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Künstliche Intelligenz OpenAI - ChatGPT

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Robotic Process Automation (RPA) Einführung

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PostgreSQL für Administratoren - Kompakturs

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Microsoft Intune / Microsoft Endpoint Manager

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PL-400 Microsoft Power Platform Developer (PL-400T00)

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Microservices mit Docker und Kubernetes

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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: Datenanalyse und Visualisierung

R ist eine mächtige und vielseitige Programmiersprache und Umgebung, die vor allem in den Bereichen Datenanalyse, Statistik und maschinelles Lernen verwendet wird. Mit R können Sie komplexe Daten visualisieren, statistische Analysen durchführen und Modelle für Vorhersagen erstellen.

Offene R Schulung

Profitieren Sie von unseren flexiblen Schulungsoptionen. Wir bieten hochwertige Online-Remote-Schulungen sowie Präsenzschulungen an unseren erstklassigen Standorten in Hamburg, München, Berlin, Köln und 20 weiteren Standorten an.

Maßgeschneiderte Inhouse-Schulungen für Ihr Unternehmen

Wir bieten maßgeschneiderte Schulungen an, die speziell auf die Bedürfnisse und Ziele Ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Unsere erfahrenen Trainer führen vorab unverbindliche und kostenlose Gespräche, um Ihre genauen Anforderungen zu ermitteln. Ob Sie besondere Themenwünsche haben, wie Data Mining, statistische Modellierung oder die Anwendung von R in Ihrer Branche - wir erstellen ein individuelles Schulungskonzept, das Ihre Anforderungen erfüllt.

Unsere Seminare zu R:

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Gesicherte Termine aus der Kategorie R

Termin
Seminar
Standort
09.01. - 10.01.2024
Nürnberg
09.01. - 10.01.2024
Virtual Classroom (online)
21.02. - 22.02.2024
Nürnberg
21.02. - 22.02.2024
Virtual Classroom (online)
02.04. - 03.04.2024
Nürnberg
02.04. - 03.04.2024
Virtual Classroom (online)
09.07. - 10.07.2024
Nürnberg
09.07. - 10.07.2024
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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