R-Programmierung Training - Online-Klassenzimmer (Live-Online)

R-Programmierung Training - Online-Klassenzimmer (Live-Online)

Nutzen Sie das Potenzial von Daten mit R – einer der am weitesten verbreiteten Sprachen im Bereich Data Science und Analytics.

Dieser praxisorientierte Kurs wurde entwickelt, um Ihnen dabei zu helfen, Daten mithilfe der leistungsstarken statistischen und grafischen Funktionen von R zu analysieren, zu visualisieren und zu interpretieren. Von den grundlegenden Programmierkonzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken der Datenmanipulation und -analyse erwerben Sie die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse (Insights) zu verwandeln.

Durch reale Projekte, praktische Übungen und fachkundige Anleitung bauen Sie das nötige Vertrauen auf, um R für datengestützte Entscheidungen einzusetzen – und bereiten sich so optimal auf Aufgaben in den Bereichen Analytics, Data Science und darüber hinaus vor.

Hauptmerkmale

• Kurs und Materialien auf Englisch

• Niveau: Anfänger bis Fortgeschrittene

• 22 Stunden live von einem Trainer geleitetes Online-Training (Instructor-Led)

• Mehr als 16 Stunden praktische Übungen mit R

• 8 Stunden Quizze, Aufgaben (Assignments) und Tests (Assessments)

• 3 reale Projekte für angewandtes Lernen

• Praktisches Coden mit echten Datensätzen

• Fachkundiges Mentoring und Feedback

• Praxisnaher Lehrplan, der auf die Anforderungen von Data Science abgestimmt ist

• Mehr als 50 Stunden empfohlene Lernzeit

• Inklusive Zertifikat

• Bitte kontaktieren Sie uns zur Bestätigung von Terminen und Zeitplänen vor der Buchung (auch Optionen am Wochenende verfügbar!)

Lernziele

• R-Grundlagen: RStudio einrichten und die Grundlagen von R erlernen, einschließlich Syntax, Variablen und Datentypen.

• Datenstrukturen: Verstehen, wie man mit R-Datenstrukturen wie Listen, Vektoren und anderen Datenformaten arbeitet, und lernen, wie man diese effektiv manipuliert.

• Kontrollfluss (Control Flow): Bedingte Anweisungen und Schleifen nutzen, um effiziente und logische Programme zu bauen.

• Objektorientierte Programmierung: Benutzerdefinierte Funktionen entwickeln und objektorientierte Konzepte wie Klassen und Objekte in R anwenden.

• Funktionen und Pakete: Lernen, wie man integrierte Funktionen nutzt und externe Pakete für die Datenanalyse einbindet.

• Datenabfrage und -filterung: Datenverarbeitungstechniken anwenden, um Datensätze zu filtern, zu transformieren und zu analysieren.

• Datenzusammenfassung (Summarization): Daten zusammenfassen und interpretieren, um tiefere Analysen und Entscheidungsfindungen zu unterstützen.

Zielgruppe

• Angehende Data Scientists und Data Analysts

• Einsteiger, die R von Grund auf lernen möchten

• Software- oder Daten-Ingenieure, die in die Datenanalyse einsteigen wollen

• Fachkräfte, die an datengestützter Entscheidungsfindung interessiert sind

• Alle, die eine strukturierte Einführung in die R-Programmierung suchen

Voraussetzungen

• Keine strikten Voraussetzungen erforderlich

• Grundlegende Programmierkenntnisse sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich

Kursübersicht

Modul 1: Einführung in die R-Programmierung

• Übersicht über R und seine Anwendungsbereiche

• Warum R in Data Science so weit verbreitet ist

Modul 2: Installieren und Laden von Bibliotheken

• Installation von R und RStudio

• Verwalten und Laden von Bibliotheken (Libraries)

• Übersicht über häufig verwendete Pakete (Packages)

Modul 3: Datenstrukturen in R

• Vektoren, Listen, Arrays, Matrizen

• Faktoren, Strings und Data Frames

• Code schreiben, um Datenstrukturen zu manipulieren

Modul 4: Kontroll- und Schleifenanweisungen (Control & Loop Statements)

