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Data Science mit R und ChatGPT Schulung

mit Tom Alby
5 Sterne 294 Google-Bewertungen

Datenanalyse für Einsteigerinnen und Einsteiger

Entdecke in unserem zweitägigen Data-Science-Seminar auf MBA-Niveau, wie du Daten in wertvolle Erkenntnisse umwandelst – ohne ein Mathe- oder Statistik-Profi sein zu müssen. Anhand praxisnaher Beispiele aus B2B- und B2C-Szenarien sowie bewährter Best Practices lernst du, große Datenmengen mit R, RStudio und dem Tidyverse zu bereinigen, analysieren, visualisieren und interpretieren. Mit Unterstützung von ChatGPT programmierst du effizient und ziehst fundierte Schlüsse. Zusätzlich erfährst du, wie du A/B- und multivariate Tests erfolgreich durchführst. Egal ob B2B oder B2C – unser Seminar vermittelt dir praxisrelevante Kenntnisse für bessere Entscheidungen im Unternehmensalltag. Erste Erfahrungen im Online-Marketing und in der Webanalyse sind von Vorteil, aber nicht erforderlich.

Teil unserer Seminarreihe:

Data Science I Online Marktforschung I Data Science mit KI

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Inhalte im Überblick

  • Datenanalyse, Data Science, Data-Mining, Künstliche Intelligenz, Analytics: Was ist unter den einzelnen Begriffen zu verstehen?
  • Statistik-Programmiersprache R: Du erfährst, wie du die Programmiersprache R interaktiv in der Konsole und in der Entwicklungsumgebung RStudio nutzen kannst.
  • Datenbereinigung und Datentransformation: Du lernst anhand von praxisnahen Beispielen, wie du Daten selektieren, filtern, verändern und zusammenfassen kannst.
  • Daten zielführend visualisieren: Du erfährst, welche Visualisierung in welchem Kontext die beste Wirkung erzielt.
  • Statistik-Grundlagen für Machine Learning: Von der Standardabweichung bis zur Korrelation.
  • Fortgeschrittene Visualisierungen: Du erhältst eine Einführung in die Erstellung besonderer Grafiken wie Lollipop-Diagramme und Circular Bar Plots.

Agenda im Detail

Einführung

  • Daten sind keine Informationen – Aber wie werden aus Daten „actionable Insights“?
  • Datenanalyse, Data Science, Data Mining, Künstliche Intelligenz oder Analytics: Was ist was und für was ist was gut?
  • Das Ziel dieses Kurses: Data Science ohne Mathematikstudium – Wie erweiterte Datenkompetenz in Form von Citizen Data Scientists Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen
  • Der schnelle Einstieg mit R: Was hat R, was andere nicht haben?

Die Statistik-Programmiersprache R

  • Das „nackte“ R und sein Grundvokabular: R interaktiv in der Konsole nutzen
  • Die Entwicklungsumgebung RStudio: Alle Datenanalyse- und Data Science-Aufgaben in einer Oberfläche lösen
  • Nachvollziehbarkeit und Transparenz von Analysen und Modellen: Die zentrale Bedeutung von Notebooks
  • Daten einlesen: Von CSV bis zur MySQL-Datenbank
  • Datentypen: Ist eine Postleitzahl eine Zahl oder nicht?

Datenreinigung und -transformation mit dem Tidyverse

  • Daten selektieren und filtern
  • Daten gruppieren und zusammenfassen
  • Statistik-Exkurs: Lageparameter und ihr korrekter Einsatz
  • Strategien zur Datenreinigung: Probleme erkennen und beheben
  • Daten modifizieren: Ein kurzer Exkurs zu Regulären Ausdrücken

Daten zielführend visualisieren

  • Grundlegende Überlegungen bei der Datenvisualisierung
  • Die Verteilung erkennen mit der univariaten Visualisierung in Histogrammen
  • Wie verhalten sich mehrere Variablen zueinander: Multivariate Visualisierungen mit Streudiagrammen und ihre Verwandten
  • Der Alleskönner: Boxplots
  • Ggplot2: Das Schweizer Taschenmesser der Datenvisualisierung

Von der Beschreibung der Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen

  • Statistik-Exkurs: Standardabweichung, Standardfehler und andere Maße
  • Statistik-Exkurs: Verteilungen und Erwartungswerte

Wie hängen Daten zusammen?

  • Regressionsanalyse: Mehr Budget gleich mehr Klicks? Von linearen und nicht-linearen Zusammenhängen und daraus resultierenden Prognosen
  • Korrelationsanalyse: Korreliert das Wetter mit Shop-Verkäufen?
  • Zusammenhänge bei nicht-numerischen Daten berechnen
  • Von Scheinkorrelationen und anderen Daten-Phänomen

Hypothesentests

  • Der klassische Hypothesentest: A/B- und multivariate Tests: Welche Landingpage funktioniert besser?
  • Statistik-Exkurs: Der Zentrale Grenzwertsatz und was ist eigentlich ein p-Wert?
  • Wie sicher sind wir uns eigentlich? Alles über Konfidenzintervalle!
  • Alles ganz anders: Bayessche Inferenzstatistik im A/B-Testing

Erweiterte Ansätze

  • Zeitreihenanalysen
  • Fallstricke in der Analyse
  • Fortgeschrittene Visualisierungen: Lollipop-Diagramme und Circular Bar Plots
  • Ausblick auf das Folge-Seminar

Effiziente Nutzung von ChatGPT im Data Science

  • Code-Generierung und -Optimierung: Wie ChatGPT bei der Programmierung in R unterstützen kann.
  • Dateninterpretation und -visualisierung: Nutzung von ChatGPT für das Erstellen von Datenanalysen und Visualisierungen.
  • Effiziente Entscheidungsfindung: Unterstützung durch ChatGPT bei der Ableitung fundierter Geschäftsentscheidungen aus Datenergebnissen.

Deine Vorteile auf einen Blick:

  • Mehr als 98% Weiterempfehlungsquote
  • Seminar in zertifizierter MBA-Qualität Im Rahmen des MBA Digital Marketing sind wir durch die University of Applied Sciences OTH staatlich anerkannt und anrechenbar. Erfahre mehr unter Lehrgänge & MBA »
  • Auch als Teil unserer Weiterbildung zum Certified Digital Marketing Manager buchbar
  • Für deinen Lernerfolg: Maximal 15 Teilnehmer:innen
  • Wir vermitteln das digitale Handwerk aus der Praxis und beantworten deine konkreten Fragen
  • Umfangreiche Unterlagen zum Nacharbeiten
  • Flexibilität: Du kannst bis zu 14 Tage vor deinem Seminar kostenlos stornieren. Deine Teilnahme ist jederzeit übertragbar
  • Fördermöglichkeit: Wir sind nach ISO 9001 zertifiziert. Deine Teilnahme kann staatlich gefördert werden

Noch Fragen? Wir beraten dich gerne!

Rufe uns zwischen 09:00 und 17:30 Uhr an: +49 (0) 89 416126990
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Tipp: Häufige Fragen und unsere Antworten dazu findest du auch hier.