Kurse rund um Daten, KI und Cloud

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Zeitreihendaten in R meistern: Importieren, Zusammenfassen und Filtern mit zoo, lubridate und xts.

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In diesem Kurs lernst du, zukünftige Ereignisse mit linearer Regression, generalisierten additiven Modellen, Random Forests und xgboost vorherzusagen.

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Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.

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Nutze die RNA-Seq-Differenzanalyse, um Gene zu finden, die wahrscheinlich wichtig für verschiedene Krankheiten oder Zustände sind.

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Lerne, wie du mit Zeitreihenprognosen in R, einschließlich ARIMA-Modellen und exponentiellen Glättungsmethoden, Vorhersagen über die Zukunft treffen kannst.

• MittelSchwierigkeitsgrad
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Lerne, was Bayessche Datenanalyse ist, wie sie funktioniert und warum sie ein nützliches Werkzeug für dein Data Science-Toolkit ist.

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Dieser Kurs bietet eine Einführung in Clustering und Dimensionsreduktion in R aus Machine-Learning-Perspektive.

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Hier untersuchst du latente Variablen wie Persönlichkeit mithilfe von explorativer und konfirmatorischer Faktorenanalyse.

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Lerne die Grundlagen zum Parsen, Bearbeiten und Berechnen von Datums- und Zeitangaben in R.

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Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

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Werde zum Profi im Anpassen von ARIMA-Modellen (autoregressive integrierte gleitende Durchschnitte) an Zeitreihendaten mit R.

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In diesem Kurs lernst du, wie du mit linearen Modellen Schlussfolgerungen ziehst.

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Lerne, wie man Umfragen mit gängigen Designstrukturen gestaltet und dann die Ergebnisse visualisiert und analysiert.

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Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

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Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

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In diesem Kurs geht es darum, Textdaten in R mit dem tidy-Framework zu analysieren.

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Mach es dir leicht, fehlende Daten zu visualisieren, zu untersuchen und zu ergänzen – mit naniar, einem tidyverse-freundlichen Ansatz für fehlende Daten.

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In diesem Kurs lernst du die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens kennen, zum Beispiel wie man Vorhersagemodelle erstellt und bewertet.

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In diesem Kurs erweitern wir deinen Data-Science-Werkzeugkasten um logistische und Poisson-Regression.

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Lerne, wie Datumsangaben in R funktionieren, und entdecke die Welt der if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen anhand von Finanzbeispielen.

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Hier lernst du, wie du mit R Daten von jeder Website effizient sammeln und herunterladen kannst.

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Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

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Mach deinen Code übersichtlicher, indem du mit den Systemen S3 und R6 objektorientiert programmierst.

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In diesem Kurs untersuchst du historische Abstimmungen der UN-Generalversammlung mithilfe von Datenbearbeitung und -visualisierung.

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Lerne, wie du mit dem igraph-Paket Netzwerkdaten analysieren und visualisieren kannst, und erstelle mit threejs interaktive Netzwerkdiagramme.

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Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.

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Lerne, wie du Zeitreihen in R visualisieren kannst, und probier es dann mit einer Fallstudie zur Aktienauswahl aus.

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Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

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In diesem Kurs lernst du, wie du auf Finanzdaten aus lokalen und öffentlichen Quellen zugreifen kannst.

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Nutze die Pakete tidyr und purrr aus dem tidyverse, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, zu erkunden und zu bewerten.