Data Science mit R – Einführung: Online- oder Präsenz-Seminar

Dauer:
3 Tage
Zielgruppe:

Technisch interessierte Fach- und Führungskräfte, welche einen Einstieg in die Programmiersprache R wünschen, um eigenständig an data sciene Projekten mitzuarbeiten oder einen besseren Überblick über die Tätigkeit von data scientists zu erhalten.
Es ist von Vorteil, wenn die Teilnehmer erste Berührung mit Programmiersprachen haben (z.B. Visual Basic, etc.), oder das Grundkonzept einer Programmiersprache verstehen. Überdies ist ein Grundwissen von grundlegenden statistischen Begriffen hilfreich (wie Mittelwert, Median, Perzentil).

Data Science mit R- Einführung

R ist mit über zwei Millionen Nutzern weltweit eine der meistverwendeten Programmiersprachen im data science. Als eine der de-facto data science Programmiersprachen (neben Python) bieten viele data science Software Anbieter Schnittstellen zu R an.
Die Teilnehmer lernen einen Überblick über den cross industry standard process for data minig und über verwendete Algorithmik, um data science Ergebnisse besser zu verstehen und kritisch zu hinterfragen.
Die Grundlagen der Programmiersprache R werden erlernt, so dass ein selbstständiges Arbeiten möglich ist. Die beschriebenen Inhalte werden vor allem mit den Paketen data.table, ggplot2, dplyr, foreign, lubridate umgesetzt.

 

Einführung

  • Datenstrukturen in R
  • Eigenschaften von Daten
  • Pakete installieren und verwenden
  • Hilfe und weiterführende Informationen finden
  • Entwicklungsumgebungen (RStudio)

Visualisierung

  • Pakete basics und ggplot2
  • Scatterplot, Linienplot
  • Histogramm
  • Kerndichteschätzer
  • Barplot
  • Speichern von Grafiken

Datenverarbeitung

  • Pakete dplyr, data.table
  • Sortieren und auswählen auf Matrizen
  • Daten umformen

Daten einlesen

  • Pakete foreign, dpylr, lubridate
  • Daten aus verschiedenen Quellen einlesen
  • Arbeiten mit Datum und Zeit

Grundlegende Statistiken

  • Deskriptive Statistiken
  • Zufallszahlen

Algorithmen im Data Science

  • Überblick über die Einteilung von Algorithmen im Machine Learning
  • Technischer Überblick über Machine Learning Algorithmen
  • Lineare Regression
  • K-means
  • Random Forest

Fallbeispiel zur Wiederholung des Gelernten

  • Abgeschlossens Projekt vom Daten Einlesen, über die Verarbeitung bis zur Modellierung und Visualisierung

 

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