Statistik für Data Science mit Python
Eine Einführung
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Beschreibung
Dieses Buch bietet eine kompakte, praxisnahe Einführung in die statistische Datenanalyse mit Python – exakt zugeschnitten auf ein einsemestriges Grundstudium in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Ohne unnötigen theoretischen Ballast führt es Schritt für Schritt von der Einrichtung moderner Arbeitsumgebungen wie Jupyter oder Google Colab über die deskriptive Statistik bis hin zu Schätz- und Testverfahren sowie zur Regressionsanalyse.
Im Mittelpunkt steht das Learning by Doing: Alle Methoden werden anhand klar nachvollziehbarer, reproduzierbarer Beispiele aus den Wirtschaftswissenschaften erläutert. So verlieren Studierende sowohl die „Statistik-Angst“ als auch den Respekt vor dem Programmieren. Das Buch schließt damit eine Lücke zwischen überfrachteten Standardwerken und blackboxartigen Softwarelösungen und macht Einsteiger schnell handlungsfähig – für Studienalltag, Hausarbeiten und erste eigene Datenprojekte.
Der Inhalt
- Der Start mit Python
- Datensätze durch statistische Maßzahlen charakterisieren
- Theoretische Verteilungen
- Schätz- und Testverfahren
- Korrelations- und Regressionsanalyse
Der Autor
Prof. Dr. Andre Jungmittag ist Professor für Volkswirtschaftslehre und Quantitative Methoden an der Frankfurt University of Applied Sciences und verfügt über mehr als 28 Jahre Forschungserfahrung. Seine Schwerpunkte liegen in Innovationsdynamik, Kreislaufwirtschaft und angewandter Ökonometrie. Zudem forschte er mehrere Jahre am Joint Research Centre der Europäischen Kommission.
Dieses Buch bietet eine kompakte, praxisnahe Einführung in die statistische Datenanalyse mit Python – exakt zugeschnitten auf ein einsemestriges Grundstudium in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Ohne unnötigen theoretischen Ballast führt es Schritt für Schritt von der Einrichtung moderner Arbeitsumgebungen wie Jupyter oder Google Colab über die deskriptive Statistik bis hin zu Schätz- und Testverfahren sowie zur Regressionsanalyse.
Im Mittelpunkt steht das Learning by Doing: Alle Methoden werden anhand klar nachvollziehbarer, reproduzierbarer Beispiele aus den Wirtschaftswissenschaften erläutert. So verlieren Studierende sowohl die „Statistik-Angst“ als auch den Respekt vor dem Programmieren. Das Buch schließt damit eine Lücke zwischen überfrachteten Standardwerken und blackboxartigen Softwarelösungen und macht Einsteiger schnell handlungsfähig – für Studienalltag, Hausarbeiten und erste eigene Datenprojekte.
Bietet einen kompakten, am wirtschaftswissenschaftlichen Grundstudium ausgerichteten Leitfaden für Statistik mit Python Überwindet die Statistik-Angst durch eine knappe, schrittweise und anwendungsorientierte Darstellung Veranschaulicht die Umsetzung statistischer Methoden in Python mit praxisnahen Beispiele und sichert Reproduzierbarkeit
Autor*in
Andre Jungmittag
Themen in »Statistik für Data Science mit Python«
Python für Statistik-Anfänger Datenanalyse mit Python Deskriptive Statistik Python Induktive Statistik Python Python Regression Korrelation Reproduzierbare Datenanalyse Statistische Methoden Python Jupyter Notebooks Statistik Python Data Science Einführung