Schulungsübersicht

Erster Tag: Sprachgrundlagen

    Kurseinführung über Data Science Data Science Definition „Prozess des Handelns“ Data Science.
Vorstellung R Language
  • Variablen und Typen
  • Kontrollstrukturen (Schleifen / Bedingungen)
  • R Scalars, Vektoren und Matrizen, die R-Vektoren definieren
  • Matrizen
  • Datentyp „Zeichenfolge und Textmanipulationszeichen“.
  • IO-Dateien
  • Listen
  • Funktionen Einführung in Funktionen
  • Schließungen
  • lapply/sapply-Funktionen
  • Datenrahmen
  • Labore für alle Abschnitte
  • Tag zwei: Mittelstufe R Programming
  • DataFrames und Datei-I/O Lesen von Daten aus Dateien Datenvorbereitung Integrierte Datensätze Visualisierung Grafikpaket plot() / barplot() / hist() / boxplot() / Streudiagramm Heatmap ggplot2-Paket (qplot(), ggplot())
  • Erkundung mit Dplyr
  • Labore für alle Abschnitte
  • Tag drei: Fortgeschritten Programming Mit R

      Statistische Modellierung mit R Statistische Funktionen zum Umgang mit NA-Verteilungen (Binomial, Poisson, Normal)
    Regression Einführung in lineare Regressionen
  • Empfehlungen
  • Textverarbeitung (TM-Paket / Wordclouds)
  • Clustering Einführung in das Clustering

      KMeans
    Klassifizierung Einführung in die Klassifizierung
  • Naiver Bayes
  • Entscheidungsbäume
  • Training mit dem Caret-Paket
  • Bewertung von Algorithmen
  • R und Big Data R mit Datenbanken verbinden
  • Big Data Ökosystem
  • Labore für alle Abschnitte

    Voraussetzungen

    • Grundkenntnisse in der Programmierung sind von Vorteil

    Einrichtung

    • Ein moderner Laptop
    • Modernstes R-Studio und R-Umgebung installiert
      21 Stunden
     

    Teilnehmerzahl


    Beginnt

    Endet


    Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
    Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

    Erfahrungsberichte (5)

    Kombinierte Kurse

    QGIS for Geographic Information System

      21 Stunden

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