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R Schulungen & Inhouse-Seminare
Auch als R Online Schulung im Virtual Classroom

  • 4 Seminare
  • 18 durchgeführte Termine
  • 52 zufriedene Teilnehmer
Als Programmiersprache ist R ähnlich wie viele andere. Jeder, der jemals Code geschrieben hat, wird in R vieles finden, was ihm vertraut ist. Die Besonderheit von R liegt in der statistischen Philosophie, die es unterstützt. R ist eine Open-Source-Implementierung von S, einer Programmierumgebung für Datenanalyse und Grafik. 
R ist eine leistungsfähige Skriptsprache mit Zugang zu Perl-ähnlichen regulären Ausdrücken für die Behandlung von Text. Unordentliche Daten erfordern die Ressourcen einer Programmiersprache, und obwohl es in SAS und SPSS Skriptsprachen für Aufgaben gibt, die über das Dropdown-Menü hinausgehen, wurde R als Programmiersprache geschrieben und ist daher ein besseres Werkzeug für diesen Zweck. 

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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
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Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche 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
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Als Präsenz- oder Online-Schulung
Einführung R für Data Scientists (5) 25 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
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Als Präsenz- oder Online-Schulung
Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientists (16) 28 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
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Kompakte Einführung in die Datenanalyse mit R - für angehende data scientistsauf Anfrage2 Preis nach Angebot
Data Science Business Akademie: R - Praxiswoche mit Zertifizierungauf Anfrage5 Preis nach Angebot
Einführung R für Data Scientistsauf Anfrage3 Preis nach Angebot
Data Science und R Einführung - Komplett für angehende Data Scientistsauf Anfrage5 Preis nach Angebot
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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 (IN-FAB) 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)
Wir sind top-bewertet
4.8 von 5 Punkten, basierend auf 5.839 abgegebenen Stimmen.
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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