Data Science mit R

Dieser Data Science Kurs bietet eine umfassende Einführung und Vertiefung in die Datenwissenschaft, von Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken. Sie erlernen relevante Kenntnisse über Datenschutz, Data Engineering, Datenanalyse, Web Scraping, Text Mining, sowie maschinelles Lernen und Deep Learning.

Der Kurs zielt darauf ab, Ihnen sowohl theoretisches Verständnis als auch praktische Fähigkeiten zu vermitteln, damit Sie Daten effektiv analysieren und in realen Anwendungsfällen nutzen können. Er ist ideal für alle, die ihre Karriere im Bereich Data Science voranbringen möchten, mit einem starken Fokus auf die Anwendung von Konzepten in der Praxis.

Kontakt Seminar buchen

✓ Speziell auf Neueinsteiger zugeschnitten - für einen reibungslosen und verständlichen Einstieg.

✓ Falls Sie nach dem ersten Seminartag nicht zufrieden sein sollten, erhalten Sie Ihr Geld zurück.

✓ Beinhaltet zahlreiche praktische Übungen, die den Lernerfolg verbessern.

✓ Kombiniert Online-Coaching und selbstständiges Lernen für eine effektive Lernerfahrung.

✓ Mit Zertifikat, welches die erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten bescheinigt.

Kursinhalte

Data Science Grundlagen

Einführung in Data Science
Überblick über den Data Science Prozess
Datenschutzgesetze und -regelungen
Werkzeuge und Technologien

Data Engineering Basics

Überblick über Datenarchitekturen
Datenbanken Grundlagen
Abfragen von Daten mit SQL
Datenpipelines und Workflow-Management
Einsatz von Containern (z.B. Docker)
Cloud-Services und API-Nutzung

Daten aufbereiten

Importieren von Daten
Umgang mit fehlenden Daten, Ausreißern
Datenbereiningung
Feature Engineering und Transformation
Skalierung und Normalisierung von Daten

Explorative Datenanalyse

Erstellung von Visualisierungen
Visualisierungstechniken zur Datenexploration
Erkennung von Mustern und Anomalien

Web Scraping

Verständnis von HTML, CSS und JavaScript
Einführung in Web Scraping
Scraping-Techniken

Text Mining und Analyse

Einführung in Text Mining
Sentimentanalyse: Theorie und Praxis
Anwendungsbeispiele und Fallstudien

Maschinelles Lernen und Deep Learning

Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Klassifizierung, Regression & Clustering
Ensemble-Methoden (insb. Boosted Trees)
Neuronale Netze und Deep Learning
Datensplitting und Kreuzvalidierung
Modellauswahl und -evaluation

Lernziele

Data Science Grundlagen

Verstehen der Kernkonzepte und des Prozesses in Data Science
Kenntnis der rechtlichen Rahmenbedingungen im Umgang mit Daten
Beherrschung der grundlegenden Werkzeuge und Technologien für Datenanalyse

Data Engineering Basics

Erwerb eines grundlegenden Verständnisses für Datenarchitekturen
Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken
Fähigkeit, Daten mit SQL abzufragen
Verständnis für die Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines
Kompetenzen im Einsatz von Containertechnologien und Cloud-Services

Daten aufbereiten

Fertigkeiten im Importieren und Aufbereiten von Daten für Analysezwecke
Techniken zur Behandlung von fehlenden Daten und Ausreißern
Anwendung von Methoden zur Datenbereinigung und -transformation
Kenntnisse über Skalierungs- und Normalisierungsverfahren

Explorative Datenanalyse

Kompetenz in der Erstellung und Interpretation von Datenvisualisierungen
Anwendung von Visualisierungstechniken zur Erkundung von Daten
Fähigkeit, Muster und Anomalien in Datensätzen zu identifizieren

Web Scraping

Verständnis der Grundlagen von Webtechnologien (HTML, CSS, JavaScript)
Kenntnisse in Web Scraping Methoden und Techniken
Fähigkeit, Daten effektiv von Webseiten zu extrahieren

Text Mining und Analyse

Grundlagenwissen in Text Mining
Durchführung von Sentimentanalysen
Anwendung von Text Mining in praktischen Beispielen

Maschinelles Lernen und Deep Learning

Verständnis der Konzepte von überwachtem und unüberwachtem Lernen
Fähigkeiten in der Anwendung von Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Methoden
Kenntnisse über Ensemble-Methoden und deren Anwendung
Verständnis für die Grundlagen und Anwendungen von neuronalen Netzen und Deep Learning
Kompetenzen in der Modellauswahl, Kreuzvalidierung und Evaluation

Kursstruktur

gantt
    title Seminarablauf (Tage)
    dateFormat X
    axisFormat %s
    section Phase 1
    Online-Seminar   : 0, 1
    section Phase 2
    Selbstlern-Phase mit Übungen : 2, 7
    section Phase 3
    Online-Seminar   : 7, 8

Das Programm ist in drei verschiedene Phasen gegliedert, die eine umfassende Lernerfahrung bieten:

Phase 1: 1 Tag Online-Seminar, Freitag 15:00-18:00 Uhr

Der Kurs startet mit einer intensiven Online-Schulung am Nachmittag. Die dreistündige Session verbindet zentrale Konzepte und Theorien direkt mit praktischen Übungen. Diese kompakte Kombination aus Wissen und Anwendung sorgt für schnelle Lernerfolge und sofort nutzbare Fähigkeiten.

Phase 2: 5 Tage Selbstlernphase, Montag bis Freitag

Nach Abschluss der ersten Lernphase beginnt die Selbstlernphase. Hier geht es darum, das Verständnis der Online-Schulung zu vertiefen und zu erweitern. Die Bearbeitung praxisnaher Fallstudien ermöglicht es, das neue Wissen auf vielfältige Szenarien anzuwenden. Diese Phase ist zentral für die Festigung des Verständnisses und die Weiterentwicklung der Fähigkeiten.

Phase 3: Online-Seminar, Freitag 15:00-16:00 Uhr

Den Abschluss bildet eine fokussierte Online-Session. Diese bietet Raum für Diskussionen, offene Fragen und den Erfahrungsaustausch in der Gruppe. Hier werden die wichtigsten Erkenntnisse gebündelt und letzte Impulse für die praktische Umsetzung gegeben.

Voraussetzungen

Für den Kurs gelten die folgenden Voraussetzungen:

Grundlegende PC-Kenntnisse.
R Programmierkenntnisse sind erforderlich.
Ein Rechner, auf dem Software installiert werden kann.

Leistungen und Kosten

Kleine Gruppengröße mit maximal 12 Teilnehmenden - das garantiert intensive persönliche Betreuung und optimale Lernerfolge.
Umfangreiches Lernpaket inklusive Schulungsunterlagen und Zugang zu einer interaktiven Lern-Umgebung mit KI-Chatbot.
Zwei kompakte Online-Sessions: Start-Workshop am Freitag von 15:00 bis 18:00 Uhr, Abschluss-Session am Freitag von 15:00 bis 16:00 Uhr.
Praxisnahe Übungen für die selbstgesteuerte Lernphase.
Nach Abschluss wird ein Schulungszertifikat erstellt.

Seminargebühr: 450 Euro (Zzgl. 19% MwSt.)

Risikofreie Buchung: Keine Vorauszahlung nötig. Die Rechnung muss erst 14 Tage nach Seminarabschluss beglichen werden. Kostenfreie Stornierung bis 14 Tage vor Seminarbeginn möglich. Nicht zufrieden? Dann ist ein Rücktritt bis zum Ende des ersten Seminartages ohne Kosten möglich.

Seminar Buchen