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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Tag eins: Sprachgrundlagen
- Kurseinführung
- Über Data Science
- Definition von Data Science.
- Prozess der Durchführung von Data Science.
- Einführung in die R-Sprache
- Variablen und Typen
- Kontrollstrukturen (Schleifen / Bedingungen)
- R-Scalare, Vektoren und Matrizen
- Definition von R-Vektoren
- Matrizen
- Zeichenfolgen- und Textmanipulation
- Zeichendatentyp
- Datei-Ein-/Ausgabe
- Listen
- Funktionen
- Einführung in Funktionen
- Closures (Abschlüsse)
- fapply/sapply-Funktionen
- DataFrames
- Laborübungen für alle Abschnitte
Tag zwei: Fortgeschrittene R-Programmierung
- DataFrames und Datei-Ein-/Ausgabe
- Daten aus Dateien lesen
- Datenaufbereitung
- Integrierte Datensätze
- Visualisierung
- Grafikpaket
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / Streudiagramm
- Heatmap
- ggplot2-Paket (qplot(), ggplot())
- Exploration mit Dplyr
- Laborübungen für alle Abschnitte
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse sind von Vorteil.
Zielgruppe
- Datenanalysten
Erfahrungsberichte (3)
Endlich habe ich das Konzept der Pipes verstanden und weiß, wie ich R in unserem Arbeitskontext einsetzen kann.
Katrin Groth - Senatsverwaltung fur Bildung, Jugend und Familie
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung
eine Vielzahl von Punkten
Joanna - Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Zywnosciowej-PIB
Kurs - Statistical Analysis with Stata and R
Maschinelle Übersetzung
Kenntnisse des Trainers, maßgeschneidert, alle Themen abgedeckt
eleni - EUAA
Kurs - Forecasting with R
Maschinelle Übersetzung
