Grundlagen der Statistik mit Python (Präsenzkurs)

Die Weiterbildung Grundlagen der Statistik mit Python besteht aus einem zweitägigen Basistraining und einem dreitägigen Aufbautraining, die voneinander unabhängig besucht werden können. Im Basistraining wird in die Programmiersprache Python und in die Grundlagen zur deskriptiven Statistik und deskriptiven Auswertung von Daten eingeführt. Im Aufbautraining werden die Grundlagen der schließenden Statistik vermittelt und in die Datenanalyse mit Hilfe statistischer Tests (Signifikanztests) und in das multivariate Verfahren der Varianzanalyse zur simultanen Analyse einer Vielzahl von Mittelwerten eingeführt. In beiden Teilkursen wird die Entwicklungsumgebung Spyder verwendet, die den großen Vorteil hat, ähnlich wie in RStudio an vielen Python-Skripten zugleich arbeiten als auch die unter Forschern so beliebten Jupyter Notebooks verwenden zu können. Das zweitägige Basistraining vom Python-Kurs bietet eine Einführung in die Grundfunktionen von Python und Spyder und eine Einführung in die deskriptive Statistik mit den folgenden statistischen Konzepten und Grundbegriffen und deren Umsetzung mit Hilfe des Python-Pakets pandas: Grundgesamtheit, Stichprobe, Variablen, Häufigkeiten, Datenimport, Datenaufbereitung, Datenanalyse, deskriptive Statistik (Beschreibung von Stichproben mit Häufigkeitstabellen und Zentral-, Streuungs- und Zusammenhangsmaßen) und die professionelle Darstellung von statistischen Ergebnissen mit Grafiken wie Histogramme, Balkendiagramme, Kreisdiagramme, Boxplots, Streudiagramme und Liniendiagramme, die mit seaborn und matplotlib erstellt werden. In dem dreitägigen Aufbautraining vom Python-Kurs wird in die schließende Statistik und die Anwendung von statistischen Tests (auch Signifikanztests oder Hypothesentests genannt) und dem multivariaten Verfahren der Varianzanalyse mit den folgenden statistischen Methoden und deren Umsetzung mit den Python-Paketen SciPy und statsmodels eingeführt: parametrische und verteilungsfreie Signifikanztests zur Signifikanzprüfung der Kennwerte von Stichproben (Mittelwerte, Mediane, Standardabweichungen, Häufigkeiten) und die Varianzanalyse. Die Varianzanalyse erlaubt die simultane Analyse einer Vielzahl von Mittelwerten verschiedener (Teil-) Stichproben. Sie kann überall dort eingesetzt werden, wo Gruppen miteinander verglichen werden sollen, dabei auch die Veränderungen von Gruppen über mehrere Zeitpunkte. Damit ist die Varianzanalyse das Verfahren der ersten Wahl zur Auswertung von Daten aus Experimenten, Quasi-Experimenten, Befragungen, Beobachtungsstudien und randomisierten kontrollierten Studien im Rahmen von Pretest-Posttest-Designs. Die Varianzanalyse ist das grundlegende statistische Verfahren zur Evaluation der Wirksamkeit von Maßnahmen und Interventionen.

Zielgruppe

Diese Weiterbildung ist sowohl für Anfänger als auch Programmierer mit wenig oder keinen Erfahrungen in Statistik, Datenanalysen und der Anwendung der statistischen Programmiersprache Python und der Entwicklungsumgebung Spyder konzipiert, die eine Einführung in die Grundlagen der deskriptiven und schließenden Statistik und deren professionelle Anwendung mit Python lernen möchten. Inhaltlich richtet sich das Python-Seminar an Anwender, Fachkräfte, Doktoranden und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Business Intelligence) und der psychologischen, klinischen, pharmazeutischen und biologischen Forschung. Die Verfahren sind dabei in allen empirischen Wissenschaften anwendbar.

Zielsetzung

die Grundfunktionen der Entwickungsumgebung Sypder und der Programmiersprache Python lernen, mit der interaktiven Shell IPython umgehen lernen, die Grundlagen der deskriptiven und schließenden Statistik verstehen und anwenden können, Daten importieren, aufbereiten und auswerten können, einfache Python-Skripte erstellen und testen können, Ergebnisse von deskriptiven Auswertungen, Signifikanztests und Varianzanalysen darstellen, erläutern und interpretieren können, Grafiken mit seaborn erstellen können

Hinweise zur Prüfung und Zertifikat/Abschluss

Schulungszertifikat bei Anwesenheit von mind. 90 % der Schulungszeit

Förderungsmöglichkeiten

Bildungsurlaub, Weiterbildungsscheck, Weiterbildungsbonus, QualiScheck (kein Bildungsgutschein)

Teilnahmevorraussetzungen

Es werden für das Basis-Training bzw. für das Komplett-Training allgemeine Computerkenntnisse (Erfahrung in der Anwendung von Textverarbeitungs- und Tabellenkalkulationsprogrammen) und Grundkenntnisse in der Mathematik (Grundkenntnisse in der Statistik sind von Vorteil, aber nicht erforderlich) vorausgesetzt. Sie sollten in der Lage sein, relativ routiniert und fehlerfrei zu tippen (es wird viel getippt und häufige Tippfehler können den Lernfortschritt erschweren). Im Aufbau-Training werden grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit Python und Spyder wie Datenimport, Datenaufbereitung, Grafikerstellung und die Erstellung deskriptiver Statistiken vorausgesetzt, ständig angewendet und vertieft.

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. Selbstzahler erhalten 50 % Rabatt, der Kurs besteht außerdem aus 2 einzeln buchbaren Teilkursen (Basiskurs 2 Tage + Aufbaukurs 3 Tage)