Schulungsübersicht
Tag eins: Grundlagen der Sprache
- Einführung in den Kurs
- Über Data Science
- Data Science Definition
- Prozess des Handelns Data Science.
- Einführung in R Language
- Variablen und Typen
- Kontrollstrukturen (Schleifen / Konditionale)
- R Scalars, Vektoren und Matrizen
- Definieren von R-Vektoren
- Matrizen
- String- und Textmanipulation
- Zeichen-Datentyp
- Datei IO
- Listen
- Funktionen
- Einführung in Funktionen
- Verschlüsse
- lapply/sapply-Funktionen
- DatenFrames
- Übungen für alle Abschnitte
Zweiter Tag: R für Fortgeschrittene Programming
- DataFrames und Datei-E/A
- Lesen von Daten aus Dateien
- Datenvorbereitung
- Eingebaute Datensätze
- Visualisierung
- Grafik-Paket
- plot() / barplot() / hist() / boxplot() / Streudiagramm
- Heatmap
- ggplot2-Paket (qplot(), ggplot())
- Erkundung mit Dplyr
- Übungen für alle Abschnitte
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse sind von Vorteil
Zielgruppe
- Datenanalysten
Erfahrungsberichte (5)
es war informativ und nützlich
Brenton - Lotterywest
Kurs - Building Web Applications in R with Shiny
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Viele Beispiele und Übungen zum Thema des Kurses.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Kurs - Advanced R Programming
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Das Tempo war genau richtig und die entspannte Atmosphäre ließ die Kandidaten zuversichtlich Fragen stellen.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
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It was very informative and professionally held. Wojteks knowledge level was so advanced that he could basically answer any question and he was willing to put effort into fitting the training to my personal needs.
Sonja Steiner - BearingPoint GmbH
Kurs - R Programming for Data Analysis
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I really enjoyed the knowledge of the trainer.
Stephanie Seiermann
Kurs - R
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