R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze
Wenn du mich unterstützen möchtest: Wenn du den Kurs über den Link von mir hier kaufst, erhalte ich von Udemy eine höhere Verkaufs-Provision, als wenn der Kurs über die Platform aufgerufen und gekauft wird.
Udemy sagt mir hierbei zu, dass du den aktuell besten Preis erhälst, zu dem dieser Kurs aktuell auf dem Udemy-Marktplatz verkauft wird. Du solltest also über meinen Link nicht mehr bezahlen als wenn du den Kurs direkt über die Platform kaufst.
R ist eine funktionale, dynamische und objektorientierte Programmiersprache, die vor allem in den Bereichen Data Science und Machine Learning weit verbreitet ist. Sie hebt sich von anderen Programmiersprachen durch besondere Möglichkeiten zur Visualisierung von Daten sowie durch praktische Datenstrukturen und Funktionen ab, die gezielt für statistische Berechnungen entworfen worden sind.
Dieser Kurs zeichnet sich durch einen hohen Praxisbezug aus. Um die Inhalte tief zu verinnerlichen, wird die anfängliche Theorie mit vielen Beispielen und Projekten untermauert, wie der Visualisierung von der Ausbreitung des Coronavirus, dem Analysieren von Gehältern oder der Erstellung eines Modells für Diabetes. Neben der Programmiersprache an sich werden auch dazugehörige wichtige Tools vermittelt.
Der Kurs ist in vier große Blöcke gegliedert:
R Grundlagen:
- Die Entwicklungsumgebung RStudio,
- Funktionen,
- Variabeln, …
Data Science:
- Einlesen von Daten,
- Erstellung von anschaulichen Visualisierungen,
- Erstellung von PDF-Reports,
- Diverse Praxisbeispiele.
Machine Learning mit caret:
- Regression,
- Klassifizierung,
- Daten aus Text extrahieren durch Natural Language Processing,
- Diverse Praxisbeispiele.
Deep Learning:
- Training von einem einfachen neuronalen Netz,
- Neuronale Netze mit mehreren Schichten,
- Anwendung auf ein Praxisbeispiel zur Bilderkennung.
Nach Abschluss des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, eigenständig Daten auszuwerten, Machine-Learning-Modelle zu trainieren, PDF-Reports zu erstellen und Daten von Webseiten zu extrahieren. Darüber hinaus werden die Teilnehmer befähigt, R für Fragestellungen aus dem Machine Learning bzw. Deep Learning einzusetzen.