Data Science und Big Data – Praktische Datenanalyse mit R

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Über den Kurs

Die zielgerichtete Beschaffung, Analyse und Auswertung von Daten stellt eine interdisziplinäre Schlüsselkompetenz dar. Sowohl für Angestellte als auch für Unternehmen resultieren aus den Fähigkeiten zum effektiven und effizienten Umgang mit großen und komplexen Daten (Data Science) vielfältige Chancen: Während sich für Angestellte attraktive Karrieremöglichkeiten ergeben, können Unternehmen bedeutende Wettbewerbsvorteile generieren und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Die hierzu erforderlichen Kenntnisse im Bereich der Datenanalyse sind jedoch auf beiden Ebenen meistens nur rudimentär vorhanden.

Ziel des Kurses ist es, diese Lücke zu schließen und den Kursteilnehmern fundierte Grundlagen der Datenanalyse und des praktischen Arbeitens mit Big Data sowie entsprechende Methoden zu vermitteln. Die Teilnehmer des Kurses gewinnen somit die notwendige Souveränität, um im beruflichen Alltag Daten eigenständig und erfolgreich zu analysieren.

Der Kurs bietet eine umfassende Einführung in die Datenanalyse und das praktische Arbeiten mit Big Data. Die theoretischen Grundlagen werden in kompakten Lerneinheiten audiovisualisiert und anhand  praxisorientierter Beispiele sowie Übungsaufgaben vertieft. Die praxisorientierte Umsetzung erfolgt mittels der freiverfügbaren Statistik-Software R.

Nach Abschluss des Kurses erhalten die Teilnehmer ein entsprechendes Zertifikat.

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Was werde ich lernen?

  • Business Intelligence und Big Data: Strategische Potenziale, rechtliche und informationstechnische Grundlagen
  • Datenmanagement in R: Aufbereitung von Daten und Qualitätsoptimierung
  • Empfängerorientierte Datenvisualisierung
  • Statistische Grundlagen Teil 1: Deskriptive- und Korrelationsanalyse sowie Verteilungen
  • Statistische Grundlagen Teil 2: Hypothesentest, Regressionsanalyse und Gruppenvergleiche
  • Strukturen entdecken und Entwicklungen modellieren: Predictive Analytics, Decision Trees, Text Mining

Kursinhalt

Business Intelligence und Big Data
Strategische Potenziale, rechtliche und informationstechnische Grundlagen

  • Einführung Teil 1
    09:03
  • Einführung Teil 2
    13:37

Datenmanagement in R
Aufbereitung von Daten und Qualitätsoptimierung

Empfängerorientierte Datenvisualisierung
Datenvisualisierung mit ggplot2

Statistische Grundlagen Teil 1
Deskriptive- und Korrelationsanalyse sowie Verteilungen

Statistische Grundlagen Teil 2
Hypothesentest, Regressionsanalyse und Gruppenvergleiche

Strukturen entdecken und Entwicklungen modellieren
Predictive Analytics, Decision Trees, Text Mining

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