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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.
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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