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Schulung Kompakte Einführung in die Datenanalyse mit R - für angehende data scientists
Schulungsformen
Inhouse-/Firmenschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Individualschulung
- 2 Tage - anpassbar
- Termin nach Wunsch
- Preis nach Angebot
- In Ihrem Hause oder bei der GFU
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Lernumgebung in der Cloud
Beschreibung
Auf der Suche nach einer anderen R Weiterbildung?
Schulungsziel
Sie können grundlegende Schritte mit R und RStudio im Bereich Data Science anwenden, so dass ein selbstständiges Arbeiten als data scientist möglich ist. Sie kennen die Konzepte von R und können Ihre eigene erste Datenanalyse durchführen. Wege, um weitergehende Algorithmen und Methoden in R zu finden sind bekannt, um das Wissen auch nach dem Seminar weiter ausbauen zu können. Sie haben einen Überblick über verwendete Algorithmen im Machine Learning und können diese voneinander differenzieren und in R anwenden. Sie arbeiten überwiegend selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Anhand eines durchgehenden Datenbeispiels werden die wichtigsten Bibliotheken besprochen und in umfangreichen Übungen trainiert.
Details
Wer teilnehmen sollte
Technisch interessierte Fachkräfte bzw. Projektleiter, angehende data scientists und Datenanalysten, welche einen Einstieg in die Programmiersprache R wünschen, um eigenständig an Data Science Projekten mitzuarbeiten oder ein besseres Verständnis für R Code zu erhalten. Die Teilnehmer benötigen keine Erfahrung mit R, sollten aber schon grundlegende Erfahrung mit einer Programmiersprache gehabt haben, um das Grundkonzept einer Programmiersprache zu verstehen. Überdies ist ein Basiswissen von grundlegenden statistischen Begriffen hilfreich (wie Mittelwert, Median, Perzentil, lineare Regression).
Ihre Schulung
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
| Lernmethode | |
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis | Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent. |
| Unterlagen | |
Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive. Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. | Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne. |
| Arbeitsplatz | |
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| Lernumgebung | |
Neu aufgesetzte Remote-Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter, sodass Sie über ein perfektes Setup für die Durchführung aller praktischen Übungen verfügen. | |
| Arbeitsmaterialien | |
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its | |
| Teilnahmebescheinigung | |
Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt. | Die Teilnahmebescheinigung inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt. |
Organisation
Präsenz-Schulung | Online-Schulung | |
|---|---|---|
| Teilnehmendenzahl | ||
min. 1, max. 8 Personen | ||
| Garantierte Durchführung * | ||
Ab 1 Teilnehmenden | ||
| Schulungszeiten | ||
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| Ort der Schulung | ||
 GFU SchulungszentrumAm Grauen Stein 27 51105 Köln-Deutz oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung Das Hygienekonzept wurde mit professioneller Hilfe umgesetzt und mit der zuständigen Behörde abgestimmt. Gerne stellen wir Ihnen dieses zur Verfügung. Darüber hinaus haben wir zu Ihrer Sicherheit das Schulungszentrum mit insgesamt 17 Trotec TAC V+ Hochleistungsluftreinigern ausgestattet. Durch die neuartig entwickelte Filtertechnik (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) wird die Raumluft mehrfach stündlich umgewälzt und infektiöse Aerosole im HEPA-Virenfilter zu 99.995% abgeschieden und abgetötet. Zusätzlich sind alle Räume mit CO2 Ampeln ausgestattet, wir stellen Ihnen gerne zertifizierte FFP2 Masken zur Verfügung. | ||
| Räumlichkeiten | ||
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur | Bequem aus dem Homeoffice von überall | |
| All-Inclusive | ||
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch | Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu. | |
| Barrierefreiheit | ||
Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei | - | |
Kostenfreie Services
Präsenz-Schulung | Online-Schulung |
|---|---|
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Inhalt
- Einführung
- Hintergrund zu R und RStudio
- Installieren von neuen Paketen und die Paketumgebung CRAN
- Lizenzinformationen
- Aspekte von R, die anders als in anderen Programmiersprachen sind
