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Februar 2019

R-Basiskurs

19.02 um 9:00 bis 20.02 um 16:30
Institut für Statistik, Ludwigstr. 33
München, 80539
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Dozent(en): Stefan Coors, M.Sc.,Maximilian Mandl, M.Sc. Uhrzeiten: An allen Kurstagen jeweils von 9.00 Uhr bis 16.30 Uhr

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R-Vertiefungskurs

21.02 um 9:00 bis 22.02 um 16:30
Institut für Statistik, Ludwigstr. 33
München, 80539
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http://www.muenchner-r-kurse.de/r-vertiefungskurs/ Dozent(en): Stefan Coors, M.Sc.,Daniel Schalk, M.Sc. Uhrzeiten: An allen Kurstagen jeweils von 9.00 Uhr bis 16.30 Uhr

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März 2019

R-Basiskurs

26.03 um 9:00 bis 27.03 um 16:30
Institut für Statistik, Ludwigstr. 33
München, 80539
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Dozent(en): Stefan Coors, M.Sc.,Maximilian Mandl, M.Sc. Uhrzeiten: An allen Kurstagen jeweils von 9.00 Uhr bis 16.30 Uhr

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Fortgeschrittene Visualisierung in R (mit ggplot2)

28.03 um 9:00 bis 29.03 um 16:30
Externe Weiterbildung der LMU München, Leopoldstr. 30
München, 80802

http://www.muenchner-r-kurse.de/fortgeschrittene-visualisierung-mit-ggplot2/ Dozent(en): Patrick Schratz, M.Sc. Uhrzeiten: An allen Kurstagen jeweils von 9.00 Uhr bis 16.30 Uhr

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April 2019

Machine Learning & Data Mining mit R

01.04 um 9:00 bis 03.04 um 16:30
Institut für Statistik, Ludwigstr. 33
München, 80539
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http://www.muenchner-r-kurse.de/einfuehrung-maschinelles-lernen/ Dozent(en): Prof. Dr. Bernd Bischl Uhrzeiten: An allen Kurstagen jeweils von 9.00 Uhr bis 16.30 Uhr

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Deep Learning in R

04.04 um 9:00 bis 05.04 um 16:30
Institut für Statistik, Ludwigstr. 33
München, 80539
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http://www.muenchner-r-kurse.de/deep-learning-in-r/# Dozent(en): Janek Thomas, M.Sc. Uhrzeiten: An allen Kurstagen jeweils von 9.00 Uhr bis 16.30 Uhr

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Mai 2019

R Crash Course (English)

02.05 um 9:00 bis 16:30
Externe Weiterbildung der LMU München, Leopoldstr. 30
München, 80802

Lecturer: Giuseppe Casalicchio, M.Sc. Duration: On all course days from 9.00 am to 16.30 pm

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Einführung in die Datenanalyse in R (mit tidyverse)

23.05 um 9:00 bis 24.05 um 16:30
Externe Weiterbildung der LMU München, Leopoldstr. 30
München, 80802

Der Kurs bietet eine Einführung in das "tidyverse", ein modernes System kohärenter Tools zur Lösung zahlreicher, alltäglicher Aufgaben der Datenverarbeitung, Visualisierung und Berichterstattung in R. Themenschwerpunkte: Einführung in die RStudio-Umgebung Visualisierung mit ggplot2 Ebenen Transformationen Facetten Datenmanipulation mit dplyr und tidyr Grundlegende Operationen Gruppen verarbeiten Daten bereinigen und restrukturieren Daten zusammenführen Berichterstattung und Präsentationen mit knitr und rmarkdown Datenimport und -export "Bring your own data": Wenden Sie die neu erlernten Tools unter Anleitung auf Ihre eigenen Datensätze an. Vorkenntnisse: Vorkenntnisse…

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