mit den alltäglichen Analysefunktionen von Programmen wi...

  • Den strategischen Prozess der Absatzprognose analysieren und...
  • Rohdaten mithilfe von Tabellenkalkulationsfunktionen bereini...
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Von Rohdaten zu KI-Erkenntnissen
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Von Rohdaten zu KI-Erkenntnissen

Von Rohdaten zu KI-Erkenntnissen beschreibt den ganzheitlichen Prozess, aus unbearbeiteten, oft chaotischen Datenbeständen mithilfe künstlicher Intelligenz handlungsrelev...

  • Sie bereiten heterogene Rohdaten aus verschiedenen Quellen a...
  • Sie führen eine explorative Datenanalyse durch, um Muster, A...
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KI-gestütztes KPI-Tracking und Performance-Monitoring
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KI-gestütztes KPI-Tracking und Performance-Monitoring

KI-gestütztes KPI-Tracking und Performance-Monitoring bezeichnet die Anwendung maschineller Lernverfahren und statistischer Modelle auf die kontinuierliche Überwachung, A...

  • Definieren und selektieren Sie relevante KPIs für unterschie...
  • Bereiten Sie heterogene Unternehmensdaten aus verschiedenen...
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