Programmieren mit R: Grundlagen Teil 2
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Entdecken Sie die Möglichkeiten der Aufbereitung, Analyse und Visualisierung von Daten mit der Programmiersprache R. Der
Data-Science-Experte Fabio Basler zeigt in seinem Videokurs alle Inhalte
Schritt für Schritt. Sie können direkt mitmachen und Ihr neu erworbenes
Wissen in zahlreichen Übungsaufgaben und Quizfragen überprüfen.
Dieser zweite Teil unserer Serie bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihr Grundlagenwissen über die Programmierung mit R zu erweitern und zu vertiefen. Von der Datenbereinigung und -visualisierung über deskriptive und induktive Analyseverfahren bis hin zu statistischen Testmethoden erklärt Ihnen unser Data-Science-Experte Fabio Basler alle relevanten Konzepte und Methoden sowie deren Umsetzung in R. Zum Schluss betrachten wir die Interoperabilität von R mit anderen Programmiersprachen und Anwendungen wie Python, Julia, Power BI und Tableau.
Der Kurs ist angereichert mit zahlreichen Übungsaufgaben, die Ihnen dabei helfen, das Erlernte in die Praxis zu übersetzen.
Länge: 04:39 Stunden
Alle Lektionen im Überblick:
- Herzlich willkommen zu diesem Kurs
- Kapitelüberblick
- RStudio installieren
- Vorstellung des RStudio
- Theorie: Warum R für Data Science?
- Quiz: Einführung
- Kapitelüberblick
- Einführung in die Datenvisualisierung
- Visualisierungen speichern
- Liniendiagramme
- Formatierungen
- Theorie: Boxplots
- Boxplots
- Theorie: Histogramme
- Histogramme
- Säulen- und Balkendiagramme
- Kreisdiagramme
- Punktdiagramme
- Heatmaps
- Quiz: Grafische Visualisierungen
- Kapitelüberblick
- Skalenniveaus und Datenarten
- Mittelwertkennzahlen
- Lageverteilungsmaße
- Streuungskennzahlen
- Korrelationen
- Quiz: Deskriptive statistische Auswertungen
- Kapitelüberblick
- Behandlung fehlender Werte
- Datensätze zusammenführen
- Numerische Variablen filtern
- Daten klassieren
- Daten klassieren mit gleich großen Klassen
- Vergleichbarkeit durch Standardisierung
- Quiz: Datenbereinigung mit R
- Kapitelüberblick
- Statistische Verteilungen
- Normalverteilung
- Wahrscheinlichkeiten mit Normalverteilung
- Test auf Normalverteilung
- Intervallschätzungen
- ANOVA-Varianztest
- Bland-Altman-Plot
- Quiz: Analysemethoden der induktiven Statistik
- Kapitelüberblick
- t-Test
- Binomialtest
- Chi-Quadrat-Test
- Fisher-Test
- Levene-Test
- Friedman-Test
- Quiz: Statistische Testverfahren
- Kapitelüberblick
- R und Python
- R in Julia
- R und Power BI: Anbindung
- R und Power BI: Visuals
- R und Power BI: Datentabelle erstellen
- R und Tableau: Anbindung
- R und Tableau: Skripte
- Quiz: R und andere Anwendungen
- Fazit und Kursabschluss
Über den Trainer:
Fabio Basler hat schon zu Beginn seines Studiums eine große Leidenschaft
für die Methoden der Statistik und Data Science entwickelt. Über
mehrere Semester hinweg konnte er als Tutor zahlreiche Studierende
erfolgreich auf ihre Prüfungen und den Berufsalltag vorbereiten. Fabio
Basler arbeitet als Datenanalyst in einem großen Industriekonzern. Mit
großer Freude am Unterrichten gibt er sein Wissen in Online-Kursen und
Seminaren weiter.
So lernen Sie mit diesem Videokurs:
In den Videokursen von heise academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt. Sie können den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:
- Flexibler Videoplayer mit vielen Steuerungsmöglichkeiten
- Wissensquizzes zur Lernkontrolle
- Lernhistorie und Lernfortschritt
- Lesezeichen und Notizen
- Volltextsuche in den Videos
- Frage-den-Experten-Modul
- Übungsmaterial zum Mitmachen
- Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte
Technische Voraussetzungen:
Für diesen Videokurs wird lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.