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Februar 2019

R-Basiskurs

19.02.2019 um 9:00 bis 20.02.2019 um 16:30
Institut für Statistik, Ludwigstr. 33
München, 80539
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Dozent(en): Giuseppe Casalicchio, M.Sc., Uhrzeiten: An allen Kurstagen jeweils von 9.00 Uhr bis 16.30 Uhr

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R-Vertiefungskurs

21.02.2019 um 9:00 bis 22.02.2019 um 16:30
Institut für Statistik, Ludwigstr. 33
München, 80539
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http://www.muenchner-r-kurse.de/r-vertiefungskurs/ Dozent(en): Giuseppe Casalicchio, M.Sc., Stefan Coors, M.Sc. Uhrzeiten: An allen Kurstagen jeweils von 9.00 Uhr bis 16.30 Uhr

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März 2019

Fortgeschrittene Visualisierung mit ggplot2

28.03.2019 um 9:00 bis 29.03.2019 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

01.04.2019 um 9:00 bis 03.04.2019 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

04.04.2019 um 9:00 bis 05.04.2019 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)

02.05.2019 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 mit tidyverse

23.05.2019 um 9:00 bis 24.05.2019 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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