Statistics for Data Science — Deskriptiv + Inferentiell + Regression

Statistik ist das Fundament moderner Datenwissenschaft. Wer Daten verlässlich interpretieren, Modelle korrekt einsetzen und Ergebnisse belastbar kommunizieren möchte, braucht ein solides Verständnis statistischer Konzepte. Diese Weiterbildung vermittelt genau jenes Maß an statistischem Wissen und Intuition, das Data Scientists und Machine-Learning-Praktiker benötigen. Sie lernen deskriptive Maßzahlen ebenso wie inferentielle Testverfahren und verstehen, warum lineare Regression und andere Modelle auf diesen Grundlagen aufbauen. Das Programm schließt mit einer internationalen Zertifizierungsprüfung ab und eignet sich sowohl für Quereinsteiger als auch für erfahrene Fachkräfte, die ihre statistische Kompetenz systematisch ausbauen wollen.

Das erste Modul widmet sich der deskriptiven Statistik und bildet die unverzichtbare Basis für alle weiteren Inhalte. Hier werden Lage- und Streuungsmaße, grafische Darstellungsformen und die Exploration realer Datensätze behandelt. Teilnehmende lernen, Rohdaten systematisch zu beschreiben und erste Muster zu erkennen.

• Zentralmaße (Mittelwert, Median, Modus) und deren Verwendungszweck
• Streuungsmaße (Varianz, Standardabweichung, Interquartilsabstand)
• Häufigkeitsverteilungen, Histogramme und Boxplots
• Schiefe und Kurtosis als Formkennzahlen
• Bivariante Analysen und Korrelationsmatrizen
• Explorative Datenanalyse an Beispieldatensätzen

Das zweite Modul behandelt Stichprobenverfahren und legt dar, wie repräsentative Daten erhoben werden. Ein fundiertes Verständnis von Sampling ist entscheidend, um spätere Analysen korrekt einzuordnen und Verzerrungen zu vermeiden.

• Grundgesamtheit vs. Stichprobe: Definitionen und Abgrenzung
• Zufallsstichprobe, geschichtete Stichprobe, Klumpenstichprobe
• Stichprobenfehler und Konfidenzintervalle für Schätzungen
• Stichprobengrößenplanung und statistische Power
• Typische Sampling-Fehler und wie man sie erkennt
• Anwendungsbeispiele aus der Praxis der Datenwissenschaft

Das dritte Modul behandelt inferentielle Statistik und Hypothesentests, die es ermöglichen, aus Stichprobenbefunden auf die Grundgesamtheit zu schließen. Dieser Schritt ist in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen besonders relevant, weil Modellvergleiche und Feature-Selektionen häufig auf Testlogik beruhen.

• Null- und Alternativhypothesen formulieren
• Parametrische Tests (t-Test, ANOVA) und ihre Voraussetzungen
• Nichtparametrische Tests (Mann-Whitney, Chi-Quadrat)
• Typ-I- und Typ-II-Fehler sowie statistische Power
• Effektstärken und praktische Bedeutsamkeit vs. statistische Signifikanz
• Multiple Testing und Korrekturen (Bonferroni, FDR)

Praxisanwendungen — Regression und übergreifende Übungen

• Lineare Einfachregression: Modell aufstellen, Parameter schätzen, Gütemaße beurteilen
• Multiple lineare Regression und Multikollinearitätsprüfung
• Regressionsdiagnostik: Residualplots, Ausreißer, Leverage-Punkte
• Interpretation von Regressionskoeffizienten und p-Werten im Modellkontext
• Zusammenhang zwischen Regression und Korrelation
• Logistische Regression als Brücke zu Klassifikationsmodellen
• Einsatz von R oder Python für statistische Berechnungen (je nach Anbieter)
• Fallstudien aus realen Data-Science-Projekten
• Kreuzvalidierung als statistische Methode zur Modellbewertung
• Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern aus statistischer Sicht
• Statistische Grundlagen von Ensemble-Methoden (Bootstrapping, Bagging)
• Prüfungsvorbereitung und Probeexamen für die internationale Zertifizierung

Der Lernpfad schließt mit einer gezielten Prüfungsvorbereitung auf die internationale Zertifizierungsprüfung. Begleitend stehen Musterexamentools und virtuelle Übungsumgebungen zur Verfügung. Das Bildungsangebot ist als Combined Learning konzipiert, sodass Präsenz- und Online-Phasen flexibel kombinierbar sind.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die eine fundierte statistische Basis für Data-Science- und Machine-Learning-Anwendungen aufbauen oder vertiefen möchten. Typischerweise kommen die Teilnehmenden aus analytischen, technischen oder naturwissenschaftlichen Berufsfeldern und möchten ihre Karriere im Bereich Datenwissenschaft gezielt weiterentwickeln.

