Kurs Datenanalyse mit R

R ist eine Open-Source, statistische Programmiersprache, die weltweit von Millionen Datenwissenschaftlern und Statistikern verwendet wird, um die komplexesten und schwierigsten Probleme zu lösen. R wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, von der Computer-Biologie bis zum Marketing. Es ist auch ein wesentliches Tool für Unternehmen im Finanzsektor und für analyseorientierte Unternehmen wie Google, Facebook und LinkedIn.

Vorteile R

R hat verschiedene Vorteile. Einige davon sind:

• R ist kostenlos und steht unter einer Open-Source-Lizenz zur Verfügung.
• R ist plattformunabhängig.
• R dokumentiert genau, welche Schritte Sie während der Analysen durchgeführt haben. Dies erleichtert die Reproduktion und / oder Aktualisierung Ihrer Analysen.
• R hat viele Erweiterungsmöglichkeiten. Entwickler können problemlos ihre eigene Software in Form von Add-on Paketen schreiben und verteilen.
• R kann in andere Programmiersprachen (z. B. C / C ++, Java und Python) integriert werden und kann mit anderen Datenquellen (Excel und Access) und anderen Statistikpaketen (z. B. SAS und SPSS) kommunizieren.

Ablauf des Kurses Datenanalyse mit R

Während des Kurses R lernen Sie, wie Sie Daten mit R analysieren und visualisieren können. Im ersten Teil des Kurses erhalten Sie eine Einführung in R, und wir besprechen Befehle und Daten. Dann erfahren Sie, wie die R-Umgebung aussieht, und wir sprechen über die Möglichkeiten der Erweiterungen, die Sie anwenden können. Der folgende Teil des Kurses behandelt die Möglichkeiten der Datenanalyse und Datenvisualisierung.

Nach dem Kurs Datenanalyse mit R

Nach dem Kurs R können Sie das Programm auf einem professionellen Niveau anwenden. Sie wissen, wie man Daten mit R analysiert und visualisiert. Sie können aus den Ergebnissen Nutzen ziehen und sie auf klare Weise darstellen.

Kurse, die mit dem Kurs Datenanalyse mit R verwandt sind

• Seminar Data-Mining
• Kurs Predictive Analytics
• Kurs Datenanalyse

Während des Kurses Datenanalyse mit R werden wir folgende Module behandeln:

Einführung in R

• Hintergrund von R
• R innerhalb Organisationen
• R Grundlagen
• Basis Syntax
• Schnittstelle R
• R Studio

Befehle und Daten

• Datentypen und Datenobjekte
• R-Objekte entwickeln und manipulieren
• Verwalten von Datensätzen

R Umgebung

• Übersicht R-Umgebung und Arbeitsverzeichnis
• Eingabe und Ausgabe von Daten
• Skripte erstellen und verwenden
• Speichern von Daten und Ergebnissen
• Installieren von Paketen (Erweiterungen)

Datenanalyse und Statistische Methoden

• Explorative Datenanalyse
• Data Mining
• Regression (linear und logistisch)
• ANOVA und Predictive Analytics

Datenvisualisierung in R

• Übersicht Plots in R
• Plots erstellen und ändern
• Hochwertige Grafiken
• Berichte generieren basierend auf Analysen
• Verwendung der grafischen Benutzeroberfläche: R Studio