Das Wichtigste in Kürze
- 150 Lektionen in rund 19 Stunden Videomaterial
- Dozent mit viel Erfahrung und Wissen
- Lebenslanger Zugriff auf Inhalte und Ergänzungen
- Materialien zum Download
Vorteile
- arbeiten im eigenen Tempo
- direkte Ergebnisse können erzielt werden
- lebenslanger Zugriff
- Abschlussbescheinigung
- umfangreiche Wissensvermittlung
Der Kurs «R für Data Science, Visualisierung und Machine Learning» ist als Selbstlernkurs konzipiert und richtet sich an Anfänger, die sich erstmalig mit der Programmiersprache R befassen als auch an Entwickler, die sich vertiefend mit dem Thema R, Data Science und Machine Learning befassen wollen. Der Onlinekurs umfasst 19 Stunden Videocontent, neun Artikel, ein Handout mit 16 Dateien zum Download und 120 Videolektionen. Die Teilnehmer haben die Möglichkeit, die Inhalte in ihrem eigenen Tempo zu erarbeiten, denn mit dem Kauf erhalten sie ein lebenslanges Zugriffsrecht. Nach Abschluss des Kurses steht ihnen zudem eine Abschlussbescheinigung in Form eines PDFs zur Verfügung.
Zielgruppe
Der Onlinekurs richtet sich an Einsteiger, Fortgeschrittene und Experten, die sich mit der Programmiersprache R, Data Science und Machine Learning erstmalig beschäftigen bzw. sich in dem Bereich fortbilden wollen.
Ziele
Der Onlinekurs hat zum Ziel, Kenntnisse zur Programmiersprache R zu vermitteln, um damit Daten zu analysieren sowie Data Science und Machine Learning zu betreiben.
Zertifizierung
Die Teilnehmer erhalten nach Beendigung des Seminars eine Abschlussbescheinigung.
Inhalte
Der Onlinekurs beinhaltet 150 Lektionen verteilt auf 32 Module und ist in 19 Stunden Videocontent aufbereitet. Das Kernthema des Kurses ist die Programmiersprache R und die Arbeit damit. In dem Kurs wird unterrichtet, wie
- die Programmiersprache R funktioniert
- schwierige Herausforderungen mit den R Date Frames gelöst werden
- SQL mit R verbunden wird
- Excel-Dateien mit R bearbeitet werden können
- Web Scrapping mittels R umgesetzt werden kann
- Matrizen und Data Frames mit R funktionieren
- Daten mit R visualisiert werden
- Machine Learning mit R und Projekte umgesetzt werden
Schwerpunkt des Kurses ist die Umsetzung von Machine Learning mit R und Machine Learning Projekt. Hier wird auf die folgenden Bereiche eingegangen:
- Lineare und Logistische Regression
- K Nearest Neighbors
- Decision Trees
- Random Forests
- K-means Clustering
- Support Vector Machines
- Natural Language Processing
- Neutral Nets
Dozent/-en
Der Dozent ist Dr. René Brunner, der als Big Data Scientist und Engineer tätig ist. Zudem unterrichtet er als Dozent an der Macromedia Hochschule für Medien und Kommunikation und der University of Westminster.
Kosten und Bezahlung
Das Online-Seminar ist online per Kreditkarte, PayPal oder mittels Online-Überweisung zu bezahlen.
| Preis | 94,99 € (inkl. MwSt) |
| Bezahlmethode | Kreditkarte, PayPal, Überweisung |
| Zahlungsweise | einmalig |
Teilnahmevoraussetzungen
Da sich der Kurs an Anfänger und Entwickler im Bereich Programmierung mit R richtet, sind nur wenige Voraussetzungen zur Kursteilnahme gegeben.
Fachliche Voraussetzungen
Zwar beginnt der Kurs mit den absoluten Grundlagen, was R konkret ist. Fachlich wird für die Umsetzung mathematisches Grundwissen erwartet.
Technische Voraussetzungen
Um dem Onlinekurs folgen und die Inhalte erarbeiten zu können, wird ein Computer mit Internetanschluss und Downloadrechten sowie Lautsprecher benötigt.
Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?
Der Onlinekurs besteht ausschließlich aus Videos und Materialien, die zum Download bereitstehen. Die Videos werden stimmlich von dem Dozenten aus dem Off begleitet, der Schritt für Schritt die Vorgänge erklärt. So können die Teilnehmer sehen, was konkret gemacht werden muss und sie die Lektionen direkt mitarbeiten können.
| Format | Onlinekurs |
| Videos | Ja |
| Audio | Ja |
| Handout | Ja |
| Zugangsdauer | unbegrenzt |
Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation
Da es sich um einen vorproduzierten Onlinekurs handelt, ist eine direkte Interaktion mit dem Dozenten oder den Teilnehmern nicht vorgesehen. Es besteht jedoch die Möglichkeit, dem Dozenten schriftlich Fragen zu stellen, auf die er dann ebenfalls schriftlich im »Fragen und Antworten«- Bereich eingeht.
Kundenservice
Udemy bietet einen umfangreichen »Hilfe und Support«-Bereich an, in dem auf viele Fragen eingegangen wird. Sollte sich dort die benötigte Antwort nicht finden, ist es möglich, mit dem Support Kontakt aufzunehmen.
Fazit
Wer sich mit R als Programmiersprache, Data Science und Machine Learning erstmalig oder vertiefend beschäftigen möchte, dem stehen 19 Stunden Videocontent zur Verfügung. Der Selbstlernkurs vermittelt den Eindruck, dass der Inhalt zum Thema mit 150 Lerneinheiten detailliert behandelt wird. Angenehm ist, dass der Kurs im eigenen Tempo erarbeitet werden kann, denn die vielen Lektionen lassen sich nicht mal eben an einem Tag durcharbeiten. Durch die Möglichkeit, einige der Video-Inhalte bereits vor dem Kauf abrufen zu können, besteht die Möglichkeit zu prüfen, ob die Art des Dozenten und das vermittelte Wissen einem persönlich gefällt.
Anbieter
Eckdaten
| Inhaltstyp: | Externe Inhalte |
| Bezahlmethode: | Apple Pay, Google Pay, Kreditkarte, PayPal, Überweisung |
| Medien: | Audio, Handout, Video |
| Kundensupport: | E-Mail, Web-Formular |
| Mobile App: | Ja |
| Offlinenutzung: | Ja |
| Zertifikate: | Ja |
Vorteile
- nutzerfreundliche Webseite
- riesiges Seminarangebot
- namhafte Zahlungsanbieter
- stabile iOS- und Android-App
- »Udemy Business«-Pakete für Unternehmen
Nachteile
- kein Live-Chat
- Kreditkarte nicht überall nutzbar
