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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Tag eins: Sprachgrundlagen
- Kurseinführung
- Über Data Science
- Definition von Data Science.
- Prozess der Durchführung von Data Science.
- Einführung in die R-Sprache
- Variablen und Typen
- Steuerstrukturen (Schleifen / Konditionale)
- R-Skalare, Vektoren und Matrizen
- Definieren von R-Vektoren.
- Matrizes.
- String- und Textmanipulation
- Character-Datentyp.
- Datei-E/A.
- Listen
- Funktionen
- Einführung in Funktionen.
- Closures.
- lapply/sapply-Funktionen.
- DataFrames
- Labs für alle Abschnitte.
Tag zwei: Fortgeschrittenes R-Programming
- DataFrames und Datei-E/A
- Daten aus Dateien lesen
- Datenvorbereitung
- Eingebaute Datensätze
- Visualisierung
- Grafik-Paket.
- plot()/barplot()/hist()/boxplot()/Scatter Plot.
- Heat Map.
- ggplot2-Paket (qplot(), ggplot()).
- Erforschung mit Dplyr
- Labs für alle Abschnitte.
Voraussetzungen
- Eine grundlegende Programmierfahrung ist bevorzugt.
Zielgruppe
- Data Analysts.
Erfahrungsberichte (3)
Endlich habe ich das Konzept der Pipes verstanden und weiß, wie ich R in unserem Arbeitskontext einsetzen kann.
Katrin Groth - Senatsverwaltung fur Bildung, Jugend und Familie
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung
eine Vielzahl von Punkten
Joanna - Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Zywnosciowej-PIB
Kurs - Statistical Analysis with Stata and R
Maschinelle Übersetzung
Kenntnisse des Trainers, maßgeschneidert, alle Themen abgedeckt
eleni - EUAA
Kurs - Forecasting with R
Maschinelle Übersetzung