• Quereinsteiger aus IT, Ingenieurwesen oder Naturwissenschaften mit Interesse an Datenwissenschaft
• IT-Fachleute und Softwareentwickler, die statistische Methoden in ihre Arbeit integrieren wollen
• Analysten und Wirtschaftswissenschaftler, die ihre quantitative Methodenkompetenz erweitern möchten
• Berufsrückkehrerinnen und Berufsrückkehrer, die sich für den wachsenden Data-Science-Markt qualifizieren
• Fachkräfte, die eine international anerkannte Zertifizierung im Bereich Data Science anstreben

Die Weiterbildung wird überwiegend als Combined Learning durchgeführt, das Präsenzphasen mit Online-Lerneinheiten verbindet. Ergänzend stehen virtuelle Übungsumgebungen bereit, in denen Teilnehmende statistische Methoden direkt an realen und simulierten Datensätzen erproben können. Begleitende Musterexamentools bereiten gezielt auf die internationale Zertifizierungsprüfung vor. Teils sind Online-Seminar-Formate verfügbar, die eine ortsunabhängige Teilnahme ermöglichen. Der Unterricht kombiniert theoretische Erläuterungen mit praktischen Übungsaufgaben und Fallbeispielen aus der Datenwissenschaft.

Der Lernpfad ist je nach individuellem Tempo und Anbieter unterschiedlich angelegt. Standardmäßig umfasst er mehrere Tage bis zu einer Woche im Vollzeitformat; eine Variante als Teilzeitkurs kann sich über mehrere Monate erstrecken. Konkrete Termine und Stundenumfänge werden im Beratungsgespräch vor Kursbeginn festgelegt und im individuellen Lernplan dokumentiert.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein international anerkanntes Herstellerzertifikat sowie ein Lehrgangszertifikat des Anbieters (New Horizons). Die Zertifizierungsprüfung wird unter standardisierten Prüfungsbedingungen abgelegt. Das Zertifikat dokumentiert nachweislich die erworbenen statistischen Kompetenzen und wird von Arbeitgebern im deutschsprachigen und internationalen Raum anerkannt. Zusätzlich kann eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Bildungsträgers ausgestellt werden.

Statistisches Denken ist in der modernen Arbeitswelt gefragter denn je. Data Scientists, Analysten und Produktteams müssen täglich auf Basis von Daten Entscheidungen treffen, und wer dabei statistische Konzepte souverän beherrscht, liefert verlässlichere Ergebnisse und überzeugt in der Kommunikation mit Stakeholdern. Diese Weiterbildung schafft genau dieses Fundament: von deskriptiver Statistik über Stichprobenverfahren bis hin zu inferentiellen Tests und linearer Regression entsteht ein kohärentes Bild der quantitativen Methoden, die in der Datenwissenschaft tagtäglich Anwendung finden. Das internationale Zertifikat erhöht die Sichtbarkeit auf dem Arbeitsmarkt erheblich. Arbeitgeber in der DACH-Region und international suchen gezielt nach Fachkräften, die ihre statistischen Kenntnisse durch anerkannte Prüfungen belegen können. Kombiniert mit einem individuellen Lernplan und professioneller Prüfungsvorbereitung bietet diese Weiterbildung eine strukturierte und effiziente Route in datengetriebene Berufsbilder. Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist diese Weiterbildung in der Regel über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters förderbar. Darüber hinaus kommen je nach persönlicher Situation das Qualifizierungschancengesetz, Leistungen zur Rehabilitation und Teilhabe am Arbeitsleben sowie Förderungen der Deutschen Rentenversicherung und die Berufsförderung der Bundeswehr als Finanzierungswege in Betracht. Das individuelle Beratungsgespräch klärt, welche Fördermöglichkeit im konkreten Fall am besten geeignet ist.