Data Science und Machine Learning mit R: Wertvolle Fähigkeiten für die Zukunft
Startdaten und Startorte
placeKöln 17. Jul 2025 bis 18. Jul 2025 |
computer Online: Zoom 17. Jul 2025 bis 18. Jul 2025 |
placeKöln 6. Nov 2025 bis 7. Nov 2025 |
computer Online: Zoom 6. Nov 2025 bis 7. Nov 2025 |
placeKöln 15. Jan 2026 bis 16. Jan 2026 |
computer Online: Zoom 15. Jan 2026 bis 16. Jan 2026 |
placeKöln 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
computer Online: Zoom 1. Jun 2026 bis 2. Jun 2026 |
placeKöln 15. Okt 2026 bis 16. Okt 2026 |
computer Online: Zoom 15. Okt 2026 bis 16. Okt 2026 |
placeKöln 10. Dez 2026 bis 11. Dez 2026 |
computer Online: Zoom 10. Dez 2026 bis 11. Dez 2026 |
Beschreibung
Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Im Seminar erwerben Sie die Kompetenzen, die ein Data Scientist in der Unternehmensrealität benötigt. Neben dem souveränen Umgang mit der Entwicklungsumgebung von R werden auch die wertvollsten Funktionsbibliotheken für Data Science vorgestellt und in Fallstudien praktisch angewendet. Darüber hinaus wird der Ablauf eines Data Science Projektes basierend auf dem Standard Prozess für Data Science vermittelt und bereitet die Teilnehmer darauf vor, Projekte eigenständig abwickeln zu können.Inhalt
- Begriffsklärung: Was ist Data Science? Wie funktioniert Machine Learning?
- Vorgehensmodelle für Data Science
- Handhabung der Entwicklungsumgebung von R: Installation der Umgebung, Syntax…
Frequently asked questions
Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!
Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen
Seminarziel
Im Seminar erwerben Sie die Kompetenzen, die ein Data Scientist in der Unternehmensrealität benötigt. Neben dem souveränen Umgang mit der Entwicklungsumgebung von R werden auch die wertvollsten Funktionsbibliotheken für Data Science vorgestellt und in Fallstudien praktisch angewendet. Darüber hinaus wird der Ablauf eines Data Science Projektes basierend auf dem Standard Prozess für Data Science vermittelt und bereitet die Teilnehmer darauf vor, Projekte eigenständig abwickeln zu können.Inhalt
- Begriffsklärung: Was ist Data Science? Wie funktioniert Machine
Learning?
- Vorgehensmodelle für Data Science
- Handhabung der Entwicklungsumgebung von R: Installation der
Umgebung, Syntax, Datenstrukturen, Operationen und Funktionen von
R
- Best Practices von Data Science: Import, Export und
Transformation von Daten. Analyse, Visualisierung und
automatisierte Erstellung von Berichten.
- Anwendung von Machine Learning in einer Fallstudie, bei der
neben unternehmensinternen Kennzahlen auch aktuelle
unternehmensexterne Daten aus dem Internet und aus Sozialen Medien
extrahiert und analysiert werden.
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