PDF-Download

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

23.11.-24.11.2017
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
22.03.-23.03.2018
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
20.09.-21.09.2018
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
Kein passender Termin? Termin
vorschlagen
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

Weitere Buchungsmöglichkeiten

Firmenschulung Anfragen
Inhouse-Schulung Anfragen
Individualschulung Anfragen

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

Offene Termine

23.11.-24.11.2017
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
22.03.-23.03.2018
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
20.09.-21.09.2018
2 Tage | 1.190,00
Köln   
Noch frei
Buchen Vormerken
Kein passender Termin? Termin
vorschlagen
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

Weitere Buchungsmöglichkeiten

Firmenschulung Anfragen
Inhouse-Schulung Anfragen
Individualschulung Anfragen


Ein Team einer Firma will simultan den Kurs Data Science mit R - Einführung in R frequentieren

In dem Fall kann ein Firmen-Training zum Thema Data Science mit R - Einführung in R passend sein. Das Thema der Schulung kann hierbei in Abstimmung mit den Trainern aufgestockt oder abgespeckt werden.

Haben die Seminarteilnehmer bereits Sachkenntnis in Data Science mit R - Einführung in R, sollte die Einleitung gekürzt werden. Eine kundenspezifische Weiterbildung rentiert sich ab drei Schulungsteilnehmern. Die Inhouse-Schulungen zum Thema Data Science mit R - Einführung in R finden manchmal in Hamburg, Bochum, Essen, Leipzig, Münster, Bielefeld, Düsseldorf, Stuttgart, Dortmund, Dresden, Frankfurt, München, Duisburg, Nürnberg, Berlin, Wuppertal, Hannover, Bremen, Bonn und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Themen passen zu Data Science mit R - Einführung in R?

Eine passende Erweiterung findet sich in Data Science mit R - Einführung in R mit

  • Lineare Regression
  • Histogramm
  • Pakete installieren und verwenden
  • Entwicklungsumgebungen (RStudio)

Erwägenswert ist auch ein Kurs von „Visual Analytics und Information Design Grundlagen“ mit dem Unterrichtsstoff von

  • Wirkung auf die Wahrnehmung erzielen 
  • Der Entwurfsprozess 
  • Welches Diagramm für welche Fragestellung 
  • Wahrnehmung  Wahrnehmungsaspekte von Visualisierungen 

Für Inhouse-Schulungen ist das Thema „IBM Cognos BI Analysis Studio - Multidimensionale Analysen “ mit den Unterpunkten Eingrenzen von Berichten mit Filtern in Analysis Studi und Asymmetrische Kreuztabellen erstellen  prädestiniert.

Für Professionals passt auch eine MDX - Die Abfragesprache für OLAP-Cubes Schulung. In diesem Workshop werden vor allen Dingen

  • Rolling Measures (z.B. 52-Weeks-High-Low) 
  • Syntax-Varianten des Joins, Einschliessen / Ausschliessen leerer Member 
  • Parent-Child-Hierarchieen:Navigation, Selektion, Berechnung, Metadaten 
  • Wichtige MDX-Funktionen: Rank, TopN, Lag, Lead u.a. 
geschult.

Haben Sie Fragen?
  • 0221 82 80 90
  • Chat offline
Empfangsdamen der GFU