R Programmieren lernen - Tidyverse Training

R Kurs mit Programmierung Einführung, Tidyverse zur Datenaufbereitung und RStudio

(*) zzgl. MwSt  (**) inkl. MwSt
Termin (3 Tage) Ort Belegung Preise
Mi 19.10 -
Fr 21.10.22
Live-Online
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1.050,00  (*)
1.249,50  (**)
Mi 18.01 -
Fr 20.01.23
Live-Online
Zoom Meeting
1.650,00  (*)
1.963,50  (**)
Inhouse-/Firmenschulung:
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Kurs auf einen Blick

Über die Schulung

  • Dauer: 3 Tage
  • Gruppengröße: 3-10
  • Level: Anfänger ohne Programmiererfahrung
  • Anteil Coding: 60%
  • Sprache: R
  • Bibliotheken: data.table, ggplot2, stats, lm,…
  • Skript: .pdf (Theorie, Aufgaben & Lösungen)

Ihr Trainer für den Kurs

Der R Kurs auf einen Blick

  • Test – Einführung in R und in wichtige Datenstrukturen
  • Grundlagen eines data.table zur Datenanalyse
  • Statistiken (Lagemaße, Streuungsmaße)
  • Kreuztabelle & bedingte Wahrscheinlichkeiten
  • Statistische Verteilungen und Zufallszahlen
  • Daten einlesen und schreiben (csv, .RData)
  • Korrelationsanalysen
  • Lineare Regression
  • Mittelwertsvergleiche und t-Tests

Beschreibung vom R Seminar

Die dreitägige Statistik Schulung bietet eine R Einführung und erläutert Aspekte in Statistik und deren Umsetzung in R. Zudem wird die Datenstruktur data.table erläutert, um wichtige Grundlagen in der Datenanalyse umsetzen zu können.

Die frei verfügbare Programmiersprache R hat sich zu einer der meistverwendeten Sprachen bei statistischen Fragestellungen und Datenanalysen in Wissenschaft und Wirtschaft entwickelt. R wird in vielen Industrien verwendet, vor allem in der Versicherungsbranche, im Finanzsektor und in der medizinischen Statistik. Die Anwender schätzen die Leistungsstärke bei statistischen Berechnungen, die Einfachheit beim Erzeugen hochwertiger Grafiken sowie die umfangreichen Funktionen und Verfahren für Statistik und Datenanalyse. Auch im Machine Learning bietet R durch seine Fülle an Algorithmen und leichte Bedienbarkeit einen großen Vorteil. Schätzungsweise mehr als zwei Millionen Anwender benutzen R weltweit.

Der Schwerpunkt der Schulung liegt auf der anschaulichen Erklärung der Statistik Grundlagen, wobei nur das Notwendige an mathematischen Formeln verwendet wird. Der Fokus liegt auf der direkten Umsetzung mit R und dem eigenen Programmieren.

Am Ende des Statistik Seminars haben Sie einen Überblick über wichtige Grundlagen in Statistik, kennen das Paket data.table und können selbstständig erste Daten analysieren und Statistiken berechnen.

Die dreitägige Statistik Schulung

  • bietet eine R Einführung
  • erläutert Aspekte in Statistik und deren Umsetzung in R
  • erläutert die Datenstruktur table, um wichtige Grundlagen in der Datenanalyse umsetzen zu können.

Der Schwerpunkt der Schulung liegt

  • auf der anschaulichen Erklärung der Statistik Grundlagen, wobei nur das Notwendige an mathematischen Formeln verwendet wird.
  • auf der direkten Umsetzung mit R und dem eigenen Programmieren.

Am Ende des Statistik Seminars haben Sie einen Überblick über wichtige Grundlagen in Statistik, kennen das Paket data.table und können selbstständig erste Daten analysieren und Statistiken berechnen.

Was lernen Sie neben dem Programmieren mit R?

