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R Crashkurs

Der R Crash Kurs richtet sich an Teilnehmer, die ihre Kenntnisse in R auffrischen möchten oder die Statistiksoftware R und ihre Syntax auf einem sehr einfachen Niveau erlernen möchten. Alle vorgestellten Themen werden mit Hilfe von Übungen der Teilnehmer unter intensiver Anleitung ausführlich erläutert, demonstriert und geübt.

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Janek ThomasR Crash Course, R
R Basiskurs: Grundlagen der Datenanalyse

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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Patrick TuR Basiskurs, R
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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Patrick TuR-Vertiefungskurs, R
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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Janek Thomasggplot2, R
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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Deep Learning in R

Neuronale Netze als Methode des maschinellen Lernens haben in den letzten 10 Jahren wieder massiv an Bedeutung gewonnen. Dies liegt insbesondere an einer nun besser möglichen Optimierung von tiefen und neuartigen Netzwerkarchitekturen, die zu massiven Durchbrüchen in der Verarbeitung von Bild-, Sprach- und Textdaten geführt haben.

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Multivariate Verfahren und Unsupervised Learning in R

Multivariate Verfahren beschäftigen sich mit dem Auffinden und der Modellierung von Strukturen in höherdimensionalen Datensätzen. Die behandelten Themen sind einerseits die Diskriminanzanalyse, ein multivariates Verfahren aus dem Bereich des Supervised Machine Learning, und andererseits Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Clusteranalyse, welches bekannte multivariate Verfahren aus dem Bereich des Unsupervised Machine Learning sind.

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Reporting & Programmieren in R

Dieser Kurs dient der allgemeinen Vertiefung in R und richtet sich an Teilnehmer, die bereits erste Erfahrungen mit R gesammelt haben (z.B. im Basiskurs oder im Selbststudium). Aufbauend auf grundlegenden R-Kenntnissen werden einfache Techniken vermittelt, mittels derer sich R leichter und effizienter bedienen lässt. Zudem wird darauf eingegangen, wie sich statistische Ergebnisse aus R Code automatisch und dynamisch in Berichten einbinden lässt (automatisiertes Reporting).

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Praktische Datenanalyse in R

Dieser Kurs wurde für Personen konzipiert, die klassische Verfahren aus der Statistik mit Hilfe von R zur Analyse eigener Daten verwenden möchten. Ziel dieses Kurses ist es den Teilnehmern einen guten Überblick über die verschiedenen Datenanalyseverfahren zu vermitteln, sodass die erlernten Methoden selbständig auf die jeweiligen Arbeitsgebiete und Daten angewandt werden können.
Alle verwendeten statistischen Verfahren werden zur Auffrischung erklärt, an echten Datenbeispielen motiviert, demonstriert und mit Hilfe von Übungsaufgaben eingeübt. Zudem wird in dem Anwendungsteil des Kurses auch auf die inhaltliche Interpretation der Ergebnisse eingegangen. Kurssprache und Kursunterlagen sind auf Deutsch.

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