R Training in Stuttgart

Das R-Training on the Road kommt nach Stuttgart

Die R-Trainings von eoda sind das deutschsprachige Trainingsprogramm für die Programmiersprache R. Über 1.000 zufriedene Teilnehmer sprechen für die Qualität unserer R-Schulungen. 

Nach unseren beiden erfolgreichen R-Trainings on the Road in Hamburg bringen wir im September 2018 unsere beiden beliebtesten Kurse "Einführung in R" und "Einführung in Data Mining mit R" nach Stuttgart. Sie profitieren von der optimalen Erreichbarkeit des Schulungsortes und den attraktiven Konditionen unseres standardisierten Kursprogramms. Damit verknüpfen die R-Trainings on the Road Vorteile einer Inhouse-Schulung mit denen eines standardisierten Trainings

 

Die Kurse

Einführung in R

Der Kurs versteht sich als Einstieg in R und seine Grundfunktionalitäten und erleichtert den Teilnehmern mit praktischen Tipps und Übungen den Einstieg in die Programmiersprache. Dieser Grundkurs dient R-Einsteigern ohne tiefergehende Vorkenntnisse als Ausgangspunkt für den weiteren Einsatz von R in individuellen Anwendungsszenarien.
Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmern Logik und Terminologie der Programmierspräche R zu vermitteln und den Grundstein für ein selbständiges Arbeiten zu legen.

Kursinhalte:

  • Einstieg in R
  • Konzept und Philosophie von R
  • Datenstrukturen und Ihre Eigenschaften
  • Einlesen von Daten
  • Datenmanagement
  • Auswertungen mit R
  • Schleifen und Steuerungselemente

 

Einführung in Data Mining mit R

Ziel des Kurses ist es, die Anwendung der Data-Mining-Verfahren anhand von praxisnahen Übungsdatensätzen zu erlernen. Durch die Beispiele werden die zentralen Schritte wie das vorbereitende Datenmanagement, das Trainieren der Algorithmen sowie die Prognoseerstellung und Validierung erlernt und direkt in R umgesetzt.

Während des Kurses werden R-Skripte erstellt, die den Teilnehmern als Vorlage für eigene Data-Mining-Anwendungen dienen können

Kursinhalte:

  • Einführung in die Grundbegriffe des Data Mining
  • Einführung in die beliebtesten Data-Mining-Algorithmen, wie z.B Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting Machine 
  • Vorstellung von Validierungstechniken
  • Vorstellung des Datamining Frameworks caret

 

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