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MOC 55238 SharePoint Online for Administrators

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Künstliche Intelligenz OpenAI - Einführung in ChatGPT und DALL-E

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Linux-LPI - Komplettausbildung zur LPIC-1 (101 und 102: Administrator) 10 Tage

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R Schulungen & Inhouse Seminare

R ist eine leistungsstarke und vielseitige Programmiersprache sowie Umgebung, die vorrangig in den Bereichen Datenanalyse, Statistik und maschinelles Lernen eingesetzt wird. Mit R lassen sich komplexe Daten visualisieren, statistische Analysen durchführen und Vorhersagemodelle erstellen.

Offene Kurse - an vielen Standorten und Online

In unseren offenen Kursen profitieren Sie vom Wissen erfahrener Trainer und dem Austausch mit anderen Teilnehmenden. Unsere Kurse finden regelmäßig in unseren Schulungszentren in Nürnberg, Hamburg, München, Berlin, Köln und an weiteren 20 Standorten sowie online im Virtual Classroom statt.


Inhouse-Schulungen, Firmenseminare und Workshops

Unsere Experten besprechen im Vorfeld unverbindlich und kostenfrei maßgeschneiderte Inhalte und Anforderungen mit Ihnen.

Unsere Seminare zu R:

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Gesicherte Termine aus der Kategorie R

Termin
Seminar
Standort
09.07. - 10.07.2024
Virtual Classroom (online)
09.07. - 10.07.2024
Nürnberg
15.10. - 16.10.2024
Nürnberg
15.10. - 16.10.2024
Virtual Classroom (online)
03.12. - 04.12.2024
Nürnberg
03.12. - 04.12.2024
Virtual Classroom (online)

R lernen: Wissenswertes für Einsteiger und Fortgeschrittene!
Was sollte ich lernen um R erfolgreich einzusetzen?

Grundlagen von R:

  • Basisdatentypen: Vektor, Matrix, Datenframe, Liste.
  • Kontrollstrukturen: if-else, for, while, repeat, switch.
  • Funktionen: Definition, Anwendung und Scoping-Regeln.

RStudio:

  • Eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für R, die die Entwicklung und Analyse erleichtert.

Datenimport und -export:

  • Lesen und Schreiben von Daten aus/in CSV, Excel, Datenbanken und andere Formate.

Datenmanipulation:

  • Grundlegende Operationen: Filtern, Sortieren, Umbenennen, Zusammenführen.
  • Pakete wie dplyr, tidyr, und data.table für fortschrittliche Datenmanipulation.

Statistische Analyse:

  • Beschreibende Statistik: Mittelwert, Median, Varianz, usw.
  • Inferenzstatistik: t-Tests, Chi-Quadrat-Tests, ANOVA, Regression.
  • Wahrscheinlichkeitsverteilungen und statistische Tests.

Grafische Darstellung von Daten:

  • Basisgrafiken in R: plot(), hist(), boxplot(), usw.
  • Das ggplot2-Paket für fortgeschrittene und ästhetische Grafiken.

Programmierung in R:

  • Erstellen eigener Funktionen und Skripte.
  • Fehlerbehandlung und Debugging.

Datenbereinigung:

  • Erkennen und Behandeln von fehlenden Daten.
  • Outlier-Erkennung und -Behandlung.
  • Verwenden von Paketen wie tidyr und lubridate für spezifische Aufgaben.

Berichterstellung:

  • Basis-R-Markdown, um Berichte zu erstellen.
  • Verwenden von shiny für interaktive Webanwendungen.

Zeitreihenanalyse:

  • Pakete wie xts, zoo und forecast.

Maschinelles Lernen:

  • Verwendung von Paketen wie caret, randomForest, und xgboost.
  • Verstehen der Grundlagen von Supervised und Unsupervised Learning.

Paketentwicklung:

  • Erstellen und Teilen eigener R-Pakete.

Effizienz und Performance:

  • Profiling und Optimierung von R-Code.
  • Parallelisierung und Verwendung von größeren Datenmengen.

Integration mit anderen Sprachen:

  • Aufrufen von C/C++ oder Python aus R, wenn erforderlich.
Weitere Fragen?
Wenn Sie noch weitere Fragen haben, lassen Sie uns diese gerne zukommen.
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Haben Sie allgemeine Fragen zur Schulungsorganisation?
Dann beachten Sie bitte unsere Allgemeine FAQ Seite.

 
 

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