Schulung - Data Science mit R
Datenanalyse und Statistik ohne Vorkenntnisse
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2.130,10 € inkl. 19% MwSt.
In diesem Kurs werden Ihnen grundlegende Kenntnisse über die Programmiersprache R vermittelt, die in den Bereichen Statistik, Data Science und Machine Learning weit verbreitet ist. Sie werden RStudio als Entwicklungsumgebung kennenlernen, die am häufigsten für R verwendet wird. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Formaten einzulesen, Daten mit ggplot2 zu visualisieren und Daten mit dplyr aus tidyverse zu bereinigen (z.B. fehlende Werte ersetzen, Zeilen und Spalten anpassen, neue Spalten erstellen).
Sie werden in der Lage sein, eigene einfache Funktionen zu schreiben und Control Flows (z.B. For-Schleifen, If-Else-Anweisungen) in R umzusetzen. Sie werden das Grundkonzept von tidyverse/dplyr verstehen und in der Lage sein, Data Wrangling und Data Cleaning durchzuführen.
Der Kurs wird Ihnen die verschiedenen Arten des Machine Learning (überwacht, unüberwacht und verstärkt) vorstellen. Sie werden in der Lage sein, Algorithmen in R eigenständig zu trainieren, zu validieren, einen Train-Test Split durchzuführen und Gütekriterien zur Bewertung von Algorithmen zu berechnen und zu interpretieren. Sie werden bekannte Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest und k-means Clustering verstehen und in R implementieren können.
Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, R eigenständig für Machine Learning und Data Science zu verwenden und Ihr Wissen weiter auszubauen. Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf der praktischen Anwendung in RStudio mit Unterstützung des Dozenten.
Wer sollte teilnehmen:
Zielgruppe
Dieses Seminar richtet sich an Fachleute, die in ihrem Unternehmen in den Bereichen Data Science, Datenanalyse mit R oder verwandten Bereichen wie Machine Learning oder Data Analysis tätig sind oder sein werden. Es konzentriert sich auf den Einsatz von Machine Learning-Algorithmen.Voraussetzungen
Die Teilnahme am Data Science in R Kurs erfordert keine vorherigen Kenntnisse in R. Es ist jedoch wichtig, grundlegende Programmierkenntnisse in einer anderen Sprache zu haben, da wir in R Variablen erstellen, Werte zuweisen und eigene Funktionen oder for-Schleifen schreiben.Statistische Grundlagen sind ebenfalls erforderlich. Teilnehmer sollten mit Begriffen wie Mittelwert, Standardabweichung, Median und Normalverteilung vertraut sein. Kenntnisse über das Summenzeichen, das Integral und mathematische Funktionen sind ebenfalls hilfreich. Es ist auch wichtig, die drei logischen Operatoren UND, ODER und NICHT zu kennen.
Da wir Daten mit R analysieren, sollten die Teilnehmer bereits mit der Arbeit mit Daten in Excel oder einer BI-Software vertraut sein, da wir beispielsweise spaltenweise einfache Statistiken wie den Mittelwert oder die Varianz berechnen.
Die Dokumentation und weitere Ressourcen zu R sind hauptsächlich in englischer Sprache verfügbar. Daher werden die Folien dieses Kurses auf Englisch sein. Das Seminar selbst wird jedoch auf Deutsch abgehalten.
Trainingsprogramm
Schulungsmethode
In diesem Data Mining Training liegt der Fokus auf der praktischen Anwendung. Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, eigenständig mit RStudio zu programmieren, um das Gelernte zu üben und eventuelle Unklarheiten sofort zu klären. Der Trainer steht zur Verfügung, um bei Lösungen zu unterstützen und weiterführende Fragen zu beantworten.
Hinweis
Technik im Data Science mit R Seminar
Die Teilnehmer benötigen für die Übungsaufgaben Laptops. Wir empfehlen, Ihren eigenen Laptop mit der vorab installierten Software mitzubringen. Eine genaue Installationsanleitung für die Software wird Ihnen vor dem Seminar per E-Mail zugesandt.
Bitte prüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Zugangsbeschränkungen im Internet hat. Die digitalen Unterlagen (Skript, Code, Dateien) werden im Seminar online zum Download zur Verfügung gestellt. Sie erhalten vor dem Seminar per E-Mail den Link zu einer Testdatei zum Download, um dies überprüfen zu können.
Sie sollten sich in firmenfremde WLAN-Netze registrieren können.
Als Backup Lösung ist es möglich, dass der USB Port bei Ihrem Laptop freigeschalten ist, um damit verwendete Dateien oder sonstige Unterlagen übertragen zu können.
In der Schulung wird das Betriebssystem Windows verwendet. Der Umgang mit Ihrem verwendeten Betriebssystem und Laptop sollte bekannt sein. Insbesondere sollten Sie ohne Schwierigkeiten Sonderzeichen auf der Tastatur finden (insbesondere bei Apple Geräten werden auf manchen Tastaturen nicht immer runde, eckige bzw. geschweifte Klammern dargestellt).
Hinweis für Online-Schulungen:
Für unsere Online-Schulungen möchten wir Sie darauf hinweisen, dass es von Vorteil ist, wenn Sie über zwei Bildschirme verfügen. Ein zusätzlicher Bildschirm ermöglicht es Ihnen, die Schulungsinhalte auf einem Bildschirm anzuzeigen, während Sie auf dem anderen Bildschirm praktische Übungen durchführen oder Anwendungen parallel öffnen können.
Durch die Verwendung von zwei Bildschirmen können Sie die Schulungsinhalte effektiver verfolgen und gleichzeitig interaktiv an den Übungen teilnehmen, ohne zwischen Fenstern hin- und herwechseln zu müssen.
Wir empfehlen daher, sich im Vorfeld auf die Schulung mit einem zusätzlichen Bildschirm vorzubereiten, um das bestmögliche Lernerlebnis zu gewährleisten
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