Programmieren mit R für Anfänger + Tidyverse Grundlagen

Einführung in R und die Programmierung. Ein R Kurs mit Tidyverse zur Datenaufbereitung und RStudio

(*) zzgl. MwSt  (**) inkl. MwSt
Termin (2 Tage) Ort Belegung Preise
Do 18.07 -
Fr 19.07.24
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1.100,00  (*)
1.309,00  (**)
Do 24.10 -
Fr 25.10.24
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Inhouse-/Firmenschulung:
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Kurs auf einen Blick

Über die Schulung

  • Dauer: 2 Tage
  • Gruppengröße: 3-10
  • Level: Anfänger ohne Programmiererfahrung
  • Anteil Coding: 60%
  • Sprache: R
  • Bibliotheken: dplyr aus tidyverse, 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 tibble zur Datenanalyse
  • Einführung in dplyr
  • Datenbearbeitung mit dplyr
  • Statistische Berechnungen via dplyr
  • Daten einlesen und schreiben (csv, .RData)
  • Eigene Funktion schreiben
  • Plots erstellen mit ggplot2

Beschreibung vom R Anfänger Seminar

Dieser zweitägige Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Programmiersprache R und legt einen Schwerpunkt auf datenanalytische Konzepte und deren Implementierung in R. Zudem wird die Datenstruktur tibble aus dem weit verbreiteten tidyverse erläutert, um den Teilnehmern solide Grundkenntnisse in der Datenanalyse zu vermitteln.

R hat sich als eine der bevorzugten Programmiersprachen für statistische Analysen und Datenverarbeitung sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wirtschaft durchgesetzt. Sie findet in verschiedenen Branchen Anwendung, darunter in der Versicherungswirtschaft, im Finanzwesen und in der medizinischen Statistik. Nutzer schätzen R für seine Leistungsstärke in der statistischen Analyse, seine Fähigkeit zur einfachen Erstellung von qualitativ hochwertigen Grafiken sowie seine reichhaltigen Funktionen und Methoden für die Statistik und Datenanalyse. R bietet auch im Bereich des maschinellen Lernens erhebliche Vorteile durch seine breite Palette an Algorithmen und Benutzerfreundlichkeit. Es wird geschätzt, dass weltweit über zwei Millionen Menschen R verwenden.

Im Zentrum des Kurses steht eine klare und verständliche Vermittlung der Grundlagen, die sich insbesondere an Programmieranfänger ohne vorherige Erfahrung richtet. Der Kurs legt besonderen Wert auf die praktische Anwendung von R und das eigenständige Programmieren der Teilnehmer.

Nach Abschluss des Seminars verfügen die Teilnehmer über einen fundierten Überblick über die wesentlichen Grundlagen von R, sind mit dem tidyverse-Paket vertraut und in der Lage, selbständig Datenanalysen durchzuführen.

Dieser zweitägige Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Programmiersprache R und legt einen Schwerpunkt auf datenanalytische Konzepte und deren Implementierung in R. Zudem wird die Datenstruktur tibble aus dem weit verbreiteten tidyverse erläutert, um den Teilnehmern solide Grundkenntnisse in der Datenanalyse zu vermitteln.

R hat sich als eine der bevorzugten Programmiersprachen für statistische Analysen und Datenverarbeitung sowohl in der Wissenschaft als auch in der Wirtschaft durchgesetzt. Sie findet in verschiedenen Branchen Anwendung, darunter in der Versicherungswirtschaft, im Finanzwesen und in der medizinischen Statistik. Nutzer schätzen R für seine Leistungsstärke in der statistischen Analyse, seine Fähigkeit zur einfachen Erstellung von qualitativ hochwertigen Grafiken sowie seine reichhaltigen Funktionen und Methoden für die Statistik und Datenanalyse. R bietet auch im Bereich des maschinellen Lernens erhebliche Vorteile durch seine breite Palette an Algorithmen und Benutzerfreundlichkeit. Es wird geschätzt, dass weltweit über zwei Millionen Menschen R verwenden.

Im Zentrum des Kurses steht eine klare und verständliche Vermittlung der Grundlagen, die sich insbesondere an Programmieranfänger ohne vorherige Erfahrung richtet. Der Kurs legt besonderen Wert auf die praktische Anwendung von R und das eigenständige Programmieren der Teilnehmer.

Nach Abschluss des Seminars verfügen die Teilnehmer über einen fundierten Überblick über die wesentlichen Grundlagen von R, sind mit dem tidyverse-Paket vertraut und in der Lage, selbständig Datenanalysen durchzuführen.

Was lernen Sie neben der Datenanalyse mit R?

Das Seminar „Grundlagen von R für Anfänger“ bietet Teilnehmern einen umfassenden Einstieg in die Verwendung von R und R-Studio. Es beginnt mit einem kurzen Einblick in R und R-Studio. Anschließend wird den Teilnehmern die Bedienung von R und RStudio nähergebracht, einschließlich der Verwendung des Editors, der Konsole und der Hilfefunktionen.

