Wir heben den Schatz aus ihren Daten
R-Kurs
Termine für R-Kurse
- 29.8.2019 Einführung R - Wien (Early Bird bis 7.8.2019)
- 30.8.2019 Visualisierung mit ggplot2 - Wien (Early Bird bis 7.8.2019)
- 10.-11.9.2019 Statistische Modellierung mit R - Wien (Early Bird bis 19.8.2019)
Was kostet die Teilnahme an einem Kurs?
Eintägiger Kurs kostet €400 (excl. 20% Ust.) ein
zweitägiger Kurs kostet €780 (excl. 20% Ust.) pro Person.
Wie hoch ist der Early Bird Rabatt?
Der Early Bird Rabatt beträgt 10% und gilt in der Regel bis 3 Wochen vor Kursbeginn.
Gibt es einen Gruppen-Rabatt für Firmen?
Ab eine Gruppe von 3 und mehr Personen kostet ein Eintageskurs €370 (excl. 20% Ust.) pro Person, der Zweitageskurs €740 (excl. 20% Ust.).
Wie melde ich mich an?
Über das Kontaktformular: "Hier buchen".
Gibt es eine min. und max. Teilnehmeranzahl?
Ein Kurs findet ab einer Teilnehmeranzahl von 3 Personen statt. Maximale Anzahl pro Kurs sind 12 Personen.
Kurse für Firmen
Gerne passen wir auch Kurse für Firmen individuellen an. Einfach über das Kontaktformular eine Anfrage stellen.
R Kurse für Jedermann
Einführung in R
- Grundkonzept von R
- Dateneinlesen und Datenaufbereitung
- Berechnung von Kennzahlen
- Graphische Darstellung (Histogramm, Boxplot, Streudiagramm, Balkendiagramm)
- Schreiben von einfachen Funktionen
- Effizientes Arbeiten mit der RStudio IDE
Statistische Modellierung mit R
- Einfache und multiple Regression
- Modellauswahl und Modelldiagnostik
- Logistische Regression
- Cross-Validation
- Beurteilung der Vorhersagequalität
- LASSO, LARS, ridge Regression
Visualisierung mit ggplot2
- Grundkonzept von ggplot2
- Erstellen von Histogramm, Boxplot, Streudiagramm uvm.
- Achsenbeschriftung, Farbgebung, Label
- Splitten der Grafik nach unterschiedlichen Gruppierungsvariablen
- Kombination unterschiedlicher Sachverhalte
- Verwendung unterschiedlicher Themes
Automatisches Erstellen von Dokumenten
- Erstellen von Word-, PDF-, HTML-Dokumente
- Einführung in R-markdown
- Einbinden von Tabellen und Grafiken in Berichte
Effizientes Programmieren in R
- Schreiben von Funktionen in R
- Debuggen in R
- Benchmark von unterschiedlichen Funktionen
- Profiling von Funktionen
- Objektorientiertes Programmieren in R (S4-Klassen)
- Schreiben eines eigenen R-packages
