Kurse rund um Daten, KI und Cloud

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Beherrsche die Grundlagen der Datenanalyse in R, einschließlich Vektoren, Listen und Datenrahmen, und übe R mit echten Datensätzen.

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Mit tidyverse, einer leistungsstarken und beliebten Sammlung von Data Science Tools in R, kannst du deine eigenen Daten erforschen und visualisieren.

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Setze deine Reise zum R-Ninja fort, indem du etwas über bedingte Anweisungen, Schleifen und Vektorfunktionen lernst.

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Lerne die Grundlagen professioneller Diagramme und erstelle aussagekräftige und ansprechende Datenvisualisierungen mit ggplot2.

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Vertiefe deine Tidyverse-Kenntnisse und lerne, wie du Daten mit dplyr transformierst und bearbeitest.

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In diesem Statistik-Einführungskurs lernst du, wie du Daten mit R erfasst, analysierst und in präzise Schlussfolgerungen transformierst.

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Sag die Immobilienpreise und die Klickrate von Anzeigen voraus, indem du Regressionsanalysen in R machst, analysierst und interpretierst.

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In diesem Kurs lernst du, wie du CSV-, XLS- und Textdateien in R mit Tools wie readxl und data.table einliest.

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Hier erfährst du, wie du mit grafischen und numerischen Techniken die Struktur deiner Daten ermittelst.

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Wir zeigen dir, wie du mit dplyr Daten aus mehreren Tabellen zusammenführst, um so komplexere Fragen zu beantworten.

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Lerne wichtige Datenstrukturen wie Listen und Datenrahmen kennen und wende dieses Wissen direkt auf Finanzbeispiele an.

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Hypothesentests in R: t-Tests, Proportionentests und Chi-Quadrat-Tests gezielt einsetzen.

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Mach fast jeden Datensatz in ein ordentliches Format um, damit du ihn leichter analysieren kannst.

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Bei R Markdown handelt es sich um eine einfache Formatierungssprache zum Erstellen dynamischer Berichte aus R-Code.

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In diesem Kurs lernst du, Daten effizient und akkurat zu bereinigen, um Rohdaten in gewinnbringende Erkenntnisse zu verwandeln.

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In diesem Kurs nutzt du Facets, Koordinatensysteme und Statistik in ggplot2, um aussagekräftige Diagramme zu erstellen.

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In diesem Kurs lernst du die Konzepte von Zufallsvariablen, Verteilungen und Konditionierung kennen.

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Hier erfährst du, wie du mit weniger Daten genauere Statistiken erhalten kannst.

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In diesem Kurs lernst du die Grundlagen des maschinellen Lernens für Klassifikationsaufgaben.

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Lerne, wie du schneller R-Code schreibst, mach dich mit Benchmarking und Profiling vertraut und entdecke die Geheimnisse der parallelen Programmierung.

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Mach deine R-Kenntnisse noch besser, indem du lernst, wie man effiziente, wiederverwendbare Funktionen schreibt.

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In diesem Einführungskurs in die lineare Algebra lernst du eines der wichtigsten mathematischen Themen der Datenwissenschaft kennen.

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Nach dieser Einführung ins tidyverse erstellst du hochwertige Grafiken und individuelle Berichte, die deine Ergebnisse optimal rüberbringen.

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Lerne, wie man lineare und logistische Regression mit mehreren erklärenden Variablen durchführt.

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Wir zeigen dir, wie du mithilfe statistischer Inferenz aus einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen über eine Grundgesamtheit ziehen kannst.

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

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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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Lerne, deine Daten wirkungsvoll zu vermitteln – mit gängigen Diagrammen, alternativen Visualisierungen und wahrnehmungsbasierten Stiloptimierungen.

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Hier schauen wir uns an, wie wir beliebige Dateiformate parsen, ob Flatfiles, Statistiksoftware, Datenbanken oder Daten aus dem Internet.