Sie erhalten einen Überblick über R mit der Entwicklungsumgebung (IDE) RStudio und lernen die Grundlagen zur Benutzung kennen, z.B. Variablen zuweisen, Pakete installieren und laden. Sie kennen wichtige Datentypen in R (vector, factor array) und nach der Statistik Einführung können Sie schnell grundlegende deskriptive Statistiken der Daten berechnen. Wichtige Lagemaße (Mittelwert, Median, Quantile) und Streuungsmaße (Varianz, Standard Abweichung) der Statistik und die Umsetzung in R sind Ihnen bekannt. Desweiteren werden Häufigkeitstabellen und Kreuztabellen und bedingte Wahrscheinlichkeiten behandelt.

Nach diesem Statistik Kurs kennen Sie bekannte Verteilungen, wissen was Dichtefunktion und Verteilungsfunktion ist und können Zufallszahlen aus einer Verteilung ziehen.

Für die Grundlagen der Datenanalyse wird das Paket data.table verwendet. Es ist neben dem tidyverse-Paketen (u.a. mit dplyr) das beliebteste Paket zur Analyse von Daten. Sie können Daten einlesen und schreiben, Statistiken auf den Daten berechnen und fehlende Daten ergänzen. Data.table ist im Vergleich zu tidyverse insbesondere für größere Datenmengen effizienter. Die data.tables entsprechen den häufig in der statistischen Programmiersprache R verwendeten data.frames und ermöglichen eine elegante Analyse der Daten. In diesem Kurs wird nicht dplyr bzw. tidyverse geschult.

In der deskriptiven, bivariaten Statistik werden Korrelationsanalysen durchgeführt und die bekannten Korrelationsmaße Korrelationskoeffizient nach Pearson und Rangkorrelation nach Spearman behandelt.

Das beliebteste Paket zur Erstellung von Grafiken, ggplot2, und die dahinterliegende grammar of graphics wird durchgenommen. Sie können eigene Visualisierungen erstellen, anpassen, abspeichern und kennen die Grundlagen, um Plots individuell anzupassen. Sie beherrschen die Grundlagen von statistischen Tests (Stichprobe, Nullhypothese, Signifikanz, Konfidenzintervall) und können Mittelwertsvergleiche mit dem t-Test durchführen. Häufige Pre-Tests für die Überprüfung der Voraussetzungen vom t-Test und nicht-parametrische Tests sind Ihnen geläufig.

Diese Statistik Weiterbildung beinhaltet auch ein einfaches Verfahren des Machine Learnings, welches ein Standardverfahren der Statistik ist: die lineare Regression. Sie lernen die theoretischen Grundlagen kennen, können den Algorithmus in R umsetzen und die Ergebnisse interpretieren.

Die Einstiegshürde für die Benutzung von R für Statistik und Datenanalyse ist genommen, so dass Sie eigenständig Ihr Wissen nach dem R und Statistik Intensivkurs erweitern können. Durch die kleine Gruppengrößen und die eigene Umsetzung auf Ihrem Laptop mit Unterstützung des Dozenten wird eine hohe Qualität und ein bestmöglicher Lernerfolg sichergestellt.

  • Überblick über R mit der Entwicklungsumgebung (IDE) RStudio und lernen die Grundlagen zur Benutzung kennen, z.B. Variablen zuweisen, Pakete installieren und laden.
  • wichtige Datentypen in R (vector, factor array)
  • nach der Statistik Einführung können Sie schnell grundlegende deskriptive Statistiken der Daten berechnen.
  • Wichtige Lagemaße (Mittelwert, Median, Quantile) und
  • Streuungsmaße (Varianz, Standard Abweichung)
  • Häufigkeitstabellen und Kreuztabellen
  • bedingte Wahrscheinlichkeiten
  • bekannte Verteilungen
  • Dichtefunktion und Verteilungsfunktion

Für die Grundlagen der Datenanalyse wird das Paket data.table verwendet. Es ist neben dem tidyverse-Paketen (u.a. mit dplyr) das beliebteste Paket zur Analyse von Daten. Sie können

  • Daten einlesen und schreiben,
  • Statistiken auf den Daten berechnen und fehlende Daten ergänzen.

