Data Science mit R - Seminar / Kurs von alfatraining gmbh

Das Live-Online-Seminar vermittelt die Grundlagen der Statistik und Datenanalyse mit R, einer der führenden Programmiersprachen für Data Science. Dabei wirst du Schritt für Schritt durch die wichtigsten Konzepte der Datenanalyse geführt und du lernst, wie du R und R Studio verwendest, um große Datenmengen zu analysieren, zu visualisieren und deren Eigenschaften abzuleiten.

Lerne in diesem Online-Seminar, wie du mit R wichtige Erkenntnisse aus Daten ziehen kannst – für den Erfolg deines Unternehmens, deiner Produkte und Services.

R ist eine freie Programmiersprache (OpenSource) zur Aufbereitung von großen Datenmengen für statistische Analysen und Grafiken, die sich in Industrie und Wissenschaft einen festen Platz gesichert hat. Wir zeigen dir in diesem Onlinekurs, wie du Daten mit R visualisieren kannst, um Muster und Trends zu erkennen. Nach dem Kurs kannst du aussagekräftige Grafiken erstellen und weißt, wie du statistische Analysen durchführst, um Korrelationen und Zusammenhänge zu identifizieren. Du lernst Wesentliches zu den verschiedenen Datentypen und erfährst, wie du Daten in R einlesen und speichern kannst. Zum Thema Datenbearbeitung lernst du z.B. das Filtern, Sortieren und Transformieren von Daten. Wir zeigen dir auch, wie du mit fehlenden Daten umgehst oder zusammenfassende Statistiken erstellst. Wichtige statistische Verfahren wie Multivariate Datenanalyse und Regressionsverfahren werden im Onlinekurs ebenso erläutert.

Voraussetzungen: Für die Teilnahme am Live-Online-Seminar benötigst du eine aktuelle Version von R und R-Studio. R ist Open-Source, das bedeutet, du kannst das Programm kostenlos herunterladen und verwenden. Es werden allgemeine Computerkenntnisse (Erfahrung in der Anwendung von Textverarbeitungs- und Tabellenkalkulationsprogrammen) und Grundkenntnisse in Mathematik vorausgesetzt. Grundkenntnisse in Statistik sind von Vorteil, aber nicht erforderlich.

Überblick

• Einführung in R und R Studio
• Arbeiten in der R-Konsole
• Direktbefehle in der R-Konsole
• Datentypen

Datenaufbereitung in R / Arbeiten mit Datensätzen

• Einlesen und Exportieren von Daten
• Import-/Exportmöglichkeiten von Fremdformaten
• Datenbearbeitung: Variablen berechnen, umformen, löschen; Datensätze sortieren, filtern etc.
• Datensätze beschreiben, Tabellierungen erstellen
• Zusammenfassende Statistiken, Umgang mit fehlenden Daten
• Datensatzstrukturen verändern

Statistische Verfahren in R

• Korrelationen, Signifikanztests
• Regressionsanalysen
• Entscheidungsbäume

Grafiken in R

• Übersicht über Grafiktypen
• Layout und Grafik-Design
• Ausgabe von Grafiken

Arbeiten mit Tabellen

• Zeilensummen, Spaltensummen
• Häufigkeitstabellen