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Die Programmiersprache R ist mit über zwei Millionen Nutzern weltweit eine der meist-verwendeten Programmiersprachen im Bereich Statistik und Data Science. Verglichen mit anderen Programmiersprachen (Java, C, C#,…) ist R beim PYPL Index auf Platz 7 der weltweit meist genutzten Programmiersprachen. Viele Softwareanbieter bieten Schnittstellen zu R, als eine der „de-facto“ Data Science-Programmiersprachen an. R wird oft mit RStudio als Entwicklungsumgebung (IDE) genutzt. Die Sprache bietet verschiedene Möglichkeiten Daten einzulesen, zu visualisieren und anhand von Machine Learning-Algorithmen zu analysieren.

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Mehrwert des Seminars

  • Sie erweitern Ihre bisherigen R-Kenntnisse um Funktionen und Algorithmen, die in der Datenanalyse häufig Verwendung finden
  • Sie erhalten eine Einführung in das data.table Paket, welches im Vergleich zum data.frame die Datenanalyse beschleunigt und die Modellierung der Daten vereinfacht.
  • Das Seminar führt in das Plotten mit dem Paket ggplot2 ein, eine der beliebtesten Pakete zum Erzeugen von Grafiken
  • Sie lernen eigene Funktionen zu schreiben und mit control flows zu arbeiten
  • Die Einführung in Machine Learning bildet die Grundlage um bekannte Algorithmen im Detail zu behandeln. Diese werden mit den Paketen bzw. Funktionen rpart und glm in R umgesetzt. Im Überblick werden die Algorithmen Support Vector Machine (SVM), Random Forest und k-means behandelt, um diese eigenständig mit R umsetzen zu können.
  • Overfitting und das im data science und machine learning bekannte Konzept des Aufteilens der Daten in Trainings- und Testdaten bzw. die Kreuzvalidierung wird im Code mit dem caret Paket umgesetzt.
  • Sie sind anschließend in der Lage, weiterführende Datenanalysen in R für Data Science selbstständig durchzuführen und wissen, wie Sie weitergehende Algorithmen und Methoden in R finden, um Ihre Fähigkeiten nach dem Seminar erweitern zu können.

 

Inhalt des Seminars

Das zweitägige Seminar bietet eine Erweiterung Ihrer Programmierkenntnisse in R im Bereich data science, um Datenanalysen mit data.table durchzuführen, eigene Grafiken mit ggplot2 zu erstellen und Machine Learning Algorithmen in R umzusetzen. Konkrete Inhalte sind:

  • Einführung in das Data Science Paket data.table
  • Weiterführende Anwendungen eines data.tables (lapply im data.table und der := Operator)
  • Grafiken erstellen mit dem Paket ggplot2
  • Eigene Funktionen schreiben und Control Flows verwenden
  • Einführung in Machine Learning
  • Detaillierte Beschreibung von Entscheidungsbaum und Logistischer Regression und Umsetzung mit R
  • Überblick über weitere Machine Learning Algorithmen: SVM, Random Forest, k-means und Umsetzung mit R
  • Overfitting, Train-Test-Split und Cross Validation in Theorie und Umsetzung mit R

Dieses Seminar ist sehr praxisorientiert und das Erlernen und Coden der Inhalte in R steht im Vordergrund. Die Teilnehmer arbeiten direkt und selbstständig mit der Programmiersprache R und der Entwicklungsumgebung RStudio, so dass das Erlernte direkt geübt und vertieft werden kann. Der Trainer moderiert dabei verschiedene Aufgaben und begleitet die Teilnehmer durch die einzelnen Lerneinheiten. 

 

An wen richtet sich das Seminar?

Das Seminar richtet sich an Datenanalysten, Data Scientists und  interessierte R-Benutzer, die Kenntnisse in den oben beschriebenen Bereichen erweitern möchten.

Erste Erfahrungen mit R sind notwendig, um mit den Grundlagen von R sicher umgehen zu können. Teilnehmer sollten über folgende Erfahrung verfügen: Pakete installieren und laden, Funktionen aufrufen, einen Wert einer Variable zuweisen, erste einfache Plots erstellen, Statistiken wie min / max / mean berechnen, einen Vektor mit c() erzeugen.

Grundlegende Vorkenntnisse im Bereich der Statistik (Begriffsdefinitionen wie bspw. Mittelwert, Median, Standardabweichung, Quantil, Dichtefunktion, Normalverteilung) sind sehr hilfreich für das Verständnis. Kenntnisse grundlegender mathematischer Symbole und Begriffe (Summenzeichen, Integral, Funktion, Ableitung, Menge der natürlichen und reellen Zahlen, Vektor, Matrix) sind hilfreich für das Verständnis. Kenntnis der booleschen Algebra mit den logischen Operatoren (UND, ODER, NICHT) sind von Vorteil.

 

Buchung des Seminars in Kombination mit "Data Science mit Python" (optional)

Die Bitkom Akademie bietet ein nahezu identisch aufgebautes Seminar (dreitägig) zur Programmiersprache Python in Berlin an, welches unmittelbar vor diesem Seminar stattfindet. Bei Buchung beider Seminare erhalten Teilnehmer 10% Rabatt auf den Gesamtpreis beider Lehrgänge. Weitere Informationen zu Data Science mit Python hier.

 

Zusätzliche Informationen

  • Die Übungen finden auf Laptops statt. Es wird empfohlen, dass Teilnehmer einen eigenen Laptop mit der vorab installierten Software (R und RStudio) mitbringen. Die Bitkom Akademie kann jedoch auf Anfrage auch eigene Schulungslaptops bereitstellen.
  • Die Teilnehmer müssen prüfen, ob firmeneigene Laptops Zugangsbeschränkungen beim Herunterladen von Dateien und Programmen haben, die der Referent bereitstellt.
  • Die digitalen Unterlagen (Skript, Code, Dateien) werden auch über eine Cloud zur Verfügung gestellt. Die Einwahl in fremde WLAN-Netze sollte daher möglich sein.
  • Im Idealfall ist der USB Port der Teilnehmer-Laptops freigeschalten, so dass als Backup Pakete, verwendete Daten oder sonstige Unterlagen per USB-Stick übertragen werden können. 
  • Bitte stellen Sie sicher, dass Sie mit dem Betriebssystem (Windows, Mac OS, Linux), mit dem Sie arbeiten, vertraut sind.
  • Das Seminar findet in einer kleinen Gruppe mit max. 10 Teilnehmern statt. Unser Referent kann dadurch auf individuelle Fragestellungen besser eingehen.
  • Die Durchführung des Seminars kann erst ab einer Mindestteilnehmerzahl von 5 garantiert werden.
  • Die Bitkom Akademie ist anerkannter Bildungsträger in Baden-Württemberg und Nordrhein-Westfalen. Teilnehmer haben im Rahmen des Bildungszeitgesetzes die Möglichkeit, Bildungsurlaub bzw. eine Bildungsfreistellung zu beantragen. Auf Anfrage erstellen wir auch Anträge auf Anerkennung unserer Veranstaltungen in anderen Bundesländern.   
  • Lunch und Getränke sind im Seminarpreis enthalten.
  • Tipp: Nutzen Sie für Ihre Anreise zu unseren Akademie-Seminaren die Sonderkonditionen unserer Partner
Teilnehmerstimmen
 

Ihre Referenten

 
Technischer Projektleiter, deep learning – Bosch Center for Artificial Intelligence
Robert Bosch GmbH