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Schulungsübersicht

Tag Eins: Grundlagen der Sprache

  • Einführung in den Kurs
  • Über Data Science
    • Definition von Data Science
    • Der Prozess der Durchführung von Data Science.
  • Einführung in die R-Sprache
  • Variablen und Typen
  • Kontrollstrukturen (Schleifen / Bedingte Anweisungen)
  • R-Skalare, Vektoren und Matrizen
    • Definition von R-Vektoren
    • Matrizen
  • String- und Textmanipulation
    • Zeichendatentyp
    • Datei-E/A
  • Listen
  • Funktionen
    • Einführung in Funktionen
    • Closures
    • lapply/sapply-Funktionen
  • DataFrames
  • Labore für alle Abschnitte

Tag Zwei: Mittelstufe R-Programmierung

  • DataFrames und Datei-E/A
  • Lesen von Daten aus Dateien
  • Datenvorbereitung
  • Eingebaute Datensätze
  • Visualisierung
    • Grafikpaket
    • plot() / barplot() / hist() / boxplot() / Scatter-Plot
    • Heatmap
    • ggplot2-Paket (qplot(), ggplot())
  • Exploration mit Dplyr
  • Labore für alle Abschnitte

Tag Drei: Fortgeschrittene Programmierung mit R

  • Statistische Modellierung mit R
    • Statistische Funktionen
    • Umgang mit NA
    • Verteilungen (Binomial, Poisson, Normal)
  • Regression
    • Einführung in lineare Regressionen
  • Empfehlungen
  • Textverarbeitung (tm-Paket / Wordclouds)
  • Clustering
    • Einführung in Clustering
    • KMeans
  • Klassifikation
    • Einführung in die Klassifikation
    • Naive Bayes
    • Entscheidungsbäume
    • Training mit caret-Paket
    • Bewertung von Algorithmen
  • R und Big Data
    • Verbindung von R mit Datenbanken
    • Big-Data-Ökosystem
  • Labore für alle Abschnitte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse in der Programmierung sind von Vorteil

Vorbereitung

  • Ein aktueller Laptop
  • Die neueste Version von R Studio und die R-Umgebung installiert
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (7)

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