In diesem Kurs werden wir mit **Seaborn**-Visualisierungen arbeiten und Datensätze mit **pandas** und **NumPy** manipulieren. Daher empfehle ich dringend, die folgenden Kurse zu belegen, um in diesem Kurs erfolgreich zu sein:

Das Verständnis von Statistik wird Ihren Horizont erweitern und es Ihnen ermöglichen, statistische Muster zu erkennen und mit Daten zu arbeiten. Beginnen wir mit den grundlegenden Definitionen: **Stichprobe** und **Population**.

**Population**

Die **Population** ist eine Menge identischer Elemente in unserer interessierenden Studie.

**Stichprobe**

Eine **Stichprobe** ist eine Teilmenge der Population, die die Merkmale der Population erfassen soll (sie spiegelt jedoch möglicherweise nicht immer die Merkmale der Population aufgrund ihrer **Qualität** genau wider).

**Stichprobe vs Population: Beispiel**

||**Population**|**Stichprobe**|
|---|---|---|
|**Beispiel:**|Alle Schüler in der Klasse|Top 5 Schüler in der Klasse|
|**Beispiel:**|Alle Absolventen der Universität|100 zufällige Absolventen der Universität|

Wählen Sie ein Beispiel für eine Stichprobe aus:

Dieser Kurs vermittelt Ihnen grundlegende Kenntnisse der Statistik. Er richtet sich an Studierende mit Grundkenntnissen der Python-Syntax, da sie mit den Modulen NumPy und pandas arbeiten werden. Im Laufe des Kurses werden Sie mit den grundlegenden Konzepten vertraut gemacht und dann schrittweise zu komplexeren Konzepten und Aufgaben übergehen.

Dieser Abschnitt wird uns helfen, mit dem ersten echten statistischen Fall umzugehen: das Finden von confidence intervals. Es erfordert Kenntnisse in den Bibliotheken NumPy, pandas, Matplotlib und Seaborn, um mathematische Formeln zu berechnen und Visualisierungen zu erstellen! Um Sie zu ermutigen, diesen Abschnitt zu bestehen, möchte ich darauf hinweisen, dass Sie auf eine kleine Menge Theorie, aber eine erhebliche Menge an Praxis stoßen werden!

Ein untrennbarer Teil des Lebens eines Datenanalysten ist das Durchführen von Hypothesentests. Nach Abschluss dieses Abschnitts werden Sie die Idee hinter dem Testen in der Statistik verstehen und in der Lage sein, einen t-Test mit Python durchzuführen.

	Population	Stichprobe
Beispiel:	Alle Schüler in der Klasse	Top 5 Schüler in der Klasse
Beispiel:	Alle Absolventen der Universität	100 zufällige Absolventen der Universität

Lernen von Statistik mit Python

Stichprobe vs Population