In der deskriptiven, bivariaten Statistik werden Korrelationsanalysen durchgeführt und die bekannten Korrelationsmaße Korrelationskoeffizient nach Pearson und Rangkorrelation nach Spearman behandelt.

Das beliebteste Paket zur Erstellung von Grafiken, ggplot2, und die dahinterliegende grammar of graphics wird durchgenommen:

  • Sie können eigene Visualisierungen erstellen, anpassen, abspeichern
  • kennen die Grundlagen, um Plots individuell anzupassen.
  • beherrschen die Grundlagen von statistischen Tests (Stichprobe, Nullhypothese, Signifikanz, Konfidenzintervall)
  • können Mittelwertsvergleiche mit dem t-Test durchführen. Häufige Pre-Tests für die Überprüfung der Voraussetzungen vom t-Test und nicht-parametrische Tests sind Ihnen geläufig.

Diese Statistik Weiterbildung beinhaltet auch ein einfaches Verfahren des Machine Learnings, welches ein Standardverfahren der Statistik ist: die lineare Regression.

Durch die kleine Gruppengrößen und die eigene Umsetzung von Übungsaufgaben auf Ihrem Laptop mit Unterstützung des Dozenten wird eine hohe Qualität und ein bestmöglicher Lernerfolg sichergestellt.

Rezensionen auf Google
Ilias Seifie
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Ich habe an einem einwöchigen Kurs über Deep Learning teilgenommen. Die Kursmaterialien sind sehr gut und vollständig ausgearbeitet. Außerdem haben das Skript und auch der Kurs insgesamt eine sehr gute Struktur. Der Tutor ist sehr engagiert …
Aylin Keskin
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Super Seminar ! (...) Die Inhalte waren sehr gut gegliedert und wurden absolut verständlich vermittelt. Insgesamt hat die Kombination aus theoretischen Inhalten und praktischen Übungen ein ganzheitliches Verständnis ermöglicht ...
Marvin
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Sehr gutes Verhältnis aus Information und Zeit, sehr gute persönliche Ansprache, sehr angenehmer Vortrag ohne viel Bla-Bla. Insgesamt absolut zufrieden.
Martin Schlederer
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Sehr hilfreicher Kurs um die praktischen basics von Künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzwerken zu lernen. Theorie und Praxis in schneller Abwechslung um die gelernten Konzepte umzusetzen und zu üben ...
Alicia S.
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Ein toller Kurs, durchgeführt mit geballter Expertise und einer Engelsgeduld bei der Beantwortung von Fragen und Behebung von Problemen. Ich habe in diesen drei Tagen enorm viel gelernt, ...
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Kursinhalte

