Introduction to statistics and programming for data science

Наступний запис:
04.10.2024
Курс завершується:
15.11.2024
Загальна тривалість:
in 6 Wochen
Практика:
Nein
Мови навчання:
  • Englisch
Вид заходу:
  • Weiterbildung 
Форма проведення:
  • Virtuelles Klassenzimmer 
Час проведення:
  • Tagesveranstaltung
Мінімальна кількість учасників:
keine Angaben
Максимальна кількість учасників:
20
Ціна:
4 350 EUR - Unterkunft und Verpflegung sind im Preis nicht enthalten.
Підтримка:
  • Bildungszeit/-freistellung 
    Подія визнається відповідно до § 10 Закону про час Берлінського освіти.
Вид документа про освіту:
Zertifikat/Teilnahmebestätigung 
Випускний екзамен:
Ja
Спеціальність:
TU Berlin Certificate of Professional Education
Сертифікати курсу:
  • Nicht zertifiziert
Курс тільки для жінок:
Nein
Догляд за дітьми:
Nein
Посилання на курс:
Інформаційна якість:
Suchportal Standard nicht erfüllt - Додаткова інформація

Цільові групи:
keine Angaben
Професійні вимоги:
Englisch auf B1-Niveau; Vorkenntnisse in Programmierung und Statistik; Grundlagen in Mathematik; Beherrschung der Microsoft Office-Anwendungen
Технічні вимоги:
Laptop/PC + Headset mit Mikrofon
Номенклатура агенцій з працевлаштування:
keine Angaben

Зміст

Der Zertifikatskurs vermittelt intensiv die Grundlagen der Statistik und Programmierung für die Datenwissenschaft. Er behandelt die Grundlagen der deskriptiven und inferentiellen Statistik sowie die Grundlagen der Programmierung für die Datenanalyse. Teilnehmende lernen, wie sie die Sprache R/Python zur Datenanalyse und zur Erstellung von Datenvisualisierungen einsetzen können.

THEMEN
Woche 1: Kursvorbereitung - Software installieren
- Was sind R und RStudio? Was sind Python und Jupyter (Notebook)?
- Installation von R und RStudio / Python und Jupyter (Notebook) auf dem persönlichen Laptop/Computer
- Fehler, Warnungen und Nachrichten
- Lerntipps zum Coden
- Package-Installation
- Package-Loading
- Testen und Hello-World-Programm

Woche 2: Einführung ins Programmieren
- Thema 1: Data Typen
- Thema 2: Basic Operations
- Thema 3: Datenstruktur
- Programmierübung 1

Woche 3: Überblick über Programmierstatistiken
- Thema 4: Datentypen
- Thema 5: Explorative Datenanalyse
- Thema 6: Statistische Analyse mit Excel
- Programmierübung 2

Woche 4: Datenmanipulation und -bereinigung
- Thema 7: Datenrahmenoperationen
- Thema 8: Input und Output mit R/Python
- Thema 9: Datenumformung
- Programmierübung 3

Woche 5: Datenexploration und -visualisierung
- Thema 10: Umgang mit fehlenden Daten
- Thema 11: Erforschung und Visualisierung von Techniken
- Thema 12: Visualisierung von Daten mit R/Python
- Programmierübung 4

Woche 6: Capstone Projekt
- Anwendung der im Kurs erlernten Fähigkeiten und Kenntnisse auf ein reales Datenanalyseprojekt mit R/Python
- Prüfungsprojekt Anforderung und Spezifikation
- 4 Stunden offene Sprechstunde (in Gruppen) - online

LERNZIELE
Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses wissen Teilnehmende, wie Daten mit R/Python-Paketen importiert, exportiert und manipuliert werden und verstehen grundlegende statistische Konzepte und Techniken sowie deren Berechnung in R/Python. Sie sind in der Lage verschiedene Arten von Plots und Diagrammen mit Hilfe von R-Visualisierungspaketen zu erstellen und anzupassen. Sie sind geübt im Umgang mit verschiedenen Arten von Plots und Diagrammen unter Verwendung von Excel als ergänzende Werkzeuge für die Statistik und können R/Python verwenden, um einfache statistische Analysen, Hypothesentests und Datenexploration durchzuführen. Datenbereinigung, Datentransformation und Datenaufbereitung mit R/Python können sie eigenständig durchführen und kennen Techniken zur Datenvorverarbeitung, -bereinigung und -aufbereitung.

Ми не гарантуємо правильність інформації. Відповідальність за правильність даних несуть виключно освітні організації.

Дата першої публікації: 28.09.2023, дата останнього оновлення: 10.06.2024