Möchtest du dich in Richtung Data Science oder Data Analytics entwickeln?Gute Neuigkeiten, du brauchst keinen Abschluss in Mathematik - dieser Kurs gibt dir das praktische Wissen an die Hand, das du für Data Science im Bereich Statistik und Mathematik benötigst.
Falls du vorhast Data Scientist oder Data Analyst zu werden, dann ist es notwendig, dass du ein stabiles Fundament im Bereich Statistik & Wahrscheinlichkeitstheorie hast.
Klar steckt hinter Data Science mehr als nur Statistik. Dennoch spielen Mathematik und Statistik eine essentielle Rolle, wenn du als Data Scientist arbeiten möchtest.
Ich weiß, dass es nicht unbedingt einfach ist ein stabiles Fundament im Bereich Statistik aufzubauen. Aus diesem Grund habe ich diese Statistik-Masterclass erstellt.
Warum solltest du diesen Kurs wählen?
- Das ist der eine Kurs, den du in Statistik absolvierst.
- Falls du mit Daten arbeitest, ist das genau der richtige Kurs um dich mit dem praktischen Wissen auszustatten.
- Du lernst direkt von einem Mathematiker, der zugleich auch als Data Scientist arbeitet.
- Dieser Kurs vermittelt beides: Theorie & Praktisches Wissen
- Nach dem du diesen Kurs abgeschlossen hast, hast du alles, was du brauchst um Statistik & Wahrscheinlichkeit in deinem beruflichen Alltag im Bereich Data Science und Data Analytics zu meistern.
Dieser Kurs gibt dir die Chance auf systematische Art die wichtigsten Konzepte in Statistik & Wahrscheinlichkeitstheorie zu meistern:
Deskriptive Statistik, Hypothesentests, Regressionsanalyse, Analysis of Variance sowie weitere fortgeschrittene Machine Learning Techniken wie Logistische Regression, Polynomiale Regression, Entscheidungsbäume, Regression Trees und mehr.
In realen Anwendungsbeispielen lernst du das Statistik-Wissen, das du für eine Laufbahn als Data Scientist oder Data Analyst brauchst schnell & einfach.
Wenn sich das für dich gut anhört und du diese Themen gerne lernen willst, dann nutze die Chance deine Fähigkeiten auszubauen und deine Karriere voranzubringen indem du dich in den Kurs einschreibst.
