R für Data Analysten
| Kurs-ID | LS23.264 |
| Datum | 06.05.2024 bis 01.06.2024 |
| Dauer | 4-Wochen-Kurs |
| Kosten | kostenlos |
| Zielgruppe | R ist eine flexible Programmiersprache, die für eine Vielzahl von Anwendungen geeignet ist und daher für viele verschiedene Personen von Interesse sein kann: Datenwissenschaftler, Geschäfts- und Finanzanalyste, Studenten und Neueinsteiger. |
| Voraussetzung | Grundkenntnisse in Tabellenkalkulationsprogrammen, Grundkenntnisse der Mathematik und der Statistik sind von Vorteil, aber nicht notwendig. |
| Abschluss | Zertifikat des Bildungsträgers |
| Förderung | Kompletter Kurs förderfähig z.B. mit Bildungsgutschein, über Berufsförderungsdienst (BFD) oder bei Kurzarbeit |
| Präsenzkurs | Keine Angabe. |
| mind. Teilnehmerzahl | k. A. |
| max. Teilnehmerzahl | k. A. |
| URL des Kurses | Details beim Anbieter |
| spezielles Angebot für Dozenten | Keine Angabe. |
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Veranstaltungsort
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future Training & Consulting GmbH
Storlachstraße 4 72760 Reutlingen |
| Abendkurs | Bildungsgutschein | Förderfähig nach Fachkursprogramm des ESF | Barierrefreier Zugang |
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| k. A. | Ja | k. A. | k. A. |
| Beschreibung |
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| Moderne Datenanalyse mit R bietet eine breite Palette von Möglichkeiten zur Datenaufbereitung, -analyse und -visualisierung. R ist eine mächtige Programmiersprache, die speziell für die statistische Analyse und Grafikgenerierung entwickelt wurde und bietet viele Funktionen, die die Datenanalyse erleichtern. R bietet eine Vielzahl von Bibliotheken und Funktionen, die bei der Data Cleaning helfen. Die Visualisierung von Daten kann helfen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen.In diesem Kurs bieten wir einen Überblick über die Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI), einschließlich Tools wie ChatGPT (GPT). Wir möchten den Teilnehmenden eine interaktive und praxisnahe Lernerfahrung ermöglichen und ihre Fähigkeiten in diesem Bereich fördern. - Grundlagen der Statistik - Statistische Konzepte - Grundgesamtheit - Variablen - Stichproben - Häufigkeiten - Datenim- und export - Aufbereiten von Daten - Zentral-, Streuungs- und Zusammenhangsmaße - Hypothesentests - Korrelationsanalyse - Darstellung von Ergebnissen in Diagrammen - Die plot-Funktionen - Grundlagen der Programmierung mit R - Das Hilfesystem - Datenstrukturen und Datentypen - Fallunterscheidungen und Kontrollstrukturen - Ein- und Ausgabe von Daten - Funktionen - Objektorientiertes Programmieren - Verwaltung und Installation von zusätzlichen Paketen |
| Gelistet in folgenden Rubriken: |
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