Data Science und Künstliche Intelligenz mit R

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Der R-Kurs Data Science und Künstliche Intelligenz mit R ist das erste Modul des Lehrgangs → Data Science Crash Course mit R. Mit dem Lehrgang erhalten eine fundierte und modular aufgebaute Einführung in die Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning (Maschinelles Lernen) sowohl für numerische Daten als auch für Textdaten. Bei entsprechenden Vorkenntnissen können Sie die Module auch einzeln besuchen.

Data Science Crash Course mit R (5 Tage)
Modul „Data Science und Künstliche Intelligenz mit R“ (2 Tage) Modul „Machine Learning mit R“ (2 Tage) Modul „Natural Language Processing (NLP) mit R“ (1 Tag)

Das einführende Modul Data Science und Künstliche Intelligenz mit R gibt einen Überblick über die aktuellen Data Science Methoden der Künstlichen Intelligenz mit zahlreichen Praxisbeispielen aus Prozessindustrie, Predictive Maintenance oder dem Natural Language Processing (NLP), das die Grundlage von Chatbots darstellt. Ein besonderer Fokus wird zudem auf das Maschinelle Lernen gelegt, das ein wichtiges Handwerkszeug eines jeden Data Scientists ist. Dabei steht der Hands-on-Character im Fokus. Zuerst gibt es eine intensive Einführung in die Programmiersprache R, woraufhin an einem Praxis-Beispiel der gesamte Data-Science-Prozess inkl. Datenzugriff, Visualisierung, Aufbereitung der Daten, Feature Engineering, Validierung und Evaluation umgesetzt wird. Dabei programmieren Sie eigenhändig den Machine Learning Algorithmus Learning Vector Quantization (LVQ), der Ähnlichkeiten zu Neuronalen Netzen besitzt. Insgesamt erhalten Sie dadurch einen intensiven Einblick, wie Data Science und Künstliche Intelligenz in der Praxis angewendet werden. Gerne können Sie hierfür auch Ihre eigene Fragestellung inkl. der notwendigen Daten mitbringen.

„Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century“ lautete der Titel eines Artikels der Harvard Business Review in 2012. Wenn es um die erfolgreiche Nutzung von Daten geht, dominiert jedoch seit einigen Jahren die „Künstliche Intelligenz“ die Berichterstattung. Wie passt das zusammen? Den aktuellen Höhenflug hat die Künstliche Intelligenz dem Maschinellen Lernen zu verdanken. In dieser Disziplin werden Erkenntnisse und Regeln direkt aus den Daten gewonnen. Auch Data Scientists nutzen zahlreiche Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens – daher der Zusammenhang. Ein wichtiger Faktor bei der erfolgreichen Nutzung von Daten ist deren Kontext. Dies macht die Fach- und Branchenexpertise zu einem wichtigen Bestandteil für Data Science und Künstliche Intelligenz. In Online-Kurs Data Science und Künstliche Intelligenz mit R schlagen wir eine Brücke von der Fach- und Branchenexpertise zur erfolgreichen Nutzung von Daten.

Diesen R-Kurs gibt es auch mit Python: → Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python.

Alle Bewertungen stammen ausschließlich von Kunden und Seminarteilnehmern von Dr. Christoph Oestreicher.
Die Bewertungen werden von einem unabhängigen Dienstleister gesammelt, geprüft und ausgewertet.

Das Wichtigste auf einen Blick

Details zum Kurs
Ort: Stuttgart / Online
Typ: Intensivkurs
Größe: 4 – 8 Personen
Dauer: 2 Tage
Zeiten: 9 – 17 Uhr
Preise*: 1.150 € – 1.275 €
Intervall: alle 2 Monate
Inhalte des Kurses
  • Einführung und Praxisbeispiele
  • Auffrischung Python-Grundlagen
  • Methoden Maschinelles Lernen
    • Supervised Learning
    • Unsupervised Learning
    • Reinforcement Learning
  • Der Data-Science-Zyklus
    • Zyklus aufsetzen
    • Algorithmus implementieren
    • Algorithmus evaluieren
Weitere Infos…

*Nettopreise ohne MwSt. Endpreis wird im Warenkorb angezeigt.

Lernziele und Nutzen des Seminars

Am Ende des Seminars Data Science und Künstliche Intelligenz mit R werden Sie

  • die aktuelle Berichterstattung zu Künstliche Intelligenz, Maschinellem Lernen, Reinforcement Learning und Data Science sowie deren Anwendungspotential in verschiedenen Bereichen wie Logistik, Predictive Maintenance oder Chatbots inhaltlich einordnen und bewerten können,
  • vorhandene Daten mit R und Methoden des Maschinellen Lernens für Ihren Bereich nutzbar machen können (unter Einsatz der R-Pakete Tidyverse, Caret und Keras/Tensorflow),
  • die Programmiersprache R und den wissenschaftlichen Rechenstapel von R zur Implementierung von Maschinellen Lernalgorithmen kennengelernt haben, um zu wissen, welche Daten für die erfolgreiche Umsetzung einer Fragestellung aus Ihrem Bereich (noch) notwendig sind und
  • ein vollständigen Data-Science-Zyklus umgesetzt haben und damit wissen, was hierfür notwendig ist und welche Herausforderungen auf Sie zukommen werden.