Organisatorisches

FAQ
Tag 1
Tag 2
Tag 3
09:00 – 09:15
Begrüßung und Organisatorisches
  • Vorstellungsrunde
  • Erwartungen der Teilnehmer
09:15 – 10:45
Einführung in R
  • Überblick über R und R-Studio
  • Bedienung von R und R-Studio (Editor, Konsole, Hilfe usw.)
  • Pakete installieren und laden
  • Zuweisung von Variablen
  • Skripte schreiben und ausführen
10:45 – 11:00
Kaffeepause
11:00 – 12:30
Wichtigste Datenstrukturen
  • Vector, Factor und Array in R
  • Elemente extrahieren
  • Überblick über die Daten erhalten mit einfachen Funktionen
  • Daten in andere Datenstrukturen umwandeln
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 - 15:00
Statistiken in R
  • Lagemaße (Mittelwert, Median, Quantile)
  • Streuungsmaße (Varianz, Standard Abweichung)
  • Weitere mathematische Funktionen (Minimum, Maximum, Summe, Wurzel, …)
15:00 – 15:15
Kaffeepause
15:15 – 17:00
Kreuztabelle & bedingte Wahrscheinlichkeiten
  • Eine Häufigkeitstabelle berechnen
  • Auswertung einer Kreuztabelle
  • Zeilen- und Spaltenwahrscheinlichkeiten berechnen
  • Bedingte Wahrscheinlichkeiten interpretieren
09:00 – 09:15
Rückblick und offene Fragen von Tag 1
09:15 – 10:45
Statistische Verteilungen und Zufallszahlen
  • Dichtefunktion und Verteilungsfunktion
  • Bekannte statistische Verteilungen
  • Zufallszahlen aus einer Verteilung ziehen
  • Tests, ob Daten einer Normalverteilung folgen
10:45 – 11:00
Kaffeepause
11:00 – 12:30
Grundlagen eines DataTables
  • Effiziente Berechnung mit Daten
  • Reihen und Spalten filtern / auswählen
  • Statistiken auf Spalten berechnen
  • Berechnungen nach einer Variablen gruppieren
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 - 15:00
Weitere Datenanalysen
  • Spalten anlegen / modifizieren / löschen
  • Fehlende Werte ergänzen
  • Daten einlesen (mit der Funktion fread) und schreiben (als .csv bzw. .RData)
15:00 – 15:15
Kaffeepause
15:15 – 17:00
Bivariate Deskriptivstatistik
  • Korrelationsanalysen
  • Streudiagramme
  • Bekannte Korrelationsmaße: Korrelationskoeffizient nach Pearson, Rangkorrelation nach Spearman
09:00 – 09:15
Rückblick und offene Fragen von Tag 2
09:15 – 10:45
Datenvisualisierung mit ggplot2
  • Das Konzept hinter Grammar of Graphics
  • Die Layer von ggplot2 zur Erstellung erster Plots und zum Plotten von Statistiken
  • Darstellungen (Größe der Datenpunkte, Farbe, Gruppierung) mit einer Variable variieren oder festsetzen
  • Mehrere Subplots erstellen, Plots anpassen und speichern
  • Kerndichteschätzer
  • Wichtige Plots: Scatterplot, Histogramm, Boxplot
10:45 – 11:00
Kaffeepause
11:00 – 12:30
Statistische Tests
  • Grundlagen von statistischen Tests (Stichprobe, Nullhypothese, Signifikanz, Konfidenzintervall)
  • Mittelwertsvergleiche und t-Tests
  • Pre-Tests für die Überprüfung der Voraussetzungen vom t-Test. (Anderson-Darling, Shapiro-Wilk, Levene-Test)
  • Nicht-parametrische Tests: U-Test und Vorzeichenrangtest bei Medianen
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 – 15:00
Lineare Regression in R
  • Algorithmische Grundlagen
  • Umsetzung in R
  • Interpretation und Signifikanz der Koeffizienten
  • Bewertung der Gütemaße: R2, AIC/BIC
  • Überprüfung der Normalverteilung der Residuen
15:00 – 15:15
Kaffeepause
15:15 – 17:00
Wiederholung mit eigenen oder neuen Daten
  • Möglichkeit, das Gelernte am mitgebrachten Datensatz anzuwenden und direkt Fragen zu klären.
  • Alternativ: Wiederholung am neuen Datensatz, um das Wissen zu vertiefen.

Zielgruppe der R Programmierung Einführung

Dieser Kurs mit R richtet sich an Teilnehmer, welche Statistik Grundlagen lernen möchten und keine oder geringe Erfahrung in Statistik, der Analyse von Daten und der Bedienung der Statistik-Software R mit RStudio haben. Ziel ist eine Einführung in Statistik und die Umsetzung in R. Teilnehmer haben in Ihrem Unternehmen mit der statistischen Auswertung von Daten zu tun oder wollen sich in diese Richtung entwickeln.

