In unserer zunehmend digitalisierten Welt wird die Fähigkeit, Daten zu analysieren und interpretieren, immer wichtiger. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in die statistische Datenanalyse mit R. Sie werden durch anwendungsorientierte Fallstudien mit einer Vielfalt an statistischen Techniken und Methoden vertraut gemacht, die in der datenbasierten Welt essenziell sind.
Der Kurs befähigt Sie dazu, umfangreiche Datensätze zu analysieren, Daten zu visualisieren, Vorhersagemodelle zu erstellen und auf Basis dieser Analysen begründete Entscheidungen zu fällen. Zusätzlich behandeln wir kommunikative Elemente der Datenanalyse, wie das Data Storytelling mit Hilfe von interaktiven Visualisierungen und Dashboards in R, und gehen auf die Relevanz der Datenqualität ein.
✓ 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.
Statistik-Grundlagen
Beginnen Sie Ihre Reise in die Datenanalyse mit einem fundierten Überblick über Datentypen und Strukturen in R. Meistern Sie die Grundprinzipien des Studiendesigns, indem Sie lernen, wie Sie Zielgruppen definieren, repräsentative Stichproben auswählen und die Wahl zwischen experimentellen und Beobachtungsstudien treffen. Verstehen Sie außerdem die Rolle der Randomisierung bei der Minimierung von Verzerrungen, um genaue und aussagekräftige Analyseergebnisse sicherzustellen.
Explorative Datenanalyse
Erlernen Sie, wie Sie Daten in R effektiv visualisieren. Wir behandeln grundlegende bis fortgeschrittene Techniken: von der Erstellung und Interpretation von Kontingenztabellen, Balken-, Streu-, Histogrammen und Liniendiagrammen bis hin zu Boxplots. Diese Methoden ermöglichen es Ihnen, Vergleiche anzustellen und Trends zu analysieren. Darüber hinaus wird die Konzeption und Implementierung von Dashboards in R behandelt, die es ermöglichen, komplexe Datenansichten zu vereinfachen und entscheidungsrelevante Informationen übersichtlich darzustellen.
Inferenzstatistik
Vertiefen Sie Ihr Verständnis der statistischen Inferenz, einschließlich der Erstellung von Konfidenzintervallen, der Durchführung und Auswahl geeigneter Hypothesentests, sowie der Anwendung von A/B-Tests. Diese Kenntnisse ermöglichen es Ihnen, fundierte Entscheidungen auf Basis von Stichprobendaten zu treffen und die Wirksamkeit von zwei Varianten objektiv zu vergleichen.
Regressionsanalysen
Erfahren Sie, wie die Modellierung von Datenbeziehungen durch Regressionsanalyse in R erfolgt. Es wird vermittelt, wie moderne Regressionsmodelle zur Erstellung von Vorhersagen genutzt werden. Die Wichtigkeit von Regressionskoeffizienten und dem Bestimmtheitsmaß R-Quadrat wird erläutert, ebenso wie die Bewertung und Verbesserung der Modellqualität.
Klassifikationsanalysen
Entdecken Sie, wie man effektive Klassifikationsmodelle in R entwickelt und dabei Herausforderungen wie Modellüberanpassung und Klassenungleichgewicht meistert. Sie werden in die Funktionsweise und Anwendung von Algorithmen wie logistischer Regression, Entscheidungsbäumen, Random Forests und Support Vector Machines eingeführt, um komplexe Klassifizierungsprobleme zu adressieren. Zudem werden Techniken zur Leistungsbewertung von Modellen, einschließlich der Konfusionsmatrix, Genauigkeit (Precision), Trefferquote (Recall) und dem F1-Score, behandelt
Das Programm ist in drei verschiedene Phasen gegliedert, die eine umfassende Lernerfahrung bieten:
Phase 1: 1 Tag Online-Seminar, Samstag 10:00-15:30 Uhr
Phase 2: 5 Tage Selbstlernphase, Montag bis Freitag
Phase 3: 1 Tag Online-Seminar, Samstag 10:00-15:30 Uhr
Für den Kurs gelten die folgenden Voraussetzungen:
Das Seminar wird mit maximal 12 Teilnehmenden pro Veranstaltung durchgeführt, wodurch eine intensive persönliche Betreuung sichergestellt werden kann.
Sie erhalten umfangreiche Schulungsunterlagen in Form von Präsentationen, Code-Vorlagen und Video-Material.
Die Online-Seminartage am Samstag finden jeweils von 10:00 bis 15:30 Uhr statt.
Während der Selbstlernphase werden Übungen bereitgestellt.
Bei Abschluss des Seminars erhalten Sie ein Schulungszertifikat.
Seminargebühr: 450 Euro (Zzgl. 19% MwSt.)