Beschreibung
Die Multivariaten Statistik in Kombination mit inferenzstatistischen Grundlagen gehört zum Basiswissen des Datenanalysten. Mit diesem Kurs erhalten Sie das methodische Rüstzeug, um die großen Vertreter der Statistik auf analytische Problemstellungen anzuwenden und mit R umzusetzen.
Der Kurs umfasst 4 übergeordnete Einheiten: Inferenzstatistische Grundlagen, Lineare Regressionsanalyse, Clusteranalyse und Hauptkomponentenanalyse. In den Einheiten erhalten die Teilnehmer zunächst eine theoretische Einführung in die Konzepte und Verfahren. Anschließend werden diese in R anhand von Beispieldaten umgesetzt. In kleinen Übungseinheiten haben die Teilnehmer schließlich die Gelegenheit das Erlernte auszuprobieren.
Wer sollte teilnehmen?
Data Scientist, Datenanalysten, Statistiker, Mathematiker, Researcher
Grundlegende Programmiererfahrung in R sollte vorhanden sein.
Lernziele
- Grundlagen der Inferenzstatistik kennenlernen
- Einführung in die methodischen Grundlagen der multivariaten Verfahren
- Grundlegenden Techniken der inferenzstatistischen und multivariaten Datenanalyse mit R beherrschen
Inhalte
- Inferenzstatistische Grundlagen
- Zentraler Grenzwertsatz, Grundlagen statistischer Testverfahren am Beispiel t-Test, Poweranalysen, Alpha- und Betafehler
- Regressionsanalysen
- Lineare Regressionsanalyse, Ausreißeranalyse, Dummy-Codierung, Multiple-Regressionen, Multikollinearität, Interpretation der Ergebnisse
- Clusteranalysen
- Hierarchische Clusteranalyse, K-Means, dichtebasiertes Clustering (DBSCAN)
- Hauptkomponentenanalyse
- Extraktion der Komponenten, Faktorrotationen, Anwendungen, Interpretation, Einbindung der Ergebnisse in Prognoseverfahren
Shortfacts
- Empfohlene Dauer: 2 Tage
- 2–10 Teilnehmer
- Kurssprache: Deutsch oder Englisch
- Preis: Der Tagessatz variiert zwischen Unternehmen und Forschhungseinrichtung. Nehmen Sie Kontakt auf!
- Training am eigenen Laptop (Softwarevoraussetzungen und Installationsanleitung erhalten Sie im Vorfeld)
Inklusive
- Teilnehmerzertifikat
- Umfassende Schulungsunterlagen
- Veranstaltungsevaluation + Report als PDF
Inhousetraining bei Data-Science-Architect
Prozess
- Abstimmung der Inhalte
- Terminfindung
- Angebotserstellung
- Online Evaluation der Teilnehmererwartung
- Ankündigung mit Kursbeschreibung, Softwarevoraussetzung, Installationsanleitung, Timetable & optionaler Möglichkeit zur Vorbereitung
- Bereitstellung der Kursmaterialien
- Pro Tag 8×45 Min. Lerneinheiten
- 30 Min. Open Space pro Tag im Anschluss an die Lerneinheiten
- Verhältnis von Theorie, Praxis und Übungsphasen nach Absprache
- Event Evaluation
- PDF-Report mit Evaluations-Ergebnissen
- Bereitstellung der im Training erstellten Materialien
- Feedbackgespräch
Buchung
Sie haben Fragen zu Inhalten oder Ablauf des Trainings? Gerne informiere ich Sie über die Veranstaltung in Detail.