In diesem Modul werden wir die verschiedenen Methoden zum Importieren von Daten in R aus unterschiedlichen Quellen erkunden. Sie werden lernen, Daten aus CSV- und Excel-Dateien, entpackten Ordnern, Online-CSVs, Google Sheets, HTML-Tabellen und Datenbanken zu lesen und damit die Grundlage für Datenmanipulation und -analyse zu legen.

In diesem Modul werden wir uns mit der Datenbereinigung und -vorverarbeitung beschäftigen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten für die Analyse bereit sind. Sie werden lernen, Daten mit dem dplyr-Paket zusammenzufassen und zu untersuchen und Visualisierungen mit ggplot2 zu erstellen. Außerdem werden wir Methoden zur Bewertung von Assoziationen zwischen Variablen und zum Testen von Korrelationen kennenlernen.

In diesem Modul werden wir die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und traditioneller statistischer Analyse untersuchen und einen theoretischen Überblick über maschinelles Lernen geben. Sie erhalten ein grundlegendes Verständnis der Konzepte des Maschinellen Lernens und ihrer Bedeutung für die Datenwissenschaft.

In diesem Modul befassen wir uns mit Techniken des Unüberwachten Lernens und konzentrieren uns dabei auf Clustering-Algorithmen. Sie werden lernen, verschiedene Clustering-Methoden zu implementieren und zu bewerten, darunter K-Means, Fuzzy K-Means, DBSCAN und andere. Wir werden auch besprechen, wie Sie den besten Algorithmus für Ihre spezifischen Datenanforderungen auswählen.

In diesem Modul werden wir Techniken zur Verringerung der Dimensionalität Ihrer Daten untersuchen. Sie lernen die theoretischen Aspekte der Dimensionsreduktion kennen und erfahren, wie Sie Methoden wie PCA, Multidimensionale Skalierung und SVD in R anwenden können, um Ihre Datensätze zu vereinfachen und gleichzeitig wesentliche Informationen zu erhalten.

In diesem Modul werden wir uns auf die Techniken der Feature Selection konzentrieren, um die wichtigsten Prädiktoren für Ihre Modelle zu identifizieren. Sie werden lernen, korrelierte Variablen zu entfernen und Methoden wie LASSO-Regression, FSelector und Boruta-Analyse zu verwenden, um wichtige Merkmale auszuwählen und die Leistung Ihres Modells zu verbessern.

In diesem Modul werden wir die grundlegenden Konzepte des überwachten Lernens vorstellen. Sie lernen, wie man Daten für das überwachte Lernen vorverarbeitet, und erhalten Einblicke in verschiedene Arten von Problemen des überwachten Lernens, was Sie auf fortgeschrittenere Klassifizierungs- und Regressionstechniken vorbereitet.

In diesem Modul werden wir uns mit Klassifizierungstechniken des überwachten Lernens beschäftigen. Sie werden lernen, logistische Regression, Entscheidungsbäume, Random Forests und Support Vector Machines (SVM) zu implementieren. Wir werden auch Methoden zur Bewertung der Klassifizierungsgenauigkeit und zum Verständnis der Bedeutung von Variablen in Ihren Modellen behandeln.

In diesem Modul werden wir zusätzliche Vorlesungen anbieten, die sich auf fortgeschrittene Clustering-Methoden konzentrieren. Sie lernen Fuzzy C-Means Clustering kennen und verstehen seine theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen in R, wodurch Sie Ihre Fähigkeiten zur Analyse von Clustering weiter verbessern.