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Lernen Datensatz Untersuchen | Mittelwert, Median und Modus mit Python
Statistik Lernen mit Python
course content

Kursinhalt

Statistik Lernen mit Python

Statistik Lernen mit Python

1. Grundlagen
2. Mittelwert, Median und Modus mit Python
3. Varianz und Standardabweichung
4. Kovarianz vs. Korrelation
5. Konfidenzintervall
6. Statistische Tests

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Datensatz Untersuchen

In diesem Abschnitt wird eine Stichprobe der Gehälter von IT-Spezialisten analysiert. Beginnen Sie mit der Betrachtung der ersten fünf Beobachtungen des Datensatzes:

  • work_year – das Jahr, in dem das Gehalt gezahlt wurde;

  • experience_level – Erfahrungsstufe: EN steht für Einstiegsniveau, MI für mittleres Niveau, SE für Senior-Niveau, EX für Führungsebene;

  • job_title – die Berufsbezeichnung;

  • salary – der Gehaltswert;

  • salary_currency – die Währung des Gehalts;

  • salary_in_usd – der Gehaltswert in USD;

  • company_location – der Standort des Unternehmens;

  • company_size – die Unternehmensgröße: S – Klein, M – Mittel, L – Groß.

Nun folgt eine Übersicht über Datentypen in der Statistik, gefolgt von einer Aktivität, bei der jeder Spaltenname dem entsprechenden Datentyp zugeordnet werden soll.

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Ordnen Sie den Spaltennamen dem jeweiligen Typ zu.

work_year
experience_level

salary_currency

salary_in_usd

company_size

Click or drag`n`drop items and fill in the blanks

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 2. Kapitel 1

Fragen Sie AI

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ChatGPT

Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen

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1. Grundlagen
2. Mittelwert, Median und Modus mit Python
3. Varianz und Standardabweichung
4. Kovarianz vs. Korrelation
5. Konfidenzintervall
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In diesem Abschnitt wird eine Stichprobe der Gehälter von IT-Spezialisten analysiert. Beginnen Sie mit der Betrachtung der ersten fünf Beobachtungen des Datensatzes:

  • work_year – das Jahr, in dem das Gehalt gezahlt wurde;

  • experience_level – Erfahrungsstufe: EN steht für Einstiegsniveau, MI für mittleres Niveau, SE für Senior-Niveau, EX für Führungsebene;

  • job_title – die Berufsbezeichnung;

  • salary – der Gehaltswert;

  • salary_currency – die Währung des Gehalts;

  • salary_in_usd – der Gehaltswert in USD;

  • company_location – der Standort des Unternehmens;

  • company_size – die Unternehmensgröße: S – Klein, M – Mittel, L – Groß.

Nun folgt eine Übersicht über Datentypen in der Statistik, gefolgt von einer Aktivität, bei der jeder Spaltenname dem entsprechenden Datentyp zugeordnet werden soll.

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Abschnitt 2. Kapitel 1
Wir sind enttäuscht, dass etwas schief gelaufen ist. Was ist passiert?
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