Die Teilnehmer lernen, wie sie Pakete in R installieren und einbinden können, sowie wie man Variablen zuordnet und Skripte erstellt und ausführt. Dabei werden sie mit den Hauptdatenstrukturen von R, wie Vektoren, Faktoren und Arrays, vertraut gemacht. Sie erfahren, wie sie Elemente aus diesen Datenstrukturen extrahieren, Daten mit grundlegenden Funktionen aufbereiten und Daten in verschiedene Datenstrukturen umwandeln können.

Im weiteren Verlauf des Seminars erhalten die Teilnehmer eine Einführung in das dplyr-Paket, einen Bestandteil des tidyverse. Sie lernen, wie sie mit einem Tibble arbeiten können, einer Fortentwicklung des data.frames, und wie sie die ersten dplyr-Funktionen zur Spaltenauswahl anwenden können, einschließlich select(), filter(), rename() und slice(). Sie werden auch den Einsatz logischer Operatoren kennenlernen.

In der Folge werden die Teilnehmer in die Datenmodifikation mit dplyr eingeführt. Sie lernen, wie man Zeilen mit der Funktion arrange() sortiert, neue Spalten mit mutate() berechnet und statistische Zusammenfassungen mit summarise() erstellt. Die Verwendung des Pipe Operators %>%, der Gruppierung von Analysen mit group_by() und der Behandlung von fehlenden Daten mit drop_na() und replace_na() wird ebenfalls behandelt.

In einem weiteren Abschnitt des Seminars erfahren die Teilnehmer, wie sie deskriptive Statistiken mit dplyr ermitteln können. Sie lernen, wie sie zufällige Stichproben aus vorhandenen Daten auswählen und Korrelationsuntersuchungen (Spearman, Pearson) durchführen können. Auch die Erstellung von Kontingenztabellen wird erläutert.

Das Seminar geht auch auf Kontrollabläufe ein. Die Teilnehmer lernen, wie man benutzerdefinierte Funktionen erstellt, Standardwerte in Funktionen definiert, For-Schleifen verwendet und If-Else Anweisungen implementiert.

Der Abschnitt über Datenvisualisierung wird den Teilnehmern das Konzept der Grafikgrammatik und die Anwendung der ggplot2-Ebenen zur Erstellung erster Grafiken und statistischer Darstellungen näherbringen. Sie werden auch lernen, wie man Darstellungen anpasst und mehrere Subplots erstellt und speichert.
Schließlich werden die Teilnehmer erfahren, wie sie das Arbeitsverzeichnis in R und RStudio festlegen, CSV-, Excel- oder SPSS-Dateien importieren und exportieren, und nützliche Parameter und die fread()-Funktion für umfangreiche Datensätze nutzen können.

Das Seminar gibt den Teilnehmern Gelegenheit, das Erlernte zu vertiefen, zu testen und Fragen zu stellen. Das Seminar richtet sich an Anfänger und bietet ausreichend Zeit für Fragen, Experimentieren und das Schreiben von Code.

Das Seminar „Grundlagen von R für Anfänger“ bietet Teilnehmern einen umfassenden Einstieg in die Verwendung von R und R-Studio. Es beginnt mit einem kurzen Einblick in R und R-Studio. Anschließend wird den Teilnehmern die Bedienung von R und RStudio nähergebracht, einschließlich der Verwendung des Editors, der Konsole und der Hilfefunktionen.

Die Teilnehmer lernen, wie sie Pakete in R installieren und einbinden können, sowie wie man Variablen zuordnet und Skripte erstellt und ausführt. Dabei werden sie mit den Hauptdatenstrukturen von R, wie Vektoren, Faktoren und Arrays, vertraut gemacht. Sie erfahren, wie sie Elemente aus diesen Datenstrukturen extrahieren, Daten mit grundlegenden Funktionen aufbereiten und Daten in verschiedene Datenstrukturen umwandeln können.

Im weiteren Verlauf des Seminars erhalten die Teilnehmer eine Einführung in das dplyr-Paket, einen Bestandteil des tidyverse. Sie lernen, wie sie mit einem Tibble arbeiten können, einer Fortentwicklung des data.frames, und wie sie die ersten dplyr-Funktionen zur Spaltenauswahl anwenden können, einschließlich select(), filter(), rename() und slice(). Sie werden auch den Einsatz logischer Operatoren kennenlernen.

In der Folge werden die Teilnehmer in die Datenmodifikation mit dplyr eingeführt. Sie lernen, wie man Zeilen mit der Funktion arrange() sortiert, neue Spalten mit mutate() berechnet und statistische Zusammenfassungen mit summarise() erstellt. Die Verwendung des Pipe Operators %>%, der Gruppierung von Analysen mit group_by() und der Behandlung von fehlenden Daten mit drop_na() und replace_na() wird ebenfalls behandelt.

