R-Training im Bereich Data Science

In unseren führenden R-Trainings vermitteln wir Ihnen praxisorientiert und umfassend die vielfältigen Möglichkeiten der freien Programmiersprache.

Unser Schulungsangebot reicht von Einsteigerkursen bis hin zu Kursen für fortgeschrittene R-User und vom Datenmanagement bis hin zur Visualisierung der Ergebnisse – Remote oder bei Ihnen vor Ort. Auf Wunsch stellen wir Ihnen sehr gerne auch die Schulungsinhalte im Hinblick auf Ihre Anforderungen individuell zusammen.

data scientist erklärt visualisierung

R-Training im Bereich Data Science

In unseren führenden R-Trainings vermitteln wir Ihnen praxisorientiert und umfassend die vielfältigen Möglichkeiten der freien Programmiersprache.

Unser Schulungsangebot reicht von Einsteigerkursen bis hin zu Kursen für fortgeschrittene R-User und vom Datenmanagement bis hin zur Visualisierung der Ergebnisse – Remote oder bei Ihnen vor Ort. Auf Wunsch stellen wir Ihnen sehr gerne auch die Schulungsinhalte im Hinblick auf Ihre Wünsche individuell zusammen.

Unsere R-Schulungen

Die eoda R-Schulungen sind seit 2010 das führende Trainingsangebot für die Data-Science-Sprache R. Unsere projekterfahrenen Trainerinnen und Trainer gehen individuell auf Ihre Fragen und Wünsche ein und ermöglichen Ihnen so den maximalen Lernerfolg und die optimale Anwendbarkeit der Inhalte in der Praxis. Über 1.700 zufriedene Teilnehmerinnen und Teilnehmer sprechen für die Qualität unserer R-Trainings.

Logo Programmiersprache R

Unser Einstiegskurs: Einführung in R

R ist eine der besten Lösungen zur Analyse von Daten, für Machine Learning und Predictive Analytics. In unserem R-Einführungskurs erklären wir Ihnen die Grundfunktionalitäten von R und erleichtern Ihnen mit praktischen Tipps und Übungen den Einstieg in R.

Ziel des Kurses ist es, Ihnen Logik und Terminologie der Programmiersprache R zu vermitteln und den Grundstein für das selbständige Arbeiten mit R zu legen.

Die Kursinhalte im Überblick:

  • Einstieg in R
  • Konzept und Philosophie von R
  • Datenstrukturen und ihre Eigenschaften
  • Einlesen von Daten
  • Datenmanagement
  • Auswertungen mit R
  • Schleifen und Steuerungselemente
  • Erstellen von Visualisierungen
  • Einführung in die führende Entwicklungsumgebung RStudio

Zielgruppe: Dieser Einführungskurs richtet sich an TeilnehmerInnen ohne bestehende Vorkenntnisse in R oder Statistik und dient als Ausgangspunkt für die weitere Arbeit mit R.

Kurslänge: Zwei Tage

Bereits R-Kenntnisse vorhanden?
Dann wählen Sie aus unseren vertiefenden Schulungsthemen

Machine Learning mit R

Nutzen Sie Machine-Learning- und Data-Mining-Algorithmen in R, um auf Basis Ihrer Daten Anwendungen der Künstlichen Intelligenz zu entwickeln.

Eine Auswahl der Schulungsinhalte im Bereich Machine Learning:

  • Einführung in die Grundbegriffe des Machine Learning
  • Einführung in die Machine-Learning-Algorithmen, z. B. Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting Machine
  • Vorstellung einer methodischen Herangehensweise in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen
  • Typische Schritte in der Datenaufbereitung, z. B. Feature Selection oder Daten Transformation
  • Erstellen von Trainings- und Testdatensets
  • Vorstellung von Validierungstechniken, z. B. Kreuzvalidierung oder Bootstrapping
  • Vorstellung und Interpretation unterschiedlicher Metriken zur Erfolgsmessung, z. B.:
    • Für Klassifikationen: Accuracy, Sensitivity, Specitifity
    • Für Regressionen: RMSE, MAE, MAPE
  • Interpretation von ROC Kurven
  • Parameter Tuning
  • Vorstellung gängiger Machine-Learning-Pakete

Datenmanagement mit R

Die Grundlage der Datenanalyse ist ein gutes Datenmanagement. Ein Großteil des Aufwandes für den Analyseprozess entfällt auf die Aufbereitung der Rohdaten.

Eine Auswahl der Schulungsinhalte im Bereich Datenmanagement:

  • dplyr: Einfache und performante Syntax zur Manipulation von Data Frames
  • tidyr: Transformation von Datensätzen – von long zu wide table und umgekehrt
  • Umgang mit speziellen Datentypen: Bearbeiten von Datumsvariablen und Stringvariablen

Zeitreihenanalyse mit R

Das Ziel der Zeitreihenanalyse ist es, Strukturen und Muster in Daten mit Zeitdimension zu erkennen, diese Muster zu beschreiben und aus diesem Wissen Prognosen abzuleiten.