Zielgruppe des Seminars Data Science und Künstliche Intelligenz mit R

Das Seminar Data Science und Künstliche Intelligenz mit R ist für Beschäftigte aus operativen Bereichen, R&D und IT mit grundlegenden Programmierkenntnissen geeignet, welche die Potenziale von Data Science, Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen für ihren Bereich kennenlernen und hautnah erfahren möchten. Anwender, Studenten, Doktoranden und Forscher aus den mathematischen, statistischen, naturwissenschaftlichen, ingenieurwissenschaftlichen, informationstechnologischen, betriebs-, wirtschafts-, markt- und sozialwissenschaftlichen Bereichen sind ebenfalls willkommen. Zudem eignet sich diese Einführung auch für Entscheider, die wissen möchten, was sich hinter den aktuellen Schlagwörtern verbirgt und was alles nötig ist, um ein erstes Projekt zu starten oder ein Data Science Team aufzubauen.

Voraussetzungen für das Seminar

Für das Seminar Data Science und Künstliche Intelligenz mit R sind Grundverständnisse der Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen) und Basiswissen in der Statistik (wie Korrelationen, Signifikanztests, lineare Regression) sehr empfehlenswert. Sie sollten Grundkenntnisse in einer Programmiersprache besitzen, am besten wäre eine Skriptsprache wie R, Python oder Matlab. Liegen keine Programmierkenntnisse vor, können Sie den dafür entwickelten Vorbereitungskurs Einführung in die Programmierung mit R besuchen.

Dauer des Seminars und Anteil von Übungen

  • Rahmen: 2 Tage mit 16 Unterrichtsstunden (täglich 8 Stunden, 9-17 Uhr)
  • Aufteilung Theorie/Praxis: 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos

Alternative und weiterführende Seminare

Diesen R-Kurs gibt es auch mit Python: → Data Science und Künstliche Intelligenz mit Python. Nach dem Kurs Data Science und Künstliche Intelligenz mit R können Sie an dem weiterführenden Kurs → Deep Learning mit R teilnehmen.

Termine und Preise für Data Science und Künstliche Intelligenz mit R

Dies ist das erste von drei Modulen des Lehrgangs Data Science Crash Course mit R.

  • Leistungen: Unterricht im zentral gelegenen Seminarraum (bzw. virtuellen Seminarraum bei Zoom), max. 10 Teilnehmer pro Veranstaltung, persönliche Betreuung durch den Dozenten, täglicher Unterricht 9-17 Uhr, umfangreiche Schulungsunterlagen, Schulungszertifikat.
  • Unsere Garantien: Durchführungsgarantie, Best-Price-Garantie, Beste-Technik-Garantie, Gruppengrößengarantie, Zufriedenheitsgarantie, Nutzengarantie, Nachhaltigkeitsgarantie (siehe unten).
  • Buchen ohne Risiko: Keine Vorkasse, Rechnung mit Zahlungsziel 14 Tage nach Seminarende, kostenfreie Stornierung bis 14 Tage vor Seminarbeginn, bei Nichtgefallen Rücktritt bis zum Ende des ersten Seminartags möglich (Rechnung braucht nicht bezahlt zu werden).
  • Preisnachlässe: Wenn Sie den → kompletten Lehrgang in derselben Woche buchen, erhalten Sie 10 % Rabatt. Organisationen können außerdem bei der Buchung von zwei Seminarplätzen im kompletten Lehrgang kostenlos eine dritte Person anmelden. Informationen zu Bildungsurlaub und Ermäßigungen für Arbeitnehmer, Studierende und andere Selbstzahler finden Sie im Kasten auf der rechten Seite (bzw. am Ende der Seite).
  • Hinweise: Sie nehmen mit Ihrem eigenen PC/Laptop teil. Falls auf dem teilnehmenden Computer die Software R mit RStudio nicht installiert werden kann, kann gegen eine geringe Gebühr der Fernzugriff (VNC) auf einen unserer → Schulungslaptops gemietet werden. Präsenzseminare finden nicht statt. Weitere Infos finden Sie → hier.

Sie erhalten eine Rechnung mit tagesaktuellem Datum und Zahlungsziel 14 Tage nach Seminarende.

Seminar Ort Termin Dauer Plätze Preis* +19% MwSt.
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 13.05. - 14.05.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 2 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  1.150 ">
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 23.09. - 24.09.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 2 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  1.150 ">
Data Science Kurs Online-SeminarInfos zu unseren Online-Seminaren 18.11. - 19.11.2024 Termin wird garantiert, wenn Sie buchen. 2 Tage > 5 frei  10% 10 % Online-Rabatt im Preis bereits inkludiert  1.150 ">

*Nettopreise ohne MwSt. Endpreis wird im Warenkorb angezeigt. Angaben wurden am 19.03.2024 um 03:57 Uhr aktualisiert.

