Einführung in die Datenanalyse mit R 

 

Beschreibung: In dieser Schulung lernen Sie Grundlagen der open-source Programmiersprache R, indem Sie gängige Datenstrukturen wie z.B. Vektoren, Matrizen oder Data Frames bearbeiten. Dieser Schritt ist notwendig, um die Daten die man akquiriert hat, für die Datenanalyse vorzubereiten. Durch die Datenanalyse will man schließlich Wissen extrahieren und dieses in klare Entscheidungen umwandeln. Die Datenanalyse basiert allerdings auf statistischen
Prinzipien. Die Grundlagen, die Sie benötigen, um statistisch zu denken und Ihre Daten zu verstehen, werden Sie in dieser Schulung aufbauen. Ein wichtiger Bestandteil ist die explorative Datenanalyse und die Visualisierung der Daten. Weiterhin erfahren Sie, wie man Hauptmethoden der statistischen Inferenz anwenden kann: Parameterschätzung, Konfidenzintervalle und Hypothesentests. Abschließend werden Sie zum fortgeschrittenen Datenanalysen, indem Sie zukünftige Ereignisse durch Anwendung der linearen oder logistischer Regression vorhersagen lernen.

Voraussetzungen: Analytisches Denkvermögen. Kenntnisse einer anderen Programmiersprache
sind vorteilhaft.

Kursinhalt:

1. Einführung in R für Datenanalyse

  1. Die R Programmiersprache (R / R Studio, Datentypen und Objekte, Operationen, Execution control (if, else, loops), Funktionen)
  2. Einführung in tidyverse (readr, dplyr, ggplot2) u.a.
  3. Einführung in data.table

2. Datenanalyse mit R Teil I

  1. Explorative Datenanalyse (graphische und quantitative)
  2. Univariate Datenanalyse (diskrete Variablen, stetige Variablen)
  3. Lineare Regression
  4. Bootstrapping und Konfidenzintervalle
  5. Statistische Tests – Basics

3. Datenanalyse mit R Teil II

  1. Statistische Tests
  2. Predictive Analytics: Lineare Regression und Voraussetzungen
  3. Predictive Analytics: Multiple Regression und Voraussetzungen
  4. Predictive Analytics: Logistische Regression und Voraussetzungen

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