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R Basiskurs

Der R Basiskurs richtet sich an Teilnehmer und Teilnehmerinnen, welche die statistische Software R als Werkzeug für die Analyse und Visualisierung eigener Daten erlernen möchten und dabei keine Vorkenntnisse besitzen oder eine Auffrischung Ihrer Kenntnisse wünschen.

Neben einer Einführung zur allgemeinen Bedienung von R wird vor allem auch die praktische Anwendung einfacher statistischer Analysen an realen Daten demonstriert. Alle vorgestellten statistischen Methoden und Themen werden anschaulich erläutert, vorgeführt und mithilfe von Auf­gaben von den Teilnehmern unter intensiver Aufsicht eingeübt.

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R Vertiefungskurs

Der R-Vertiefungskurs ist eine individuelle Kombination der beliebtesten Inhalte unserer beiden Kurse "Praktische Datenanalyse mit R" und "Programmieren mit R" und dient der allgemeinen Vertiefung in R. Dieser Kurs richtet sich an Teilnehmer, die bereits erste Erfahrungen mit R gesammelt haben (In einem früheren Basiskurs oder im Selbststudium). Aufbauend auf grundlegenden R-Kenntnissen werden einfache Techniken vermittelt, mittels derer sich das komplexe Werkzeug R leichter und effizienter bedienen lässt. Weiterhin werden einige bekannte Methoden aus der Statistik vorgestellt, die zur Analyse eigener Daten verwendet werden können. Alle verwendeten statistischen Verfahren und Programmiertechniken werden an echten Daten Beispielen motiviert und mit Hilfe von Übungsaufgaben von den Teilnehmern eingeübt. Zudem wird in dem Anwendungsteil des Kurses auch auf die Interpretation der Ergebnisse eingegangen.

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Fortgeschrittene Visualisierung mit ggplot2

Die Fähigkeit flexible, visuell ansprechende und audrucksstarke Abbildungen zu erstellen ist ein essentieller Schritt im Workflow der Datenverarbeitung. Von explorativer Datenanalyse, über die Visualisierung von Modellierungsergebnissen hin zu komplexen Abbildungen, angeordnet in einen Grid-Layout.

Dieser Kurs führt sie in das meistverwendete Abbildungssystem in R, ggplot2, ein.

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Machine Learning in R

In diesem Kurs werden Methoden und Konzepte des maschinellen Lernens zur Analyse komplexer Klassifikations- und Regressionsprobleme vorgestellt, die besonders für die Modellierung überwachter, nicht-linearer Zusammenhänge geeignet sind.
Die grundlegenden Prinzipien der vorgestellten Methoden und Konzepte werden für Anfänger verständlich erläutert, deren Funktionsweise illustriert und die Vor- und Nachteile sowie Besonderheiten diskutiert. Alle eingeführten Themen werden anhand praktischer Beispiele und Anwendungsfälle veranschaulicht und mit Übungsaufgaben von Teilnehmern eingeübt.
Im Kurs kommt die Anwendung der Software R und insbesondere das R package mlr: Machine Learning in R zum Einsatz, welches auch vom Team der Essential Data Science Training GmbH seit Jahren mitentwickelt wird.

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