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Schulung Data Science mit R - Einführung in R (S1962)

R ist mit über zwei Millionen Nutzern weltweit eine der meistverwendeten Programmiersprachen im data science. Als eine der de-facto data science Programmiersprachen (neben Python) bieten viele data science Software Anbieter Schnittstellen zu R an. Sie erhalten einen Einblick in Algorithmen und Einführung in die Data Science Programmiersprache R.

Offene Termine

22.11.-23.11.2017
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
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Buchen ohne Risiko:
  • Keine Vorkasse
  • Kostenloses Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenlos teil

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Schulungs-Ziel

Sie lernen einen Überblick über den Cross Industry Standard Process for Data Mining und über verwendete Algorithmik, um Data Science Ergebnisse besser zu verstehen und kritisch zu hinterfragen. Die Grundlagen der Programmiersprache R werden erlernt, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist. Sie arbeiten selbstständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden.

Wer sollte teilnehmen

Technisch interessierte Fach- und Führungskräfte, welche einen Einstieg in die Programmiersprache R wünschen, um eigenständig an data sciene Projekten mitzuarbeiten und einen besseren Überblick über die Tätigkeit von data scientists zu erhalten. Die Teilnehmer sollten erste Erfahrung mit Programmiersprachen haben, um das Grundkonzept einer Programmiersprache zu verstehen. Überdies ist ein Grundwissen von grundlegenden statistischen Begriffen notwendig (wie Mittelwert, Median, Perzentil).

Inhalt

  • Einführung
    • Datenstrukturen in R
    • Eigenschaften von Daten
    • Pakete installieren und verwenden
    • Hilfe und weiterführende Informationen finden 
    • Entwicklungsumgebungen (RStudio)
  • Visualisierung
    • Pakete basics und ggplot2 
    • Scatterplot, Linienplot
    • Histogramm
    • Kerndichteschätzer
    • Barplot
    • Speichern von Grafiken
  • Datenverarbeitung
    • Pakete dplyr, data.table
    • R als Taschenrechner
    • Sortieren und auswählen auf Matrizen 
    • Daten umformen
  • Daten einlesen und grundlegende Statistiken
    • Pakete foreign, dpylr, lubridate
    • Deskriptive Statistiken
    • Zufallszahlen
    • Daten aus verschiedenen Quellen einlesen 
    • Arbeiten mit Datum und Zeit
  • Algorithmen im Data Science
    • Überblick über die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning 
    • Technischer Überblick über Machine Learning Algorithmen
    • Lineare Regression
    • K-means
    • Random Forest
  • Fallbeispiel zur Wiederholung des Gelernten
    • Abgeschlossens Projekt bearbeiten vom Daten einlesen, verarbeiten bis zur Modellierung und Visualisierung

Schulungszeiten und Teilnehmerzahl

Teilnehmerzahl:min. 1, max. 8 Personen

Schulungszeiten: Tag, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetag 09:00 - 16:00 Uhr

Ort der Schulung: GFU-Schulungszentrum Köln oder bei Ihnen als Inhouse-Schulung

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Eine Gruppe einer Firma will zeitgleich die Schulung Data Science mit R - Einführung in R besuchen

In dem Fall kann ein kundenspezifisches Seminar zur Thematik Data Science mit R - Einführung in R angebracht sein. Der Unterrichtsstoff der Schulung kann hierbei in Abstimmung mit den Dozenten ergänzt oder verdichtet werden.

Haben die Mitarbeiter bereits Vorwissen in Data Science mit R - Einführung in R, sollte der Anfang entfallen. Eine Firmen-Bildungsmaßnahme rentiert sich bei mindestens 3 Mitarbeitern. Die Firmen-Schulungen zum Thema Data Science mit R - Einführung in R finden bisweilen in der Umgebung von Düsseldorf, München, Frankfurt, Berlin, Bremen, Duisburg, Dresden, Wuppertal, Dortmund, Nürnberg, Bochum, Hannover, Essen, Bonn, Leipzig, Stuttgart, Münster, Bielefeld, Hamburg und Köln am Rhein in NRW statt.

Inhouse-Schulungen zu Data Science mit R - Einführung in R bundesweit

  • Freie und Hansestadt Hamburg Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Pakete installieren und verwenden | Entwicklungsumgebungen (RStudio)
  • Landeshauptstadt Stuttgart von Baden-Württemberg
  • Schulungs-Schwerpunkt: Lineare Regression | K-means
  • Bundeshauptstadt Berlin Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Technischer Überblick über Machine Learning Algorithmen | Histogramm
  • Landeshaupt München von Bayern
  • Schulungs-Schwerpunkt: Daten aus verschiedenen Quellen einlesen  | Datenverarbeitung Pakete dplyr, data.table
  • Frankfurt am Main in Hessen
  • Schulungs-Schwerpunkt: Barplot|Speichern von Grafiken
  • Köln am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: R als Taschenrechner | Zufallszahlen
  • Hansestadt Bremen Stadtstaat
  • Schulungs-Schwerpunkt: Arbeiten mit Datum und Zeit | Daten umformen
  • Landeshauptstadt von Nordrhein-Westfalen Düsseldorf am Rhein
  • Schulungs-Schwerpunkt: Sortieren und auswählen auf Matrizen |Scatterplot, Linienplot

Wenn alle Seminarbesucher damit einverstanden sind, kann die Data Science mit R - Einführung in R Schulung hinsichtlich "Deskriptive Statistiken" am Rande gestreift werden und dafür wird "Eigenschaften von Daten" intensiver behandelt oder vice-versa.

Welche Kurse erweitern Data Science mit R - Einführung in R?

Eine passende Erweiterung bildet MS-TSQL Aufbau für Professionals mit

  • Cursor in T-SQL, Cursor-Varianten
  • Verschachtelte Transaktionen
  • Entwicklung von T-SQL in SQL Server
  • Performance-Optimierungen SQL Profiler

Empfehlenswert ist auch ein Kurs von „MDX - Die Abfragesprache für OLAP-Cubes“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • Sortieren und Filtern von Membern 
  • Wichtige MDX-Funktionen: Rank, TopN, Lag, Lead u.a. 
  • Verwenden von Member Properties 
  • Allgemeines  Einführung in die MDX-Terminologie 

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „IBM Cognos BI Analysis Studio - Multidimensionale Analysen “ mit dem Unterrichtsgegenstand Rang von Mitgliedern anzeigen  und Drillverhalten in verschachtelten Zeilen und Spalten erkennen  Verschachtelte Ebenen vertauschen  geeignet.

Für Fortgeschrittene eignet sich eine Microsoft-SQL Server 2016/2014/2012/2008 R2 Analysis Services (OLAP) Schulung. In diesem Training werden insbesondere

  • Cubes im OLAP Server OLAP-Datenbank
  • Aufbereitungsarten
  • Eigenschaften berechnender Elemente
  • Der OLAP Server Grundlagen
behandelt.

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  • 0221 82 80 90
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