Data Science und die statistische Datenanalyse und -visualisierung mit R - für die Systemanalyse

Nach Abschluss dieser Weiterbildung wissen Sie, wie Sie mit großen Datenmengen umgehen und Informationen daraus ableiten können. Wichtige Methoden aus der Statistik verhelfen Ihnen, gezielt in Datensätze einzusehen und diese zu verstehen. Durch Kenntnisse in Machine Learning und neuronalen Netzen können Sie genauere Vorhersagen für die zukünftige Entwicklung treffen.
Zudem sind Sie in der Lage, mithilfe der Programmiersprache "R" statistische Daten und Systeme in den Fachbereichen Controlling, Qualitätssicherung, Labor, Forschung oder Marketing zu analysieren. Sie verfügen über das Handwerkszeug, um mit "R" anspruchsvolle Problemstellungen anzugehen und zu visualisieren.

• Grundlegende statistische Kenngrößen
• Grundlagen der Arbeit mit R
• Datenmanagement und diskriptive Statistiken in R
• Deskriptive Statistik: Analysen und Untersuchungen
• Zusammenhänge zwischen Variablen und Diagrammen

• Lineare Regression
• Multiple Regression
• Logistische Regression
• Regressionsanalysen
• Lineare Regression, Moderation und Mediation

• Einführung in Machine Learning
• Einführung in Unsupervised Machine Learning
• K-Means Clustering
• Einführung in Neuronale Netze
• Aktualisierung der Gewichte
• Einführung in PyTorch

• Datenreinigung
• Datenvisualisierung
• Datenvisualisierung geographischer Daten
• Matplotlib Stylesheets
• Diagramme in ggplot2
• Streudiagramme, Korrelationsdiagramme und analytische Tests
• Anwendung von R in der Forschung