In einem weiteren Abschnitt des Seminars erfahren die Teilnehmer, wie sie deskriptive Statistiken mit dplyr ermitteln können. Sie lernen, wie sie zufällige Stichproben aus vorhandenen Daten auswählen und Korrelationsuntersuchungen (Spearman, Pearson) durchführen können. Auch die Erstellung von Kontingenztabellen wird erläutert.

Das Seminar geht auch auf Kontrollabläufe ein. Die Teilnehmer lernen, wie man benutzerdefinierte Funktionen erstellt, Standardwerte in Funktionen definiert, For-Schleifen verwendet und If-Else Anweisungen implementiert.

Der Abschnitt über Datenvisualisierung wird den Teilnehmern das Konzept der Grafikgrammatik und die Anwendung der ggplot2-Ebenen zur Erstellung erster Grafiken und statistischer Darstellungen näherbringen. Sie werden auch lernen, wie man Darstellungen anpasst und mehrere Subplots erstellt und speichert.
Schließlich werden die Teilnehmer erfahren, wie sie das Arbeitsverzeichnis in R und RStudio festlegen, CSV-, Excel- oder SPSS-Dateien importieren und exportieren, und nützliche Parameter und die fread()-Funktion für umfangreiche Datensätze nutzen können.

Das Seminar gibt den Teilnehmern Gelegenheit, das Erlernte zu vertiefen, zu testen und Fragen zu stellen. Das Seminar richtet sich an Anfänger und bietet ausreichend Zeit für Fragen, Experimentieren und das Schreiben von Code.

Rezensionen auf Google
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Kursinhalte

Organisatorisches

FAQ
Tag 1
Tag 2
09:00 – 09:15
Begrüßung und Organisatorisches
  • Vorstellungsrunde
  • Erwartungen der Teilnehmer
09:15 – 10:45

Wilkommen zu R

  • Ein kurzes Verständnis von R und R-Studio
  • Anleitung zur Bedienung von R und R-Studio (Editor, Konsole, Hilfe, etc.)
  • Paketinstallation und Laden der Module
  • Variablen zuweisen
10:45 – 11:00
Kaffeepause
11:00 – 12:30

Datenstrukturen

  • Vektor, Faktor und Array in R
  • Übersicht und Zusammenfassungen der Daten
  • Konvertierung von Daten in alternative Datenstrukturen
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 - 15:00

Einführung in dplyr (Teil des tidyverse)

  • Ein Blick auf das Tidyverse-Ökosystem
  • Tibble – eine Erweiterung des data.frames
  • Erste dplyr-Funktionen zur Spaltenauswahl
  • select(), filter(), rename(), slice()
  • Logische Operatoren im Einsatz
15:00 – 15:15
Kaffeepause
15:15 – 17:00

Datenbearbeitung mit dplyr

  • Anordnung von Zeilen – arrange()
  • Berechnung neuer Spalten – mutate()
  • Berechnung von Statistiken – summarise()
  • Der Pipe Operator %>%
  • Gruppenanalysen – group_by()
  • Behandlung fehlender Daten – drop_na(), replace_na()
09:00 – 09:15
Rückblick und offene Fragen von Tag 1
09:15 – 10:45

Statistikberechnung mit dplyr

  • Wesentliche deskriptive Statistiken
  • Ziehen einer zufälligen Stichprobe aus vorhandenen Daten
  • Korrelationsanalyse (Spearman, Pearson)
  • Kontingenztabellen-Erstellung
10:45 – 11:00
Kaffeepause
11:00 – 12:30

Kontrollstrukturen

  • Verfassen eigener Funktionen
  • Setzen von Standardparametern in Funktionen
  • Verwendung von For-Schleifen
  • If-Else Anweisungen
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 - 15:00

Dateneingabe und -ausgabe

  • Arbeitsverzeichnis in R und RStudio festlegen
  • CSV, Excel oder SPSS-Dateien einlesen/schreiben
  • Überblick über nützliche Parameter
  • fread()-Funktion für große Datensätze
15:00 – 15:15
Kaffeepause
15:15 – 17:00

Datenvisualisierung mittels ggplot2

  • Das Konzept der Grafikgrammatik
  • Die ggplot2-Schichten zur Erzeugung erster Diagramme und zur Darstellung von Statistiken
  • Anpassung von Darstellungen (Größe der Datenpunkte, Farbe, Gruppierung) mit einer festgelegten oder variablen Variable
  • Erstellung mehrerer Subplots, Anpassung und Speicherung von Diagrammen

Zielgruppe der R Programmierung Einführung

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

Online ab 2 Teilnehmer und in Präsenz ab 3 Teilnehmer führen wir ein Seminar durch, so dass Sie auch bei kleinerer Gruppengröße intensiv lernen können und Ihren Lernerfolg erzielen 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 3-6 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 über 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
info@enable-ai.de

Gerne können Sie auch direkt einen Termin mit uns vereinbaren oder eine Nachricht schreiben.

Inhouseschulung / Firmenschulung

Sie suchen einen Einführungskurs in die Programmiersprache R als Firmen-Weiterbildung oder inhouse Schulung. 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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DSPy – Data Science Kurs Python

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.

DSR – 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