Voraussetzungen für den R Kurs mit Tidyverse Training

Diese R Einführung setzt keine Kenntnisse in R oder einer anderen Programmiersprache voraus. Notwendig sind jedoch Vorerfahrung mit dem Umgang von Daten. Teilnehmer haben bereits in Excel oder einer BI-Software gearbeitet und verstehen bspw. das Konzept einer spaltenweisen Berechnung bzw. einfache Statistiken (Mittelwert, Varianz).
Allgemeine Computerkenntnisse und mathematische Grundkenntnisse (Was ist eine Funktion, Summenzeichen, Integral, Ableitung, Grundrechenarten, Koordinatensystem zum Plotten, …) werden vorausgesetzt.
Verwendete Fachbegriffe in R und die Dokumentation im Internet sind auf Englisch. Daher sind die Folien in dieser Schulung auf Englisch. Die Sprache im Kurs ist Deutsch.

Didaktischer Aufbau der R Schulung

Diese Schulung erklärt die Grundlagen von Statistik und der Programmierung mit R. Die Praxis steht im Vordergrund. Teilnehmer programmieren eigenständig in der Entwicklungsumgebung RStudio, um direkt zu üben. Somit können Fragen direkt vom Trainer beantwortet werden und Unklarheiten können besprochen werden. Der Trainer unterstützt bei der Lösung der Übungen.

Technik im R Seminar

  • Die Teilnehmer benötigen für die Übungsaufgaben Laptops. Wir empfehlen, Ihren eigenen Laptop mit der vorab installierten Software mitzubringen. Eine genaue Installationsanleitung für die Software wird Ihnen vor dem Seminar per E-mail zugesandt. Auf Anfrage stellen wir auch Schulungslaptops zur Verfügung.
  • Bitte prüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Zugangsbeschränkungen im Internet hat. Die digitalen Unterlagen (Skript, Code, Dateien) werden im Seminar online zum Download zur Verfügung gestellt. Sie erhalten vor dem Seminar per E-Mail den Link zu einer Testdatei zum Download, um dies überprüfen zu können.
  • Sie sollten sich in firmenfremde WLAN-Netze registrieren können.
  • Als Backup Lösung ist es möglich, dass der USB Port bei Ihrem Laptop freigeschalten ist, um damit verwendete Dateien oder sonstige Unterlagen übertragen zu können.
  • Im Seminar wird das Betriebssystem Windows verwendet. Der Umgang mit Ihrem verwendeten Betriebssystem und Laptop sollte bekannt sein. Insbesondere sollten Sie ohne Schwierigkeiten Sonderzeichen auf der Tastatur finden (insbesondere bei Apple Geräten werden auf manchen Tastaturen nicht immer runde, eckige bzw. geschweifte Klammern dargestellt).
Gibt es ein Buch, welches den Kurs ergänzt?

Für das Seminar ist folgendes Buch als Ergänzung hilfreich:

Andrie de Vries: R für Dummies.

Grundsätzlich wird alles Wissen und Codebeispiele im Kurs so erklärt, dass es nicht nötig ist vor dem Kurs ein Buch zu lesen. Sie sollten lediglich darauf achten, dass Sie die Voraussetzungen (siehe Reiter Organisatorisches –> Voraussetzungen) erfüllen.

In welchen Städten wird das Seminar angeboten?

Wir bieten den Kurs in folgender Stadt an: Stuttgart, München, Frankfurt, Hamburg, Berlin. Falls Sie die Schulung gerne in einer anderen Stadt oder direkt bei Ihnen im Unternehmen besuchen möchten, kontaktieren Sie uns gerne.

Ich möchte gerne viel coden und hands-on Lernen. Ist das der richtige Kurs?

Definitiv. Sie werden sich im Kurs wohlfühlen. Die erste von vier Lektionen am ersten Tag schafft die Grundlagen und sie können den Editor gleich selbst ausprobieren. Ab der zweiten Lektion ist mindestens die Hälfte der Zeit zum selbstständigen Üben, so dass Sie das Besprochene direkt coden können und selbst erkennen, wo noch Fragen bestehen, die Sie mit dem Dozenten direkt besprechen können.

Welche Lernmethoden werden verwendet?

