Summary  
This chapter introduces pattern matching as a way to dispatch inputs to the correct function implementation based on their shape or value, enabling concise and expressive branching logic.  

General domain of usage  
Data processing

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 Verlauf des Kurses machen Sie sich mit den grundlegenden Konzepten vertraut und gehen dann schrittweise zu komplexeren Konzepten und Aufgaben über.

Dieser Abschnitt behandelt den ersten realen statistischen Anwendungsfall: das Bestimmen von Konfidenzintervallen. Dafür sind Kenntnisse in den Bibliotheken NumPy, pandas, Matplotlib und Seaborn erforderlich, um mathematische Formeln zu berechnen und Visualisierungen zu erstellen. In diesem Abschnitt erwartet Sie nur wenig Theorie, aber ein hoher Praxisanteil!

Ein unverzichtbarer Bestandteil der Arbeit eines Data Analysts ist das Durchführen von Hypothesentests. Nach Abschluss dieses Abschnitts verstehen Sie das Konzept des Testens in der Statistik und können einen t-Test mit Python durchführen.

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