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data science academy

Bei daqana lernen Sie in kleinen Gruppen Data Science mit R.

Lernen Sie, wie Sie verlässliche Analysen erstellen und kommunizieren. Profitieren Sie von der Erfahrung aus etlichen Projekten und Seminaren. Wir bieten ausschließlich Inhouseseminare an.


Lernen Sie in Ihrem gewohnten Umfeld in eintägigen Seminaren. Abends sind Sie wieder zu Hause.

Bearbeiten Sie funktionierende Analysen, verstehen Sie, worauf es ankommt und passen Sie die Vorlagen an Ihre Bedürfnisse an.

Starten Sie durch mit unseren vorkonfigurierten Lenovo Thinkpad Laptops. Geben Sie dem Frust keine Chance.

Data Science

Data Science mit R - Level 1

Alle Schritte einer erfolgreichen Datenanalyse.
  • Einführung in R und das tidyverse
  • Daten sammeln und aufbereiten
  • Datenbanken anbinden
  • Daten beschreiben und mit ggplot2 visualisieren
  • Die Methode der k nächsten Nachbarn

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit R - Level 2

Regressionsmethoden.
  • Klassische & Bayes’sche Statistik
  • Lineare Regression
  • Die Maximum Likelihood Methode
  • Regression mit nichtlinearen Basisfunktionen
  • Regressionsbäume
  • Regression mit Boosted Trees

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Data Science mit R - Level 3

Klassifikation und unüberwachtes Lernen.
  • Logistische Regression
  • Diskriminanzanalyse
  • Naive Bayes Verfahren
  • Support Vector Machines
  • Klassifikationsbäume
  • Boosted Trees für Klassifikationsprobleme
  • Hauptkomponentenanalyse und Dimensionsreduzierung
  • Clustering

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Deep Learning

Deep Learning mit R

Praktische Einführung mit Keras.
  • Neuronale Netze verstehen
  • Die Keras Bibliothek einsetzen
  • Klassifikation mit neuronalen Netzen verstehen
  • Regression mit neuronalen Netzen verstehen
  • Texte und sequentiellen Daten analysieren
  • Einen Einblick in generative Verfahren erhalten

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Programmieren mit R

Datenstrukturen in R

Erste Schritte mit R
  • R als Taschenrechner, numerische Vektoren
  • Logische Vektoren und Textvektoren
  • Erweiterte Vektoren: Datum, Matrizen, Arrays
  • Data Frames & Listen
  • Werkzeuge: dplyr, tibble, data.table

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Skripte und Reports erstellen mit R

Ablaufkontrolle und RMarkdown kennen lernen
  • Funktionen
  • Verzweigungen und Wiederholungen, Map & Reduce
  • Vektororientiert programmieren
  • Import und Export von Daten
  • Präsentationen und Berichte erstellen mit RMarkdown

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Hinter den Kulissen von R

Die Funktionsweise von R verstehen.
  • Umgebungen - Zuweisung - Closures
  • Funktionale Programmierung
  • Objektorientierte Programmierung: S3 & S4 Objekte
  • Objektorientierte Programmierung: RC und R6

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Performance und Pakete in R

Professionell Programmieren mit R
  • Laufzeitoptimierung
  • Speicheroptimierung
  • Programmieren - Testen - Debuggen
  • R Pakete: Verwenden - Erstellen - Verteilen

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Webanwendungen

Shiny

Webanwendungen entwickeln mit R/Shiny.
  • Eine minimale Shiny App verstehen
  • Quick Tour HTML/CSS/JavaScript
  • Reaktive Ausdrücke / Variablen
  • Zustände speichern
  • Dynamische Benutzerschnittstellen
  • Shiny Modules
  • Dashboards erstellen
  • Erweiterungen mit JavaScript und HTML Widgets

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Webanalyse

Webscraping mit R

Daten von Webseiten und Social Media sammeln.
  • Grundlagen von HTML
  • R Pakete für Webscraping
  • Daten mit APIs beschaffen
  • Social Media: Twitter Daten auslesen
  • Sentiment Analyse

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Suchmaschinen-Optimierung mit R

SEO mit Web-Scraping und Data Science.
  • R Pakete für SEO kennenlernen
  • Grundlagen in Machine Learning
  • Ranking Modelle erstellen
  • Traffic Modelle erstellen
  • Performance Dashboards erstellen

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Logfile-Analyse mit R

Webseiten-Zugriffe ohne Cookies auswerten
  • Daten einlesen und ablegen
  • R Pakete für die Logfileanalyse kennenlernen
  • Tabellarische Daten mit R analysieren
  • Geeignete Auswertungen und Grafiken erstellen
  • Performance Dashboards erstellen

Dauer
1 Tag
Nächste Termine
Inhouse nach Absprache

Häufige Fragen

Die Schulungen können von Unternehmen, Organisationen, Stiftungen und öffentlichen Einrichtungen zur Weiterbildung ihrer Mitarbeiter oder auch von Freiberuflern und selbständig Gewerbetreibenden gebucht werden.

Die Seminare können innerhalb des DACH-Raums gebucht werden und finden in den Räumen der buchenden Organisation statt. Nach Absprache können wir auch einen geeigneten Raum für die Veranstaltung suchen.

Sie können Inhouseseminare für maximal 10 Teilnehmer buchen. Unabhängig von der Teilnehmerzahl berechnen wir einen Tagessatz. Dieser beinhaltet Anreise und gegebenenfalls die Übernachtung sowie einen Laptop pro Teilnehmer. Fordern Sie bitte ein Angebot an.

Ja. Wir stellen komplett vorkonfigurierte Laptops zur Verfügung. Ihre Arbeitsergebnisse können Sie bequem von zuhause herunterladen.

Pro Schulungstag bearbeiten wir gemeinsam vier Module mit einer Länge von je 90 Minuten. Zwischen den Modulen lassen Pausen von einer Stunde zur Mittagszeit und je 30 Minuten zwischen den anderen Modulen Zeit für vertiefende Diskussionen und frische Luft.

An einem Training können maximal 10 Personen teilnehmen.

Wir haben bisher Teams bei folgenden Kunden geschult:

  • Bausparkasse Schwäbisch Hall
  • BayernLB
  • Berliner Sparkasse
  • Commerzbank AG
  • DZBank
  • Lego
  • NordLB
  • Novartis
  • SABIC
  • Sparkassen Rating und Risikosysteme GmbH

Fragen Sie gern nach detaillierten Referenzen.

Buchungsanfrage

Wir melden uns schnellstmöglich bei Ihnen.
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Ihr Trainer

Karl-Kuno Kunze

Karl-Kuno Kunze

Geschäftsführer und Trainer
daqana GmbH

Karl-Kuno Kunze erwarb Diplome in Physik und in Wirtschaftsphysik, ein DEA de Physique des Liquides der Universität Paris und ein MSc in Mathematical Finance der Universität Oxford.

Er wurde zunächst in theoretischer Physik promoviert, dann in Wirtschaftswissenschaften.

Nach mehr als fünfzehn Jahren Praxis in der Anwendung quantitativer Modelle in der Finanzwirtschaft gründete er daqana und lehrt als Professor für Wirtschaftsmathematik und Statistik an der Ostfalia Hochschule in Wolfsburg.