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R Schulungen & Inhouse-Seminare

R als Online-Schulung oder in Präsenz

  • 9 Seminare
  • 25 durchgeführte Termine
  • 72 zufriedene Teilnehmende
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Als Präsenz- oder Online-Schulung
R Programmierung - Grundkurs (1) 17 Teilnehmer bisher

Nach Teilnahme an diesem R Programmierung - Grundkurs beherrschen Sie die Basics im Programmieren mit R und können die Daten aufbereiten, auswerten und darstellen.

2 Tage
22.02.2024 (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
R Programmier-Workshop

Teilnehmerinnen und Teilnehmer sollen grundlegende und fortgeschrittene  Kenntnisse in der R-Programmierung erlangen, um Daten effektiv  analysieren, visualisieren und Vorhersagemodelle erstellen zu können.  Der Workshop wird durch praktische Übungen und ein gemeinsames Projekt  vertiefende Anwendungsmöglichkeiten bieten. 

Am Ende sollen die  Teilnehmerinnen und Teilnehmer in der Lage sein, komplexe Datenanalysen  durchzuführen, Vorhersagemodelle zu erstellen und Ergebnisse in  aussagekräftigen Visualisierungen zu präsentieren.

5 Tage
15.04.2024 (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Machine Learning Scientist mit R

Nach Abschluss des Seminars "Machine Learning Scientist mit R" werden die Teilnehmenden in der Lage sein,  Machine Learning-Modelle in R zu entwickeln, zu implementieren, zu  evaluieren und zu optimieren.

2 Tage
08.02.2024 (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft (2) 3 Teilnehmer bisher

Nach Teilnahme an der Schulung "Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft" verfügen Sie über die Kompetenz, die ein Data Scientist heutzutage im Unternehmen benötigt. Sie kennen sich bestens mit der Entwicklungsumgebung von R aus, und wissen, welches die wertvollsten Libraries für Data Science sind. Sie üben - basierend auf dem Standard Prozess - den Ablauf eines Data Science Projekts. Sie sind dann in der Lage, entsprechende Projekte eigenständig abzuwickeln.

2 Tage
08.02.2024 (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists (16) 29 Teilnehmer bisher

Nach Teilnahme an dieser Schulung wissen Sie, worum es bei Data Science geht und wie Sie einen Data Science Prozess in Ihrem Bereich gestalten können. Die entsprechenden Tools haben Sie bei praktischen Übungen eingesetzt und sind damit fit, erste Data Science Projekte in Ihrem Unternehmen zu begleiten. Sie können mit der Programmiersprache R und R Studio Ihre Data Science Aufgaben lösen. 

5 Tage
11.03.2024 (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Einführung R für Data Scientists (5) 29 Teilnehmer bisher

Das Seminar vermittelt das erforderliche Wissen, um R in der Praxis zielgerichtet einsetzen zu können. Dabei arbeiten Sie mit den wichtigsten Entwicklungsumgebungen an konkreten Aufgabenstellungen und lernen dabei die relevanten Funktionsbibliotheken für Data Science und Machine Learning kennen. In zahlreichen praktischen Übungen vertiefen Sie Ihr Wissen über die grundlegenden statistischen Verfahren und deren Implementierung in R. Mit dem fundierten Praxiswissen können Sie das Potenzial der Sprache für eigene Projekte kompetent einschätzen und erfolgreich für die Erstellung eigener Lösungen nutzen.

3 Tage
11.03.2024 (3 weitere Termine)
Plätze vorhanden Buchen ohne Risiko
Auch als:
Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Kompakte Einführung in die Datenanalyse mit R - für angehende data scientists 10 Teilnehmer bisher

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. 

2 Tage
Termin nach Wunsch
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Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

Als Präsenz- oder Online-Schulung
Datenanalyse mit R

Nach dem Seminar sollen die Teilnehmenden in der Lage sein, Daten zu  importieren, zu bereinigen, zu manipulieren, statistische Analysen  durchzuführen, Modelle zu erstellen und Ergebnisse visuell darzustellen. Sie sollen in der Lage sein, Datenanalyseprojekte eigenständig durchzuführen und Datenprobleme in ihrem beruflichen Umfeld zu lösen. Das Seminar soll den Teilnehmenden das Vertrauen geben, R als Werkzeug zur Datenanalyse einzusetzen und ihre analytischen Fähigkeiten weiterzuentwickeln.

4 Tage
Termin nach Wunsch
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Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science Business Akademie: R - Praxis mit Zertifizierung

Nach Teilnahme an dieser Schulung wissen Sie, wie Sie die Programmiersprache R und R Studio für Ihre Projekte anwenden. Funktionen, Konzepte und Strukturen sind Ihnen vertraut und Sie lösen Data Science Aufgaben mit R.
KNIME erlernen Sie interaktiv anhand eines Beispiels aus der Praxis und vertiefen so Ihre neuen Kenntnisse. Am Ende nutzen Sie KNIME erfolgreich für Ihre Projekte. Sie können einen Data Science Prozess in KNIME umsetzen.

