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 in 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 zunächst mit den Grundbegriffen vertraut und gehen dann schrittweise zu komplexeren Konzepten und Aufgaben über.

Dieser Abschnitt behandelt den ersten praxisnahen 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. Es erwartet Sie nur ein geringer Anteil an Theorie, dafür jedoch ein hoher Praxisanteil.

Ein unverzichtbarer Bestandteil im Alltag eines Data Analysts ist die Durchführung 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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