Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Tag Eins
- Einführung in R & Rstudio (2 Stunden)
- R benutzerfreundlicher gestalten: R und verfügbare GUIs
- RStudio
- Skripting in RStudio
- Navigation, Abschnitte und Code-Einblendungen
- Fehlerbehebung und Code-Debugging in RStudio
- Verwandte Software und Dokumentation
- Unterstützung bei Funktionen und Features
- Projekte in RStudio
- Erstellung analytischer Berichte mit RStudio
- Tastenkombinationen und nützliche Funktionen
- Datenimport und -export (1 Stunde)
- Textdateien – txt, csv
- Tabelle-Dateien – xls, xlsx
- SPSS, SAS und andere Formate
- Zugriff auf Daten aus SQL-Datenquellen
- SQL-Datenbankverbindungen und -operationen
- Datenorganisation (2 Stunden)
- Datentypen und Klassen
- Datenspeicherung in R – Rdata-Format
- Objektstrukturen
- Zahlen und Vektoren
- Matrizen und Tabellen
- Faktoren
- Listen
- Data Frames
- Datum und Uhrzeit
- Tabellarische Darstellung (3 Stunden)
- Überblick über Pakete für Datentabellen – dplyr, tidyr, data.table
- Indizes und Subskripte
- Auswahl und Filterung von Beobachtungen und Variablen
- Filtern und Gruppieren
- Umkodierung und Transformation
- Neugestaltung von Daten
- Zusammenführen von Daten
- Zeichenkettenmanipulation mit dem Paket stringr
- Reguläre Ausdrücke
Tag Zwei
- Verwandte Software und Dokumentation (1 Stunde)
- RStudio und GIT – Versionsverwaltung
- Markdown
- Berichte und Präsentationen mit LaTeX
- Shiny-Webanwendungen
- R und Statistik (2 Stunden)
- Wahrscheinlichkeit und Normalverteilung
- Zufallszahlen
- Deskriptive Statistik
- Standardisierung und Normalisierung
- Konfidenzintervalle
- Hypothesentests
- ANOVA
- Qualitative Datenanalyse
- Lineare Regression (2 Stunden)
- Korrelationskoeffizient und Interpretation
- Einfache und multiple lineare Regression
- Schätzmethode – Kleinste-Quadrate-Verfahren
- Modellvalidierung – Tests auf Verletzung von Annahmen
- Variablenselektion – verschiedene Ansätze
- Regularisierung – Ridge- und Lasso-Regression
- Generalisiertes Kleinste-Quadrate-Verfahren – Nichtlinearität
- Logistische Regression
- Grafische Verfahren (2 Stunden)
- Grundlegende Diagramme für eine Variable
- Visualisierungen für zwei und mehr Variablen
- Grafische Parameter
- Spezielle Diagrammtypen
- Export von Diagrammen als png-, pdf- und jpeg-Dateien
- Erweiterung der grafischen Fähigkeiten von R mit ggplot2
- Hilfe in R (1 Stunde)
- Durchsuchen der R-Dokumentation
- R-Pakete und Dokumentation
- R Cran Task View – Suche nach Problemlösungen
Voraussetzungen
Für die Teilnahme an diesem Kurs sind keine speziellen Voraussetzungen erforderlich.
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
dass ich alle Antworten und das Wissen bekam, das ich wollte.
Ismail Ahli - Dubai Civil Aviation Authority
Kurs - R for Statistical Analysis
Maschinelle Übersetzung