Schulungsübersicht
Tag Eins: Grundlagen der Sprache
- Kurs introduction
- Einführung in die Data Science
- Definition von Data Science
- Der Prozess der Durchführung von Data Science.
- Einführung in die R-Sprache
- Variablen und Datentypen
- Kontrollstrukturen (Schleifen / Bedingte Anweisungen)
- R-Scalar, Vektoren und Matrizen
- Definiieren von R-Vektoren
- Matrizen
- Zeichenketten- und Textbearbeitung
- Zeichendatentyp
- Datei-Eingabe/Ausgabe (File IO)
- Listen
- Funktionen
- Einführung in Funktionen
- Closure-Funktionen
- lapply/sapply-Funktionen
- DataFrames
- Übungen für alle Abschnitte
Tag Zwei: Fortgeschrittenes R-Programmierung
- DataFrames und Datei-E/A
- Lesen von Daten aus Dateien
- Datenaufbereitung
- Eingebaute Datensätze
- Visualisierung
- Grafik-Paket (Graphics Package)
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / Streudiagramm
- Heatmap
- ggplot2-Paket (qplot(), ggplot())
- Datenexploration mit Dplyr
- Übungen für alle Abschnitte
Tag Drei: Fortgeschrittene Programmierung mit R
- Statistische Modellierung mit R
- Statistische Funktionen
- Umgang mit NA-Werten
- Verteilungen (Binomial, Poisson, Normal)
- Regression
- Einführung in lineare Regressionen
- Empfehlungssysteme
- Textverarbeitung (tm-Paket / Wortwolken)
- Clustering
- Einführung in Clustering
- K-Means-Clustering
- Klassifizierung
- Einführung in die Klassifizierung
- Naive Bayes
- Entscheidungsbäume
- Training mittels caret-Paket
- Bewertung von Algorithmen
- R und Big Data
- Verbindung von R mit Datenbanken
- Ökosystem für Big Data
- Übungen für alle Abschnitte
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse werden empfohlen.
Voraussetzungen / Vorbereitung
- Ein moderner Laptop
- Die neueste Version von R Studio und der R-Umgebung, installiert.
Erfahrungsberichte (7)
Die praktischen Anwendungen im echten Leben mit Statcan und CER als Beispiele.
Matthew - Natural Resources Canada
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung
Sein Wissen und die Codes waren bereits in den Dateien geschrieben, sodass ich nach den Kursen weiterstudieren und mich selbstständig üben konnte.
GLORIA ADANNE - Natural Resources Canada
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung
Viele R-Codes und gute Beispiele bereitgestellt
Kasia - Natural Resources Canada
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung
Umfangreich und gut entwickelt. Auch eine Fülle unterstützender Informationen ist online verfügbar.
Michel - Natural Resources Canada
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung
Mir hat gefallen, dass der Trainer sicherstellte, dass wir alle die Vorlesungen verstanden und mit ihnen Schritt halten konnten. Wenn wir ein Problem hatten, stoppte er und half uns, es zu lösen.
Cesar - AMERICAN EXPRESS COMPANY MEXICO
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung
The tool was interesting and I see the use. I would like to learn about more about it.
- Teleperformance
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung
New tool which is “R” and I find it interesting to know the existence of such tool for data analysis.
Michael Lopez - Teleperformance
Kurs - Data Analytics With R
Maschinelle Übersetzung
