Das populäre Statistikpaket R ist eine im akademischen und beruflichen Umfeld weit verbreitete Open-Source-Software. Es gibt eine wachsende, sehr aktive Community, die für ständige Weiterentwicklung sorgt. Sie lernen in diesem Kurs die Grundlagen der statistischen Analyse und Programmierung mit R kennen. <strong>Kursinhalte:</strong> - R und sein Ökosystem - Installation von R und RStudio - grundlegende Syntax und Datenstrukturen - Einlesen und Aufbereiten von Daten - Auswertung deskriptiver Statistiken - Erstellung von Grafiken - Grundlagen der Regressionsanalyse mit R - Programmieren eigener Funktionen - Arbeiten mit Zusatzpaketen wie ggplot2 und dplyr <strong>Voraussetzung:</strong> Verständnis von Grundkonzepten der Programmierung. <strong>Zusätzliche Informationen:</strong> Dieser Online-Kurs findet mit Webex Meeting statt. Den Link mit den Zugangsdaten zum Kurs senden wir Ihnen einen Tag vor Kursbeginn per E-Mail zu. Bitte prüfen Sie auch Ihren Spam-Ordner, falls Sie keine E-Mail mit den Zugangsdaten erhalten. Empfehlenswert ist ein größerer Bildschirm bzw. zwei Bildschirme oder zwei Geräte.

Entdecke die spannende Welt der Programmierung mit Python! In diesem Kurs lernst du die Grundlagen von Python kennen und entwickelst deine eigenen Programme. Von den ersten Schritten in der Entwicklungsumgebung bis hin zur Anwendung von Variablen, Datentypen, Bedingungen, Schleifen und Funktionen werdet Ihr Schritt für Schritt in die Welt des Codierens eingeführt. Mit interaktiven Übungen, praktischen Beispielen und der Programmierung einfacher Spiele macht dieser Kurs das Lernen von Python zu einem unterhaltsamen Abenteuer für junge Programmierer*innen!

Python ist eine einfach zu erlernende Programmiersprache, die schnell zu brauchbaren Ergebnissen führt. <strong>Kursinhalte:</strong> - Kurzeinführung zu Python und zur Vorgehensweise beim Programmieren - Installation von Python und der Programmierumgebung - Schreiben und Aufrufen von Programmen - Anweisungen und Funktionen - Verzweigungen und Schleifen - Ein-/Ausgabe - Logische Operatoren, Module und Datenmengen - Nutzung der Bibliotheken und Fehlersuche

Im Predictive Modeling (auch Predictive Analytics oder Supervised Machine Learning) verwendet man Statistik, um Ereignisse vorherzusagen. Diese Ereignisse liegen oft in der Zukunft, es kann sich aber auch um andere Arten von unbekannten Ereignissen handeln. Diese Verfahren werden z. B. verwendet, um zu erkennen, wann ein Bauteil mit hoher Wahrscheinlichkeit ausfallen wird. Sie werden die wichtigsten Verfahren und die grundlegenden Konzepte zur Vorhersage kennen lernen und in Python anwenden. Darüber hinaus werden Sie das Machine Learning-Tool scikit-learn, XGBoost und pandas zur Datenaufbereitung verwenden. <strong>Kursinhalte:</strong> - Predictive Modeling, Klassifikation und Regression, Verzerrung-Varianz-Dilemma - Entscheidungsbaum, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost) - Kreuzvalidierung und Hyperparametertuning - Gütemaße und Undersampling - Datenaufbereitung (Imputation, One-Hot-Encoding, Normalisieren) - scikit-learn und pandas <strong>Voraussetzung:</strong> Kenntnisse entsprechend dem Kurs "Programmierung mit Python: Grundlagen". <strong>Zusätzliche Informationen:</strong> Dieser Online-Kurs findet mit Webex Meeting statt. Den Link mit den Zugangsdaten zum Kurs senden wir Ihnen einen Tag vor Kursbeginn per E-Mail zu. Bitte prüfen Sie auch Ihren Spam-Ordner, falls Sie keine E-Mail mit den Zugangsdaten erhalten. Empfehlenswert ist ein größerer Bildschirm bzw. zwei Bildschirme oder zwei Geräte.