Statistik für Data Science: deskriptive + inferentielle Statistik, Hypothesentests, lineare Regression.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 24. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Statistik ist das Fundament von Data Science und Machine Learning. Wer hier solide ist, wählt richtige Tools, interpretiert Ergebnisse korrekt und vermeidet teure Fehler.
**Was du am Ende kannst:**
- Deskriptive Statistik souverän anwenden
- Inferentielle Statistik für Schlussfolgerungen nutzen
- Stichprobenziehung methodisch korrekt durchführen
- Hypothesentests strukturiert aufsetzen
- Lineare Regression interpretieren
- Statistische Ergebnisse für Data Science richtig deuten
- Werkzeug-Wahl für unterschiedliche Probleme treffen
**Inhalte im Detail:**
- Deskriptive Statistik: Lage- und Streumaße
- Verteilungen: Normal, t, Chi-Quadrat
- Inferentielle Statistik: Punkt-Schätzer, Konfidenzintervalle
- Stichproben-Methoden: SRS, Stratified, Cluster
- Hypothesentests: t-Test, ANOVA, Chi-Quadrat-Test
- P-Wert + Signifikanz korrekt interpretieren
- Lineare Regression: Annahmen, Diagnose, R²
- Multiple Regression
- Logistische Regression Light
**Berufschancen:**
- Data Scientist
- Machine Learning Engineer
- Daten Analyst / Data Analyst
- Gehälter: 50-72k € Einstieg, 75-105k € senior
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
Python dominiert in Industrie, R in akademischer Statistik. Beide werden teils integriert.
Solide Statistik ist Pflicht für ML — diese Vorbereitung essentiell.
AZAV-zertifizierte Anbieter, Bildungsgutschein und QCG möglich.
A/B-Tests, Marketingexperimente, Medizin-Studien — überall wo Daten Entscheidungen treiben.
Datenvisualisierung mit Google Looker Studio (ehemals Data Studio): Datenanbindung, Dashboards, interaktive Reports. Für Datenanalysten und Business-Intelligence-Einsteiger.
Quereinstieg in den Datenanalysten-Beruf: Excel, Power BI, SQL. Praxisorientiert mit Daten-Cleaning, Dashboards und Reporting. Für angehende Junior-Data-Analysten.
Data Science kompakt: Python + Pandas + EDA + Visualisierung + ML-Einstieg. Solider Quereinstieg.
BI Analyst: MCSA BI Reporting + MCSE Data Management & Analytics + PRINCE2 Practitioner.
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Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.
MOC 20778: Power BI-Datenanalyse, DAX, Power Query, Datenmodelle, Reports, Mobile App.