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Schulungsübersicht
Tag 1
Einführung und Vorbemerkungen
- R freundlicher gestalten, R und verfügbare GUIs
- RStudio
- Related Software und Dokumentation
- R und Statistiken
- R interaktiv nutzen
- Eine einführende Sitzung
- Hilfe zu Funktionen und Merkmalen
- R-Befehle, Groß- und Kleinschreibung, etc.
- R-Aufruf und Korrektur von vorherigen Befehlen
- Ausführen von Befehlen aus einer Datei oder Umleiten der Ausgabe in eine Datei
- Datenpermanenz und Entfernen von Objekten
Einfache Manipulationen; Zahlen und Vektoren
- Vektoren und Zuweisung
- Vektorielle Arithmetik
- Erzeugen von regulären Sequenzen
- Logische Vektoren
- Fehlende Werte
- Zeichen-Vektoren
- Indexvektoren; Auswählen und Ändern von Teilmengen eines Datensatzes
- Andere Arten von Objekten
Objekte, ihre Modi und Attribute
- Intrinsische Attribute: Modus und Länge
- Ändern der Länge eines Objekts
- Abrufen und Setzen von Attributen
- Die Klasse eines Objekts
Geordnete und nicht geordnete Faktoren
- Ein spezifisches Beispiel
- Die Funktion tapply() und ragged arrays
- Geordnete Faktoren
Arrays und Matrizen
- Arrays
- Array-Indizierung. Unterabschnitte eines Arrays
- Index-Matrizen
- Die Funktion array()
- Gemischte Vektor- und Array-Arithmetik. Die Recycling-Regel
- Das äußere Produkt von zwei Arrays
- Verallgemeinerte Transponierung eines Arrays
- Matrix Einrichtungen
- Matrix Multiplikation
- Lineare Gleichungen und Invertierung
- Eigenwerte und Eigenvektoren
- Singulärwertzerlegung und Determinanten
- Kleinste-Quadrate-Anpassung und die QR-Zerlegung
- Bilden von partitionierten Matrizen, cbind() und rbind()
- Die Verkettungsfunktion () mit Arrays
- Häufigkeitstabellen aus Faktoren
Tag 2
Listen und Datenrahmen
- Listen
- Erstellen und Ändern von Listen
- Verkettung von Listen
- Datenrahmen
- Erstellen von Datenrahmen
- attach() und detach()
- Arbeiten mit Datenrahmen
- Anhängen beliebiger Listen
- Verwalten des Suchpfades
Datenmanipulation
- Auswahl, Unterteilung von Beobachtungen und Variablen
- Filtern, Gruppieren
- RKodierung, Transformationen
- Aggregation, Kombination von Datensätzen
- Zeichenmanipulation, stringr-Paket
Readen von Daten
- Txt-Dateien
- CSV-Dateien
- XLS-, XLSX-Dateien
- SPSS, SAS, Stata,... und andere Datenformate
- Exportieren von Daten in txt-, csv- und andere Formate
- Accessing von Daten aus Datenbanken mit SQL Sprache
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- R als eine Reihe von statistischen Tabellen
- Untersuchen der Verteilung eines Datensatzes
- Ein- und Zwei-Stichproben-Tests
Gruppierung, Schleifen und bedingte Ausführung
- Gruppierte Ausdrücke
- Kontrollanweisungen
- Bedingte Ausführung: if-Anweisungen
- Repetitive Ausführung: for-Schleifen, repeat und while
Tag 3
Eigene Funktionen schreiben
- Einfache Beispiele
- Definieren neuer binärer Operatoren
- Benannte Argumente und Vorgabewerte
- Das '...' Argument
- Zuweisungen innerhalb von Funktionen
- Fortgeschrittene Beispiele
- Effizienzfaktoren in Blockentwürfen
- Weglassen aller Namen in einem gedruckten Array
- Recursive numerische Integration
- Bereich
- Anpassung der Umgebung
- Klassen, generische Funktionen und Objektorientierung
Statistische Analyse in R
- Lineare Regressionsmodelle
- Generische Funktionen zur Extraktion von Modellinformationen
- Aktualisieren angepasster Modelle
- Verallgemeinerte lineare Modelle
- Familien
- Die Funktion glm()
- Klassifizierung
- Logistische Regression
- Lineare Diskriminanzanalyse
- Unüberwachtes Lernen
- Hauptkomponentenanalyse
- Clustering-Methoden (k-means, hierarchisches Clustering, k-medoids)
- Survival-Analyse
- Überlebensobjekte in r
- Kaplan-Meier-Schätzung
- Konfidenzbänder
- Cox-PH-Modelle, konstante Kovariaten
- Cox-PH-Modelle, zeitabhängige Kovariaten
Grafische Verfahren
- Hochrangige Befehle zum Plotten
- Die Funktion plot()
- Anzeige von multivariaten Daten
- Grafiken anzeigen
- Argumente für hochrangige Plot-Funktionen
- Grundlegende Visualisierungsgrafiken
- Multivariate Beziehungen mit Lattice und dem ggplot-Paket
- Verwendung von Grafikparametern
- Liste der Grafikparameter
Automatisierte und interaktive Berichte
- Kombinieren der Ausgabe von R mit Text
Erstellen von html- und pdf-Dokumenten
21 Stunden
Erfahrungsberichte (6)
Am Ende der Vorlesung hatten wir einen umfassenden Überblick über die Sprache und bekamen Werkzeuge zur weiteren Selbstständiglernen sowie Vorschläge, wie wir das Lernen fortsetzen können. Wir haben Informationen zum Thema KI/Maschinelles Lernen behandelt.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Kurs - R
Maschinelle Übersetzung
Die Einführung in die R-Programmierung ist zwar intensiv, aber Tomasz ist immer hilfsbereit, energiegeladen und auf dem neuesten Stand. Darüber hinaus ist er begeistert von R. Ich würde seine R-Sitzungen jedem empfehlen, der sich für R interessiert.
Luiza Panoschi - Global Knowledge Network Training Ltd
Kurs - R
Maschinelle Übersetzung
Praktische Übungen waren Relevant und sehr hilfreich zur Verankerung des Wissens. (Note: "Relevant" is capitalized in the translation, which may not be correct in German. If it was not intended to be a proper noun or title in English, it should be lowercase in German as well.) Praktische Übungen waren relevant und sehr hilfreich zur Verankerung des Wissens.
Andy Kwan - Environment and Climate Change Canada
Kurs - R
Maschinelle Übersetzung
Folgeübungen nach der Präsentation sorgten für eine kontinuierliche Beteiligung.
Robin White - Environment and Climate Change Canada
Kurs - R
Maschinelle Übersetzung
Michael war sehr kenntnisreich und klar in seiner Unterrichtsgestaltung des Trainings. Der Kurs war gut strukturiert, um das gewünschte Thema zu vermitteln, und es blieb genug Spielraum, ihn auf unsere Bedürfnisse anzupassen. Im Großen und Ganzen bin ich sehr zufrieden mit dem Kurs.
Brock Batey - Environment and Climate Change Canada
Kurs - R
Maschinelle Übersetzung
I really enjoyed the knowledge of the trainer.
Stephanie Seiermann
Kurs - R
Maschinelle Übersetzung