5 Tage
Termin nach Wunsch
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Individual-, Firmen- und Inhouse-Schulung

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Kundenbewertungen
4/5

Insgesamt sehr positive und umfassende Wissensvermittlung. Es fehlt mir die intensivere Betrachtung der unterschiedlichsten Modellarten und Algorithmen. Vielleicht macht eine Verlängerung des Seminars Sinn oder es gibt eine weitere Veranstaltung in dem ausschließlich die Modelle und deren Einsatzgebiete erklärt werden.

Schulung Einführung R für Data Scientists
 Düsseldorf |  Manfred Zoonz (ThyssenKrupp Materials Services GmbH)
5/5

Eine sehr gute Einführung in das Thema

Schulung Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists
 Dortmund |  Jan-Philipp Diepenbrock (IVA SCHMETZ GmbH)
4/5

Meiner Erwartungen an Data Science und R wurden erfüllt.

Schulung Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists
 Hannover |  Maximilian Bartke (E.ON Digital Technology GmbH)
5/5

Inhaltlich sehr gut. Man merkt, dass der Schulungsleiter Erfahrung mitbringt.

Schulung Einführung R für Data Scientists
 Münster |  Steffen Ziegert (Informationsfabrik GmbH)
5/5

Seminar hat mir geholfen, mein Ziel zu erreichen

Schulung Einführung R für Data Scientists
 Karlsruhe |  André Kusick (1&1 Telecom GmbH)
5/5

Gute methodische Mischung aus Vortrag und Übung. Inhalte haben mir entscheidend weitergeholfen.

Schulung Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists
 Köln |  Sebastian Schirdewahn (DEVK Sach- und HUK Versicherungsverein a.G.)
5/5

Meine Erwartungen wurden erfüllt.

Schulung Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists
 Hard |  Matthias Werner (ALPLA Werke Alwin Lehner GmbH & Co KG)

Auszeichnungen & Mitgliedschaften

Brandeins Auszeichnung Focus Auszeichnung International Training Center Rating PerformNet's 2023 Training Center Award
Linux Professional Institute Logo Linux Foundation Authorized Training Partner Gesellschaft für Informatik Mitglied eato Mitglied Deutschlandstipendium Logo

Jede R Schulung kann auch als individualisierbares Inhouse-Training durchgeführt werden

Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
Offene Schulung

findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmer anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.

Firmen-/Inhouse-Schulung

geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können europaweit durchgeführt werden.

Individual-Schulung

bietet Ihnen Flexibilität bei Lerninhalten, Lernmethoden und Dauer. Sie erhalten eine 1-zu-1 Betreuung. Sie bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der R-Trainer passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.



R ist eine Implementierung von S mit den von S-Plus entwickelten zusätzlichen Modellen. In einigen Fällen waren die gleichen Personen beteiligt. R ist ein Open-Source-Projekt unter der GNU-Lizenz. Auf dieser Basis wächst R weiter, hauptsächlich durch das Hinzufügen von Paketen. Ein R-Paket ist eine Sammlung von Datensätzen, R-Funktionen, Dokumentation und dynamischen Load Items in C oder Fortran, die als Gruppe installiert und von einer R-Sitzung aus aufgerufen werden können. R-Pakete fügen neue Funktionen zu R hinzu, und durch diese Pakete können Forscher Rechenmethoden leicht unter ihresgleichen austauschen. Einige Pakete sind im Umfang begrenzt, andere repräsentieren ganze Bereiche der Statistik, und einige enthalten Spitzenentwicklungen. Tatsächlich erscheinen viele Entwicklungen in der Statistik zunächst als R-Pakete, bevor sie zu kommerzieller Software werden. 
Die Lernkurve für R ist nicht trivial. Ein Neuling kann eine menügesteuerte statistische Plattform öffnen und innerhalb von Minuten Ergebnisse erhalten. Nicht jeder möchte Programmierer werden, um Analyst zu werden, und vielleicht muss das auch nicht jeder.
R ist quelloffen. Die R-Gemeinschaft ist groß, reif und aktiv, und R gehört sicherlich zu den erfolgreicheren Open-Source-Projekten. Die Programmiersprache R ist ein bewährtes Konzept und ein bewährtes Produkt. Aber bei jedem Open-Source-Produkt hängt die Zuverlässigkeit von der Transparenz ab. Wir glauben an den Code, weil wir ihn selbst überprüfen können und weil andere Leute ihn überprüfen und Fehler melden können. Das ist nicht das Gleiche wie ein Unternehmensprojekt, das es auf sich nimmt, seine Software zu benchmarken und zu validieren. Bei weniger genutzen R Paketen ist durchaus möglich, dass keine richtigen Ergebnisse erzeugt werden.

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TEILNEHMENDE
2.331
SEMINARTHEMEN
30.929
DURCHGEFÜHRTE SEMINARE
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