Im Seminar enthält jeder Block (meist über etwa 90 Minuten) eine oder mehrere Theorie- und Praxiseinheiten. Die Theorieeinheit dient dazu, Ihnen das nötige Wissen zu vermitteln, um die Übungsaufgaben zu verstehen und selbstständig lösen zu können. Wir verzichten auf langatmige, wissenschaftliche Theorieeinheiten und konzentrieren uns auf den theoretischen Stoff der zu einem besseren Verständnis beiträgt. Der Fokus liegt auf der Praxis, d.h. dem Codeschreiben und Lösen von kleinen Verständnisaufgaben zum Lernstoff. Fragen von Teilnehmern sind jederzeit möglich. Während der Praxiseinheit werden die Fragen individuell vom Dozenten beantwortet. Fragen von allgemeinem Interesse werden allen Teilnehmern erklärt. Die Folien, welche die Theorie und weitere Erklärungen vom Code enthalten erhalten Sie als pdf. Codebeispiele und die Musterlösung der Übungsaufgaben liegen digital vor.

Wie sehen die Übungen für die Teilnehmer aus?

Die Übungen bestehen hauptsächlich aus Coding Aufgaben, d.h. Sie schreiben entweder kurze Codebeispiele oder Sie werden gefragt, Codelücken in einem bestehenden Code zu ergänzen. Letzteres schult auch das Codeverstehen. Die Aufgaben sind so gewählt, dass die wichtigen Aufgaben von allen Teilnehmern in der verfügbaren Zeit gelöst werden können. Wir haben Coding Aufgaben unterschiedlichen Schwierigkeitsgrades vorbereitet, so dass schnellere Teilnehmer oder Teilnehmer mit Vorwissen zusätzlich an weiteren Aufgaben üben können. Desweiteren gibt es für manche Kapitel kurze Kontrollfragen zum Theorieteil.

Bildungsschecks
Bildungsscheck Nordrhein Westfalen
Bildungsprämie
Wir akzeptieren den Bildungsscheck NRW und die Bildungsprämie.
Warum bei Enable AI buchen
Leistungen im Kurs
Durchführungsgarantie

Die Trainer, die in exklusiver Kooperation mit Enable AI zusammen arbeiten, kommen alle aus der Praxis und vermitteln praxisnahes, aktuelles Wissen auf leicht verständliche Art und Weise mit dem Ziel, dass Sie in Ihrer Arbeit das Wissen direkt anwenden können.

Zufriedenheitsgarantie

Sollten Sie in einem mehrtägigen Seminar bis zum Ende des ersten Seminartags merken, dass dieses Seminar nicht Ihren Erwartungen entspricht, sprechen Sie bitte mit dem Kursleiter am ersten Seminartag und es wird Ihnen die volle Kursgebühr inkl. Anreise (30 cent / km bzw. Bahnfahrt 2. Klasse) erstattet. Ohne Wenn und Aber.

Wissensgarantie

Falls Ihr(e) MitarbeiterIn unerwarteterweise innerhalb eines halben Jahres nach dem Besuchen eines Kurses für mehr als 6 Monate (Krankheit, Elternzeit, Sabbatical,...) ihr Unternehmen verlässt, darf kostenlos ein Kollege innerhalb eines Jahres ab dem Verlassen des Kollegens ein stattfindendes Seminar mit demselben Inhalt besuchen.

Hands-on Schulungen

Die Kurse sind hands-on Trainings, mit vielen Coding Übungen (inkl. digitalen Musterlösungen). Denn durch praktische Beispiele lernt man am meisten.

Individuelle Schulungen

Wenn es im Interessen der Schulungsgruppe ist, ändert der Trainer das Seminar nach Ihren Wünschen ab bzw. integriert Ihre Daten nach Rücksprache in den Kurs.

Aktualisierte Schulungen

Sollten Sie eine Schulung zweimal besuchen, wird diese nicht identisch sein. Ihr Feedback wird berücksichtigt und die Schulungen werden an die aktuelle Themen in Forschung und Entwicklung angepasst.

Trainer aus der Praxis

Die Trainer, die in exklusiver Kooperation mit Enable AI zusammen arbeiten, kommen alle aus der Praxis und vermitteln praxisnahes, aktuelles Wissen auf leicht verständliche Art und Weise mit dem Ziel, dass Sie in Ihrer Arbeit das Wissen direkt anwenden können.