Eine Auswahl der Schulungsinhalte im Bereich Zeitreihenanalyse:

  • Einführung in die Grundbegriffe der Zeitreihenanalyse
  • Zeitreihenobjekte in R
  • Charakterisierung von Zeitreihen
  • Exponentielle Glättung von Zeitreihen
  • ARIMA-Modelle

Multivariate Statistik mit R

Wir zeigen Ihnen Analyseverfahren, die es Ihnen ermöglichen, statistische Zusammenhänge und Muster in ihren Daten aufzudecken.

Eine Auswahl der Schulungsinhalte im Bereich Multivariate Statistik:

Clusteranalyse:

  • Grundlegende Konzepte der Clusteranalyse
  • Ähnlichkeits- und Distanzmaße
  • Vergleich und Anwendung verschiedener Algorithmen

Regressionsanalyse:

  • Einführung in die lineare Regressionsanalyse
  • Modellkoeffizienten, Signifikanztests, Modellgüte
  • Grafische und statistische Überprüfung von Modellvoraussetzungen
  • Berücksichtigung nicht linearer Effekte und Interaktionseffekte
  • Automatisierte Modellierung mittels Stepwise Regression

Faktoren und Hauptkomponentenanalyse (PCA): 

  • Einführung in die Verfahren
  • Ablauf einer Faktorenanalyse
  • Dateninspektion, Bestimmung der Faktorenanzahl, Rotation
  • Faktorladungen, Kommunalitäten und reproduzierte Varianz

Datenvisualisierung mit R

Als statistische Programmiersprache eignet sich R hervorragend zur Visualisierung von Daten. Wir zeigen Ihnen Anpassungsmöglichkeiten, die es Ihnen erlauben, das Erscheinungsbild Ihrer Grafiken individuell auf Ihre Anforderungen anzupassen.

Eine Auswahl der Schulungsinhalte im Bereich Datenvisualisierung:

base Grafiksystem

  • Einfache ein- und zweidimensionale Grafiken
  • Anpassung von Grafiken durch individuelle Elemente
  • Steuerung des Erscheinungsbildes
  • Grafik-Export

ggplot2

  • Einführung in die Grammar of Graphics
  • Grundlagen von ggplot2
  • Verschiedene Grafiktypen mit ggplot2
  • Anpassung von ggplot2-Grafiken
  • Komplexe Grafiken

Entwicklung von Shiny Anwendungen

Mit dem R-Paket Shiny von RStudio wird Data Science erlebbar. Aus dem R-Umfeld stammend, können mit interaktiven Shiny Apps Analyseergebnisse schnell und einfach zur Verfügung gestellt werden. Der Vorteil: Es werden keine HTML-/CSS -Kenntnisse zur Umsetzung benötigt – alles geschieht in R!

Unsere zertifizierten Shiny Trainer versetzen Sie in die Lage, eigenständig Shiny-Applikationen für den produktiven Einsatz zu entwickeln.

Eine Auswahl der Schulungsinhalte im Shiny:

  • Einstieg in Shiny
  • Philosophie von Shiny: Reaktive Programmierung
  • Datenstrukturen und ihre Eigenschaften
  • User Interface Design
  • Workflow zur Entwicklung einer Shiny-Applikation
  • Erweiterungspakete rund um Shiny
  • Do’s and Don’ts für den produktiven Einsatz von Shiny-Applikationen

Das sagen unsere Kunden:

„Das eoda Shiny-Training war sehr erfolgreich. Wir konnten die erlernten Kenntnisse direkt in unseren Projekten einsetzen.“

Jan Grade | CEO | Research Analytics

Datum und Zeit

Unsere R-Inhalte bieten wir Ihnen als Individualschulung zu einem passenden Termin Ihrer Wahl an.

Ort und Sprache

Die Trainings können bei Ihnen vor Ort oder Remote durchgeführt werden.

Unsere Trainerinnen und Trainer können Sie in deutscher oder englischer Sprache schulen.

Preis

In welchem Themenbereich wollen Sie zur R-Expertin oder zum R-Experten werden? Sprechen Sie uns an, wir unterbreiten Ihnen sehr gerne ein individuelles Angebot für Ihre Schulung.

Unsere TrainerInnen

Eine Auswahl unserer Referenzen:

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Starten Sie jetzt durch – wir begleiten Sie dabei!

    Ihr Ansprechpartner

    Julian Immig

    sales@eoda.de

    Tel. +49 561 87948-370