Data Science

Bauen Sie eine starke Grundlage in der Datenanalyse und statistischen Analyse mit R, R Studio und GGPlot2 durch Schritt-für-Schritt-Übungen in der realen Welt auf, die für komplette Anfänger entwickelt wurden.

Lernen Sie die Programmierung mit R von Grund auf, um statistische Analysen durchzuführen, komplexe Datensätze zu bereinigen und professionelle Datenvisualisierungen mit ggplot2 zu erstellen.

Meistern Sie die Grundlagen der R-Syntax und Datenstrukturen, um Ihre Reise in die statistische Datenverarbeitung und die professionelle Datenwissenschaft zu beginnen.

Lerne, quantitative Daten mit R und RStudio zu importieren, zu bereinigen, zu analysieren und zu visualisieren, um deine Reise in die Datenwissenschaft zu beginnen.

Lernen Sie, Daten mit R zu bereinigen, zu visualisieren und zu analysieren und legen Sie so ein solides Fundament in statistischer Modellierung und datengestützter Entscheidungsfindung.

Meistern Sie die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, der Stichprobenverfahren und der explorativen Datenanalyse mithilfe moderner R-Workflows, um verlässliche Schlussfolgerungen aus den Daten zu ziehen.

Bauen Sie eine starke Grundlage in der Datenanalyse und statistischen Berechnung durch die Beherrschung der R-Syntax, Datenmanipulation und explorative Datenanalyse.

Richten Sie Ihre Data Science-Umgebung ein, indem Sie die Versionskontrolle mit Git und GitHub beherrschen, reproduzierbare Berichte in Markdown schreiben und mit R beginnen.

Beherrschen Sie die wesentlichen Umgebungen und Bibliotheken, einschließlich Jupyter Notebooks und RStudio, um einen modernen und reproduzierbaren Data Science-Arbeitsbereich zu erstellen.

Erfahren Sie, wie Sie Daten manipulieren, analysieren und visualisieren, indem Sie eine starke Grundlage in der R-Syntax und modernen statistischen Programmier-Workflows aufbauen.

Bauen Sie eine solide Grundlage für Datenanalyse und Visualisierung auf, indem Sie die Kerntools des R-Ökosystems beherrschen.

Erfahren Sie, wie Sie robuste R-Pakete erstellen und bewährte Software-Engineering-Methoden für Data Science-Anwendungen implementieren.

Organisieren Sie Ihre Datenprojekte und erstellen Sie reproduzierbare Berichte, indem Sie die Unix-Befehlszeile, die Versionskontrolle mit Git und das Projektmanagement in RStudio beherrschen.

Ein praktischer Leitfaden für Einsteiger zum Erstellen und Interpretieren von Machine-Learning-Modellen mit der Sprache R und dem Framework tidymodels.

Bauen Sie eine starke Grundlage in der Datenwissenschaft auf, indem Sie lernen, wie Sie Regressionsmodelle mit modernen R-Techniken erstellen, interpretieren und validieren.

Entdecken Sie die Grundlagen der statistischen Modellierung und lernen Sie, Datentrends mit modernen R-Programmiertechniken vorherzusagen.

Lernen Sie, Daten aus Websites mit R und grundlegenden Scraping-Techniken für die praktische Datenanalyse zu extrahieren.

Entwickeln Sie grundlegende Programmier- und Datenanalysefähigkeiten in MATLAB, um biologische Daten effektiv und reproduzierbar zu interpretieren und zu visualisieren.

Meistern Sie die Grundlagen der Simulation und Szenariobewertung von genetischen Züchtungsprogrammen mit dem AlphaSimR-Paket in R.

Lernen Sie, zeitabhängige Daten zu analysieren und genaue Vorhersagemodelle mit R zu erstellen, um reale Prognoseherausforderungen zu lösen.

Erfahren Sie, wie Sie lineare und multiple Regressionsmodelle erstellen, interpretieren und anwenden, um datenbasierte Vorhersagen zuverlässig zu treffen.