Kleine Gruppen

Garantierte maximale Gruppengröße von 10 Teilnehmern. Im Durchschnitt besuchen 6 Teilnehmer einen Kurs.

Fundiertes Wissen

Vor der Zusammenarbeit werden unsere Trainer geprüft. Alle besitzen fundierte Kenntnisse, u.a. durch Studium, Promotion und Berufserfahrung in den Bereichen Mathematik, Informatik, Statistik und Machine/Deep Learning.

Ihr Trainer für den Kurs

Jan Köhler

Vom Hintergrund Statistiker und Wirtschaftsingenieur arbeitet er seit fast 10 Jahren mit den neuesten Technologien im Machine Learning, Deep Learning und Data Science.

In der Industrie hat er bei verschiedenen Projekten Machine Learning und Deep Learning in der Praxis umgesetzt und eigene Ideen in über 25 Patentanmeldungen eingebracht.

Er forscht im Bereich Deep Learning und hat wissenschaftliche Veröffentlichungen, u.a. in den Bereichen Medizinstatistik, Operations Research und Deep Learning. Seine fundierte Praxiserfahrung und die Mitarbeit in zahlreichen Data Mining Projekten ermöglicht seinen Schulungsteilnehmer auch für ihre Anwendungen aus seinen Kursen viel mitzunehmen.

Haben Sie noch Fragen

Jan Köhler - Gründer von Enable AI

  • Fragen zum Inhalt des Seminars?
  • Sind Sie sich unsicher, ob der Kurs Sie weder über- noch unterfordert?
  • Fragen, ob Sie das Wissen aus dem Kurs für Ihre tägliche Arbeit anwenden können?
  • weitere generelle Fragen zur Schulung?
  • einen Terminwunsch?

Rufen Sie uns an oder schreiben Sie uns eine Email

0711-96 88 15 53
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Gerne können Sie auch direkt einen Termin mit uns vereinbaren oder eine Nachricht schreiben.


    Inhouseschulung / Firmenschulung

    Sie suchen einen Statistik Intensivkurs in der Programmiersprache R als Firmen-Weiterbildung. Der Inhalt der Schulung kann individuell angepasst werden. In Abstimmung mit dem Dozenten können Sie Schwerpunkte der Firmen-Schulung setzen, Inhalte aus der offenen Schulung streichen und weitere Inhalte hinzufügen.

    Vereinbaren Sie einen Termin für ein kostenloses Beratungsgespräch.

    Die Firmen-Trainings des R Statistik Kurses können Live-Online oder bei Ihnen vor Ort gehalten werden. Zudem können Sie auch in München, Stuttgart, Berlin, Hannover, Köln, Hamburg, Düsseldorf, Frankfurt, Dortmund, Münster, Essen, Bonn, Dresden, Leipzig, Bremen, Duisburg, Bochum, Wuppertal, Bielefeld, Mannheim, Freiburg, Brauschweig, Kiel oder Karlsruhe stattfinden.

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    Schulungen
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    Data Science Python Kurs

    Kompakter Einstieg in die Programmiersprache Python für Datenanalyse und Data Science. Erläuterung der Grundlagen von Python, dem pandas DataFrame, Plotten und Einführung in das Maschinelle Lernen. Erste Machine Learning Algorithmen (Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering). Verwendete Pakete: pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn.

    Data Science in R Schulung

    Die Data Science in R Schulung vermittelt einen kompakten Einstieg in die Programmiersprache R für Datenanalyse und Data Science / Data Mining. Sie lernen das beliebte Paket tidyverse zur Datenmanipulation, erstellen Grafiken mit ggplot2 und schreiben eigene Funktionen. Der Einstieg in Machine Learning und die Umsetzung von bekannten Algorithmen (u.a. Lineare Regression, Entscheidungsbaum, K-Means Clustering) ist ein weiterer Schwerpunkt.

