Webinar: Data Analysis Bootcamp mit R

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Beschreibung

Unser 5-tägiger Data Analysis Bootcamp vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie fortgeschrittene Kenntnisse zur effizienten Nutzung von R (Modul 3). Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Die einzelnen Themenblöcke können auf unserer Webseite auch separat als eigenständige Kurse gebucht werden.

Modul 1 (1-tägig): R Crashkurs - Erste Schritte der Datenanalyse

An diesem Kurstag erlernen Teilnehmer den Umgang mit der statistischen Software R und erste Schritte um mit R einfache Analy…

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Unser 5-tägiger Data Analysis Bootcamp vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie fortgeschrittene Kenntnisse zur effizienten Nutzung von R (Modul 3). Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Die einzelnen Themenblöcke können auf unserer Webseite auch separat als eigenständige Kurse gebucht werden.

Modul 1 (1-tägig): R Crashkurs - Erste Schritte der Datenanalyse

An diesem Kurstag erlernen Teilnehmer den Umgang mit der statistischen Software R und erste Schritte um mit R einfache Analysen durchführen. Die hier vermittelten R Grundlagen helfen dabei die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben der nachfolgenden Kurstage besser zu verstehen. Der Kurstag ist sowohl für R Anfänger als auch für Teilnehmer gedacht, die R Kenntnisse in einer strukturierten Einführung erlernen oder auffrischen möchten. Wer bereits ausreichende R Kenntnisse besitzt, kann auf diesen Tag verzichten.

Modul 2 (2-tägig): Praktische Datenanalyse in R

Kursteilnehmer sollen mit den wichtigsten Konzepten und Begriffen in Data Science, Statistik und der Datenanalyse vertraut gemacht werden und lernen erste explorative Analysen in verschiedenen Datensituationen durchzuführen. 

Themenschwerpunkte Teil 1: Grundlagen der Statistik und Datenanalyse in R

  • Definition von Data Science und weiterer Grundbegriffe

  • Einführung in ggplot2 zur Visualisierung von Daten

  • Univariate Deskriptive Statistik und Datenvisualisierung in R: Häufigkeitstabellen, Balkendiagramme, Histogramme, Kerndichteschätzung, Boxplots, Dichten und Verteilungen, QQ-Plots, etc.

  • Multivariate Deskriptive Statistik und Datenvisualisierung in R: Kreuztabellen, Scatter-Plots, Korrelation

Themenschwerpunkte Teil 2: Statistische Inferenz und Modellierung in R

  • Einführung in die statistische Inferenz: Punktschätzung, Intervallschätzung und Konfidenzintervalle

  • Statistische Hypothesentests: 

    • Motivation und Übersicht: Einstichproben vs. zweistichproben Test, einseitiger vs. zweiseitiger Test, gepaarter vs. ungepaarter Tests

    • Interpretation der Ergebnisse und Begriffserklärung: Signifikanzniveau, p-Wert, Teststatistik, etc.

    • Behandelte Tests: t-Test, Welch-Test (Test auf Mittelwertunterschiede), Mann-Whitney-U-Test bzw. Wilcoxon-Rangsummentest,  Shapiro-Wilk-Test (Test auf Normalverteilung), Kolmogoroff-Smirnow-Test (Test auf beliebige Verteilungen)

    • Multiples Testen: Probleme und Lösungsansätze (z.B. Bonferroni Korrektur)

  • Statistische Modellierung:

    • Das lineare Regressionsmodell mit Erweiterungen wie multipler Regression und Verwendung von kategorischen Einflussgrößen.

    • Modellevaluation und Modelldiagnose: MSE, R-squared, QQ-plots und Residuenanalyse

    • Ausblick: Generalisierte lineare Modelle (engl. generalized linear models) mit Fokus auf logistische Regression

Modul 3 (2-tägig): Effiziente Datenverarbeitung und Programmierung in R

Datenmanipulation und Verarbeitung  kann oft eine der zeitaufwendigsten Tätigkeiten in einer statistischen Analyse sein. In diesem Kurs werden Fähigkeiten vermittelt um effizient auch mit größeren Datenmengen in R arbeiten zu können. Nach dem Kurs sollen Teilnehmer in der Lage sein effizient in R arbeiten zu können, sowie Datenvorverarbeitung klarer, einfacher und schneller durchführen zu können.

Themenschwerpunkte Teil 1: Effiziente Datenverarbeitung in R

  • Kurzer Überblick wichtiger R packages für fortgeschrittene Datenanalyse 

  • Schnelle und intuitive Datenmanipulation mit dem dplyr Package:
    Wenn viele Datenvorverarbeitungsschritte nacheinander durchgeführt werden, wird Programmcode schnell unübersichtlich und ineffizient (z.B. durch abspeichern unnötiger Zwischenschritte). Das dplyr Package erlaubt sog. chaining-Operatoren, womit R Code wesentlich effizienter und übersichtlicher dargestellt werden kann.

  • Split / Apply / Combine in R: Allgemeinen Vorgang einen Datensatz in kleine Teildatensätze aufzuteilen, auf jedem Teildatensatz Operationen auszuführen und die Ergebnisse wieder zusammenzufügen.

  • Datenbanken in R

    • Einführung in das DBI package und der Nutzung von SQL Anfragen direkt in R

    • Vereinfachte Datenbankanbindung mit dplyr und dbplyr

    • Kurzer Ausblick zu weiteren R Paketen für spezielle Datenbanken

  • Automatisierte Berichterstellung, Reporting und literate Programming

    • Einführung in die Markdown Syntax mit Hilfe der Erweiterungspakete rmarkdown bzw. knitr.

    • Automatisierte Erstellung von dynamischen Berichten und Präsentationen, um wiederkehrende Analysen zeitsparend zu produzieren und voll reproduzierbar zu gestalten.

    • Professionelle Präsentation von Analyseergebnissen durch das gleichzeitige Einbinden von Grafiken, Tabellen und R-Code in Berichten ohne Copy & Paste, z.B. in Dateiformate wie PDF, Word oder HTML.

Themenschwerpunkte Teil 2: Fortgeschrittene R Programmierung

  • Programming with R: Basics

    • Anwenden von Kontrollstrukturen (if, else) für bedingte Anweisungen (sog. WENN-DANN-SONST Funktionalität).

    • Anwenden von Schleifen (for, while) und apply Funktionen für das effiziente Ausführen von repetitiven und iterativem R-Code.

    • Debugging, Exception und Error Handling

    • Einführung in die objektorientierte Programmierung mit R mit den beiden beliebtesten Klassensystemen S3 und R6.

  • Effizientes Arbeiten mit tabularen Daten und dem data.table Package: Filtering, Selecting, Grouping, Reshaping.

  • Effiziente Datenverarbeitung mit funktionaler Programmierung und dem purrr Package: Arbeiten mit Listen und genesteten Datenstrukturen.

  • Parallelisierung von R Code

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