Seminar Data Mining mit R

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Das Seminar Data Mining mit R führt in die Grundlagen und die Verwendung von R zum Data Mining ein. Das Training vermittelt das theoretische Verständnis und die praktische Anwendung für wichtige der im Data Mining eingesetzten Verfahren. Sie lernen grundlegende Schritte mit R im Bereich Data Mining, um selbständig erste Data Mining Analysen durchzuführen. Sie arbeiten überwiegend selbständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte in den Übungen direkt umzusetzen und anzuwenden. Sie können per Überweisung und auf Rechnung zahlen (weitere Infos).

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Beschreibung

Die dreitägige Schulung Data Mining mit R führt in die Grundlagen und die Verwendung von R zum Data Mining ein. Das Training Data Mining mit R vermittelt nicht nur das theoretische Verständnis, sondern auch die praktische Anwendung für wichtige der im Data Mining eingesetzten Verfahren. Sie lernen grundlegende Schritte mit R im Bereich Data Mining, um selbständig erste Data Mining Analysen durchzuführen. Sie arbeiten überwiegend selbständig mit Unterstützung des Trainers, um das Erlernte in den Übungen direkt umzusetzen und anzuwenden.

Zielgruppe: Die Schulung richtet sich an Datenanalysten und zukünftige Data Scientists, welche eine Vertiefung in wichtige Machine Learning Algorithmen erhalten wollen oder die die Syntax der Programmiersprache R kennenlernen wollen, um R-Skripte für Data-Mining-Analysen schreiben zu können.

Voraussetzungen: Grundlegende Kenntnisse in R werden nicht vorausgesetzt, sind jedoch hilfreich. Alternativ wäre auch die Erfahrung in einer anderen Programmiersprache sehr förderlich, um Konzepte wie Variable, Variablenzuweisung, Funktionsaufruf und den Unterschied zwischen Ganzzahl und Dezimalzahl bereits zu kennen. Ein Basiswissen von grundlegenden statistischen Begriffen wie Mittelwert, Median, Perzentil, Normalverteilung, lineare Regression ist sehr empfehlenswert, um den Inhalten besser folgen zu können.

Lernziele: Die Teilnehmer erhalten einen Überblick über R und die Entwicklungsumgebung RStudio und können erste Analysen mit R im Data Mining umsetzen. Die Schulung zielt darauf, die Einstiegshürde für die Anwendung von R im Data Science zu nehmen, indem die Teilnehmer überwiegend mit den eigenen Laptops und der Unterstützung des Trainers in R arbeiten, um das Erlernte direkt umzusetzen und anzuwenden. Ein selbstständiges Arbeiten als data scientist wird ermöglicht, indem die wesentlichen Konzepte von R vermittelt werden. Möglichkeiten weitergehende Algorithmen und Methoden zu finden werden aufgezeigt, um das Erlernte nach dem Seminar durch stetige Anwendung zu erweitern. Ein Überblick über bekannte Algorithmen im Machine Learning wird gegeben und die Teilnehmer können die verschiedenen Algorithmen voneinander differenzieren und in R benutzen.

Übungen: Ziel des Seminars ist der erfolgreiche Umgang mit der Syntax in R für die Datenanalyse. Das Seminar hat daher zahlreiche praktische Übungen, welche selbstständig mit Unterstützung des Trainers bearbeitet werden, um die Kenntnisse in R dahingehend zu schulen, dass eine praktische Umsetzung und ein selbständiges Arbeiten im Bereich data science ermöglicht wird. Ein durchgehendes Datenbeispiel wird verwendet, um die wichtigsten Bibliotheken zu behandeln, welche in umfangreichen Übungen trainiert werden. Die Praxisbeispiele und Übungsaufgaben erfolgen mit der statistischen Programmiersprache R und der Entwicklungsumgebung RStudio, die auf dem eigenen Laptop installiert sein sollten.

Dauer: Die Schulung Data Mining mit R besteht aus einem 3-tägigen Training mit insgesamt 24 Unterrichtsstunden á 45 Minuten.

Leistungen: Schulungsräume in zentraler Lage, 2-8 Teilnehmer pro Veranstaltung, täglich 8 Unterrichtsstunden 9-17 Uhr mit drei Pausen, Getränke in den Pausen, gedruckte Schulungsunterlagen und ein Zertifikat mit den Schulungsinhalten (Laptop mit installierter Software hat der Teilnehmer selbst mitzubringen)

Inhalte des 3-tägigen Trainings Data Mining mit R:

  • Grundkenntnisse für Data Mining mit R
    • Hintergrund zu R und RStudio
    • Pakete installieren und laden
    • Datenstrukturen in R
    • Hilfe und weiterführende Informationen finden
    • Wie unterscheidet sich R von anderen Programmiersprachen
  • Das data mining Paket data.table
    • Struktur und Besonderheiten von data.table im Vergleich zum data.frame
    • Ähnlichkeit eines data.tables zu SQL Abfragen
    • Daten nach Zeilen und Spaltennamen abfragen
    • Berechnungen direkt auf Spalten durchführen
    • Abfragen gruppieren
  • Daten einlesen und konvertieren
    • Das Arbeitsverzeichnis zum Einlesen von Daten setzen
    • Daten aus verschiedenen Quellen einlesen (Websiten, txt, csv)
    • Daten aus fremden Quellen einlesen (SPSS)
    • fread(), um effizient große Datenmengen einzulesen
    • Daten als .RData speichern und laden
    • Abfragen aus einer Datenbank (SQLite)
  • Data handling (data.table)
    • Eine Spalte erzeugen, löschen, ändern
    • Zwischen Datentypen konvertieren
    • lapply() und die Anwendung in einem data.table (mit .SD und .SDcols)
  • Visualisierung von Daten mit dem Paket ggplot2
    • Grammar of Graphics und die grundlegende Idee dahinter
    • Scatterplot, Linienplot
    • Histogramm
    • Kerndichteschätzer
    • Barplot
    • Speichern von Grafiken
    • Darstellung (Größe der Datenpunkte, Farbe, Gruppierung) variable oder fest ändern
    • Subplots erzeugen (Facetting)
  • Grundlegende Statistiken
    • Deskriptive Statistiken
    • Korrelationen (Spearman, Pearson)
    • Zufallszahlen aus verschiedenen Verteilungen erzeugen
  • Fortgeschrittene Wege, ein data.table zu benutzen
    • Der := Operator in data.table zum Umformen von Daten
    • Eine Funktion auf eine Gruppe von Daten anwenden
    • Daten aggregieren
    • Filtern von Datensätzen anhand selbst gewählter Attribute
    • Ersetzen von fehlenden Werten
  • Control Flows
    • Schreiben einer eigenen Funktion
    • If und if-else
    • For Schleifen
    • While Schleife
  • Überblick über Machine Learning
    • Einführung in Machine Learning (Supervised – Unsupervised Learning. Overfitting, cross-validation)
    • Grundlegendes Konzept von den Algorithmen Support Vector Machine (SVM), Random Forest und K-means
    • Modelle der Algorithmen in R erstellen
    • Ergebnisse validieren
  • Detaillierte Umsetzung der Algorithmen Entscheidungsbaum und Logistische Regression
    • Grundlagen des Algorithmus
    • Train-Test Split der Daten
    • Ein Model in R erstellen
    • Validieren der Ergebnisse (u.a. confusion matrix, sensitivity, accuracy)
    • Hyperparameter im Training
    • cross-validation