    Excel – Statistik Kurs

    In diesem Kurs lernen Sie die den Umgang mit Formeln und Funktionen in Microsoft Excel mit dem Schwerpunkt „statistische Funktionen“ kennen. Sie erfahren welche Funktionen und Werkzeuge Excel für die deskriptive und explorative Statistik verwendet und wie diese Methoden zur Analyse empirischer Daten eingesetzt und in Excel berechnet werden können.

    Risikofrei Buchen

    Rücktritt bei Nichtgefallen

    Sollten Sie in einem mehrtägigen Seminar bis zum Ende des ersten Seminartags merken, dass dieses Seminar nicht Ihren Erwartungen entspricht, sprechen Sie bitte mit dem Kursleiter am ersten Seminartag und es wird Ihnen die volle Kursgebühr inkl. Anreise (30 cent / km bzw. Bahnfahrt 2. Klasse) erstattet. Ohne Wenn und Aber.

    Stornierung

    Sie können eine Bestellung kostenlos bis 14 Tage vor Beginn der Schulung stornieren.

    Bis 7 Tage vor Kursbegin fallen 50% Stornokosten zzgl. MwSt an.

    Weniger als 7 Tage vor Kursbegin ist die gesamte Seminargebühr zzgl. MwSt zu zahlen.

    Anfallende Stornokosten werden Ihnen bei Umbuchung auf einen anderen Termin oder auf ein anderes Seminar verrechnet.

    Sie können einen Ersatzteilnehmer für Ihr gebuchtes Seminar zum gebuchten Termin benennen. In diesem Falle verändern wir Ihre Buchung kostenfrei und tragen den Ersatzteilnehmer ein.

    Sie haben bei Stornierung zudem auch die Möglichkeit einen anderen Termin, an dem das Seminar bereits stattfindet (d.h. die Mindestteilnehmerzahl ist erreicht), oder ein anderes Seminar (das aufgrund der Buchungslage bereits stattfindet) kostenfrei bzw. nach Bezahlung des Differenzbetrages, teilzunehmen. Ist das gewählte Seminar preisgünstiger, erstatten wir Ihnen den Differenzbetrag nach Teilnahme am Seminar zurück. Diese Möglichkeit erfolgt aus Kulanz ohne Anerkennung einer Rechtspflicht.

    Falls die Buchungslage es ermöglicht, können wir einen Ersatzteilnehmer aus der Warteliste benennen. In diesem Fall ist Ihre Stornierung kostenfrei. Dies ist jedoch nicht garantiert und erfolgt aus Kulanz ohne Anerkennung einer Rechtspflicht.

    Schulungsort Live Online

    Für unsere Live Online Schulungen verwenden wir die Software Zoom.

    Durch die Möglichkeiten die Teilnehmer in Breakout Räumen aufzuteilen und auf die Bildschirme der einzelnen Teilnehmer zu schauen, ist es für uns möglich, Sie auch in einem Live Online Seminar individuell zu betreuen.

    Etwa eine Wochen vor Beginn der Schulung erhalten Sie von uns den Zugangslink zu Zoom per Email zugesandt.

    Schulungsraum in München

    Die Seminarräume in München befinden sich 900m von der S-Bahn Haltestelle Donnersbergerbrücke. Von dort sind es 6 min bis zum Hauptbahnhof München.

    Adresse Seminarraum München

    Regus
    Landsberger Straße 155
    80687 München

    Schulungsraum in Stuttgart

    Die Seminarräume in Stuttgart befinden sich 300m vom Hauptbahnhof, 300m von der U-Bahn Haltestelle Schloßplatz und 800m von der U-Bahn Haltestelle Charlottenplatz entfernt.

    Die hellen und geräumigen Räume befinden sich im fünften Stock eines Gebäudes mit Glasfassade.

    Im Gebäude befinden sich auch Tiefgaragenplätze. Bitte vorab die Verfügbarkeit überprüfen.

    Adresse Seminarraum Stuttgart

    Regus Königsstraße
    5. Stock
    Königstraße 10c
    70173 Stuttgart