Unsere Garantien

Durchführungsgarantie der Weiterbildung Durchführungsgarantie: Wir garantieren Ihnen die Durchführung unserer Seminare ab zwei Anmeldungen. Wird bei einem Präsenzseminar die Mindestteilnehmerzahl nicht erreicht, wird das Präsenzseminar in ein Online-Seminar gewandelt.
Best-Price-Garantie der Seminare Best-Price-Garantie: Bei uns erhalten Sie den besten Preis. Sollten Sie bis zum Seminarbeginn ein von den Inhalten und Leistungen vergleichbares und günstigeres Seminar finden (nicht bei Ihnen selbst), erstatten wir die Differenz.
Beste-Technik-Garantie der Weiterbildung Beste-Technik-Garantie: Wir setzen nur die beste Technik und Software in unseren Online-Seminaren ein. Unsere Seminare zeichen sich von unserer Seite aus durch stabile Verbindungen, hochauflösende Bilder und eine klare und störungsfreie Sprachübertragung aus.
Gruppengrößengarantie der Schulungen Gruppengrößengarantie: Wir garantieren Ihnen, dass unsere Seminare mit nicht mehr als 10 Personen belegt werden. Sie werden von unseren Dozenten in Kleingruppen individuell und persönlich betreut.
Zufriedenheitsgarantie der Weiterbildung Zufriedenheitsgarantie: Sollte ein mehrtägiges Seminar nicht Ihren Erwartungen entsprechen, können Sie Ihre Teilnahme am ersten Tag abbrechen und die Rechnung braucht nicht bezahlt zu werden.
Nutzengarantie der Trainings Nutzengarantie: Sollten Sie nach einem halben Jahr feststellen, dass Sie nichts von dem Gelernten in Ihrem Berufsalltag anwenden konnten, dürfen Sie kostenfrei ein weiteres unserer Seminare besuchen.
Nachhaltigkeitsgarantie der Weiterbildung Nachhaltigkeitsgarantie: Sollte eine Person innerhalb eines halben Jahres nach der Teilnahme an einem unserer Seminare unvorhergesehen für mehr als 6 Monate Ihrer Organisation nicht zur Verfügung stehen (wegen Kündigung, Elternzeit, Erkrankung oder Sonderurlaub), darf eine andere Person Ihres Unternehmens kostenfrei an einem Seminar mit demselben Inhalt teilnehmen.

 

Offene Schulungen in Data Science und Künstliche Intelligenz mit R

Data Science und Künstliche Intelligenz mit R
2 Tage Unterricht in Stuttgart oder als Online-Seminar
1.275 Euro
1.517,25 Euro inkl. 19% MwSt.
Inhalte
  • Überblick, Grundlagen und Praxisbeispiele
    • Künstliche Intelligenz
    • Data Science
    • Maschinelles Lernen
    • Herausforderungen bei der Umsetzung eines Data Science/KI Projekts
    • Praxisbeispiele u.a. zu den Themen:
      • Natural Language Processing (NLP)
      • Bilderkennung
      • Predictive Maintenance
      • Prozessindustrie
      • Logistik
  • Intensivkurs R
    • Einführung in R: Datenstrukturen (Listen, Vektoren und Data Frames), Kontrollstrukturen (Fallunterscheidungen, Schleifen und benutzerdefinierte Funktionen) und Erstellung von Diagrammen (ggplot2, plotly)
    • Relevante R-Pakete: Tidyverse, Caret und Keras/Tensorflow
    • Data Science mit R: Statistiken, Korrelationen, Vorverarbeitung
    • Praxis-Übung: Datenzugriff, Datenexplorierung und Visualisierung
  • Methoden des Maschinellen Lernens
    • Überwachtes Lernen/Supervised Learning
    • Unüberwachtes Lernen/Unsupervised Learning
    • Reinforcement Learning
    • Praxis-Übung: Selektion der richtigen Features
  • Data-Science-Zyklus
    • Datenverständnis und Vorbereitung
    • Aufsetzen des Data-Science-Zyklus: Train-Test-Split, Pipelines, Kreuzvalidierung/Crossvalidaton, Hyperparameter-Optimierung
    • Implementierung eines Machine Learning Algorithmus (Learning Vector Quantization)
    • Evaluation des Algorithmus
    • Praxis-Übung: Clustering und Klassifikation
Voraussetzungen
  • Grundkenntnisse in der linearen Linearen Algebra (Vektoren, Matrizen)
  • Grundkenntnisse in der Statistik (Korrelation, Signifikanztest, lineare Regression)
  • Grundkenntnisse einer Skriptsprache wie R, Python oder Matlab

Grundkenntnisse in R können Sie in unserem Vorbereitungskurs → Einführung in die Programmierung mit R erwerben. Vorhandene Grundkenntnisse in R und Statistik können Sie in unserem Kurs Grundlagen der Statistik mit R auffrischen und vertiefen.

Seminartyp und Dauer
  • offene 2-Tages-Schulung mit max. 10 Teilnehmer
  • Unterricht 9-17 Uhr mit angemessenen Pausen
  • 16 Unterrichtsstunden, d.h. 8 Stunden täglich
  • 40% Vorlesung + 60 % Praxis, Übungen und Demos
Termine und Veranstaltungsorte

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