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Data Science mit R

Sie lernen hier, wie Sie systematisch aus Daten Wissen zu erzeugen.

Dauer: 2 Tage (1 Tag Theorie, 1 Tag praktische Anwendung)
Zielgruppe: alle, die Daten mit R auswerten möchten, branchenunabhängig

Lernziel: statische Methoden kennen und mit Hilfe von R und CRISP-DM-Modell anwenden können

Themen:
Der Kurs folgt den Phasen des CRISP-DM-Modells:

  • Business Understanding: Geschäftliche Ziele der Datenauswertung, Ist-Analyse, Planung
  • Data Understanding: Daten sammeln, beschreiben und explorieren, Datenqualität bewerten
  • Data Preparation: Daten auswählen, bereinigen, transformieren, integrieren, formatieren
  • Modeling: Auswertungsmethode auswählen und anwenden, bewerten und verbessern
  • Evaluation: Ergebnisse und Arbeitsweise bewerten, nächste Schritte
  • Deployment: dokumentieren, monitoren und aktualisieren, Abschlussbericht

Buchbar als Inhouse-Schulung, gerne auch maßgeschneidert.

Aktuelles

  • immer tagesaktuell im Blog
  • 12.+13.10.2026
    Kurs
    "Software Engineering für KI" an der Technischen Akademie Esslingen
  • 16.10.2026
    Vorlesung
    Beginn meiner Vorlesung ISWKM Decision-Making and Knowledge Management for Software Engineering an der Universität Heidelberg
  • 16.-18.11.2026
    Kurs
    "Software Requirements Engineering" an der Technischen Akademie Esslingen
  • 26.+27.11.2026
    Konferenz
    Fachgruppentreffen Requirements Engineering