• Bedingte Anweisungen (if, if-else, switch)

• Schleifen (for, while, repeat)

• break- und next-Anweisungen

Modul 5: Funktionen in R

• Schreiben eigener (benutzerdefinierter) Funktionen

• Verschachtelte Funktionen und Argumente

• Funktionen effektiv aufrufen

Modul 6: Schleifen-Funktionen (Loop Functions)

• apply, lapply, sapply, mapply, tapply

• Effiziente Datenoperationen mittels funktionaler Programmierung

Modul 7: String-Manipulation & Reguläre Ausdrücke

• Arbeiten mit Strings (Zeichenketten) und Textdaten

• Mustermatchung (Pattern Matching) mithilfe von Regex-Funktionen

Modul 8: Arbeiten mit Daten in R

• Einlesen und Schreiben von Datendateien

• Verbinden mit Datenbanken

• Techniken zur Datenmanipulation und -analyse

FAQ (Häufig gestellte Fragen)

Wie läuft das Lernen im Online-Klassenzimmer ab?

Im Online-Klassenzimmer nehmen Sie zu den festgelegten Zeiten an Live-Sitzungen teil, die von einem Trainer geleitet werden. Sie können interagieren, Fragen stellen, Präsentationen ansehen, in Gruppenarbeiten kollaborieren und auf Lernressourcen zugreifen – alles in einer virtuellen Umgebung. Unsere Trainer nutzen moderne Kollaborations-Tools, um Ihr Online-Lernerlebnis ansprechend und interaktiv zu gestalten.

Der Kurs ist als interaktives, praxisnahes Lernerlebnis konzipiert. Die Trainer nutzen reale Beispiele und praktische Szenarien, damit Sie die Kernkonzepte verstehen und diese effektiv in echten Testumgebungen anwenden können.

Warum ist dieser R-Programmierkurs relevant?

Data Science ist weiterhin einer der am schnellsten wachsenden Bereiche in der Technologiebranche, mit einer steigenden Nachfrage nach Fachkräften wie Data Scientists, Data Engineers, Analytics Managern und Business Intelligence Developern.

Das Erlernen von R – einer in Data Science weit verbreiteten Sprache – stattet Sie mit den Fähigkeiten aus, die Sie benötigen, um Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu unterstützen. Dieser Kurs bietet ein starkes Fundament, um Ihnen den Einstieg und das Wachstum im Data-Science-Bereich zu erleichtern.

Was ist R und warum ist es so beliebt?

R ist eine weit verbreitete Sprache für Statistik, Datenanalyse und Modellierung. Ihre Beliebtheit verdankt sie ihrer Flexibilität, ihren leistungsstarken Analysefunktionen und ihrer Fähigkeit, eine Vielzahl von Anwendungsfällen in Branchen wie Data Science, Wirtschaft, Ingenieurwesen und dem Gesundheitswesen abzudecken.

R wird für verschiedene datengestützte Aufgaben eingesetzt, darunter statistische Analysen, Datenmodellierung und Visualisierung. Sie unterstützt Techniken wie lineare und nichtlineare Modellierung, Hypothesentests und Zeitreihenanalysen, was sie zu einem mächtigen Werkzeug für die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten macht.

Was werde ich in diesem R-Kurs lernen?

Dieser Kurs vermittelt ein umfassendes Verständnis von R, einschließlich Datenstrukturen, Datenverarbeitungstechniken und Datenzusammenfassungen. Anhand praktischer, realer Beispiele lernen Sie außerdem, wie verschiedene Konzepte ineinandergreifen.

Hilft mir dieser Kurs bei datenbezogenen Berufen weiter?

Ja, das Erlernen von R unterstützt Sie optimal in Rollen wie der Datenanalyse, Data Science und Business Intelligence, da es Ihnen ermöglicht, Daten effizient zu verarbeiten, tiefere Erkenntnisse zu generieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.