- Einführung in das Data Science Paket data.table
- Aufbau eines data.table und Ähnlichkeit zu SQL-Abfragen
- Verschiedene Möglichkeiten, Zeilen und Spalten zu extrahieren
- Möglichkeiten, auf Spalten direkt Berechnungen durchzuführen
- Abfragen nach Variablen gruppieren
- Daten einlesen
- Das Arbeitsverzeichnis in R und RStudio setzen
- Ein CSV bzw. Excel Datei einlesen und schreiben und Überblick über die nützlichsten Parameter
- Eine SPSS Datei einlesen und schreiben
- Die fread() Funktion, um effizient große Datenmengen einzulesen
- Daten binär in .RData speichern und laden
- Abfragen aus einer Datenbank (SQLite)
- Data handling in einem data.table
- Der := Operator in data.table
- Ersetzen von fehlenden Werten
- Eine Spalte erzeugen, löschen, ändern
- Zwischen Datentypen konvertieren
- lapply() und die Anwendung in einem data.table (mit .SD und .SDcols)
- Visualisierung mit ggplot2
- Die Idee hinter der Grammar of Graphics
- Aesthethics layer und geometries layer zur Erstellung erster Plots (boxplots, scatter plots, bar plots, Kerndichteschätzer, Histogramme, Linienplot)
- Statistics layer, um Statistiken durch ggplot2 zu plotten
- Aspekte der Darstellung (Größe der Datenpunkte, Farbe, Gruppierung) mit einer Variable steuern oder fest angeben
- Faceting - Mehrere Subplots erstellen, welche nach einer Kategorie geteilt sind
- Speichern der Plots
- Algorithmen im Data Science (theoretischer Überblick)
- Big Data und die vier Vs von Big data
- Was ist Machine Learning
- Die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning (supervised Learning - unsupervised learning - reinforcement learning)
- Einführung in wichtige Algorithmen: Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-means, Kerndichteschätzer
- Overfitten und wie ich es entdecken und vermeiden kann
- Kreuzvalidierung, confusion matrix, ROC Kurve
- Algorithmen im Data Science (in der Praxis)
- Die Schritte beim Modellieren (Aufteilung der Daten in Test-Train, Model erstellen, Model validieren)
- Praktische Umsetzung der theoretisch behandelten Algorithmen in R
- Trainieren und Validieren von verschiedenen Algorithmen (Lineare Regression, Logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-means, Kerndichteschätzer)
- Auswertung der Modellgüte auf dem Testdatensatz
- Eine ROC Kurve plotten
- Finaler use case zur Wiederholung des Gelernten
- Abgeschlossenes Projekt, indem die wichtigsten Schritte wiederholt werden können vom Daten Einlesen, Daten handling, über Visualisierung und Erstellen und Vergleich von Machine Learning Algorithmen
- Abgeschlossenes Projekt, indem die wichtigsten Schritte wiederholt werden können vom Daten Einlesen, Daten handling, über Visualisierung und Erstellen und Vergleich von Machine Learning Algorithmen
Buchungsmöglichkeiten
Online oder in Präsenz teilnehmen
Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.
Inhouse-/Firmenschulung
Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Individualschulung
Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.
- Online, Präsenz oder Hybrid
- Komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff
Was bedeutet Offene Schulung und Inhouse Schulung?
Bei einer offenen Schulung stehen Ort und Termin vorab fest. Jeder Interessent kann eine offene Schulung buchen, daher treffen Teilnehmer aus verschiedenen Unternehmen aufeinander.
Inhouse Schulungen können auf Ihren individuellen Schulungsbedarf zugeschnitten werden. Sie bestimmen den Teilnehmerkreis, Termin und Schulungsort.
Ist eine Inhouse Schulung die richtige Wahl?
Bei einer Inhouse Schulung gehen wir auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein und decken den Schulungsbedarf direkt bei Ihnen im Unternehmen ab.
Das spart Zeit und Geld und sorgt für einen schnellen Wissenstransfer Ihrer Mitarbeiter.
Wer kümmert sich um die Technik bei Inhouse Schulungen?
Eine komplette Lernumgebung in der Cloud mit Remote Zugriff ist für uns selbstverständlich. Sie müssen sich um nichts kümmern. Lediglich ein funktionierender PC oder Notebook mit Internetanschluss sollte für jeden Teilnehmer am Schulungstag bereit stehen.
Vorteile einer Inhouse Schulung
- Kompetente Seminarberatung
- Dozenten aus der Praxis
- Auf Ihre Bedürfnisse zugeschnittener individueller Lernstoff
- Sie können den Termin flexibel gestalten, so wie es für Sie am besten passt
- Unsere Inhouse Schulungen können Europaweit durchgeführt werden
- Der Fokus liegt auf Ihrem Schulungsbedarf, somit schonen Sie Ihr Budget
- Wissenslücken Ihrer Mitarbeitet werden schnell geschlossen