Das Wichtigste in Kürze

  • 23 Stunden On-Demand-Videos
  • uneingeschränkter Zugriff nach Erwerb
  • Bonusmodul
  • grundlegender Wissenstransfer
  • Mix aus Theorie und Übungen

Vorteile

  • intensive Wissensvermittlung
  • flexible Zeiteinteilung
  • dauerhafte Nutzung aller Kursinhalte
  • Zugriff jederzeit und einfach möglich
  • Abschlussbescheinigung

Nachteile

  • keine Interaktion bei Rückfragen möglich

Der Onlinekurs »R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze« widmet sich vor allem dem Programmieren im Programm R. Zudem lehrt der Kurs über Machine Learning und Deep Learning, das Extrahieren von Daten aus Websites und das Schreiben von neuronalen Netzen. In der fast 23-stündigen Kursdauer werden unter anderem noch weitere Themen wie Erstellen von PDF-Reports und Auslesen von CSV-Dateien behandelt. Der Onlinekurs bringt den meisten Mehrwert, wenn bereits erste Programmierkenntnisse vorliegen. Quereinsteiger müssen Lektionen womöglich öfter wiederholen, um den gewünschten Lerneffekt zu erzielen.

Der Kurs besteht zum Großteil aus On-Demand-Videos, die eine Gesamtlänge von circa 23 Stunden haben. Zudem stehen den Nutzern drei Artikel zur Verfügung. Um die gesamten Kursinhalte durchführen zu können, wird ein PC oder Laptop empfohlen. Die Theorie-Teile in Form von Videos und Artikeln können problemlos über mobile Endgeräte aufgerufen werden. Einmal gekauft, kann der Kurs jederzeit genutzt und beliebig oft wiederholt werden. Auch einzelne Sequenzen können jederzeit vertieft werden. Es ist nicht notwendig, den Kurs jedes Mal von Beginn zu starten. Haben Teilnehmer den Onlinekurs einmalig komplett absolviert, wird dies in Form einer Abschlussbescheinigung bestätigt. Es handelt sich hierbei jedoch um keine offizielle Bescheinigung.

Zielgruppe

Der Onlinekurs »R komplett: Data Science, Machine Learning & neuronale Netze« richtet sich in erster Linie an Personen mit einer Grundkenntnis im Bereich des Programmierens. Vor allem das Programm R nimmt im Kurs eine Hauptrolle ein. Dieses wird von Grund auf erklärt, um auch Quereinsteigern das Programmieren in R zu lehren.

Ziele

Das Ziel von »R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze« wird klar kommuniziert. Nach Abschluss des Kurses soll man grundlegende Kenntnisse über das Programmieren in R und die Bereiche Data Science, Machine Learning und Deep Learning haben.

Zertifizierung

Wurde der Onlinekurs »R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze« einmal komplett absolviert, erhalten Nutzer eine Abschlussbescheinigung. Dieses kann nach Beendigung des Kurses auf der Plattform Udemy heruntergeladen werden.

Inhalte

»R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze« besteht aus sehr viel Videomaterial. Über 200 HD-Videos mit einer Gesamtlänge von mehr als 23 Stunden vermitteln den Kursteilnehmern einen besonders tiefen und grundlegenden Einblick in das Arbeiten mit R und der Theorie dahinter. Zur Kursteilnahme wird das Programm R-Studio Desktop benötigt. Dieses kann kostenlos auf dem eigenen PC installiert werden. Wie die Installation erfolgt, kann bereits vorab in einem Video angesehen werden. Das erste Modul kann somit vorab kostenfrei durchgeführt werden, um optimal auf den Kurs vorbereitet zu sein.

In Modul 2 lernen Teilnehmer die ersten Schritte in R. Zu Beginn wartet relativ viel Theorie, um die Grundlage des Programmes und deren Nutzung zu vermitteln. Doch direkt am Ende des zweiten Modules gibt es einen ersten Praxisteil. Hier kann direkt versucht werden, das soeben Gelernte in die Tat umzusetzen. Der Kurs orientiert sich auch im weiteren Verlauf am Learning by Doing Prinzip.

Das dritte Modul dreht sich rund um das Thema Vektoren und zeigt, wofür diese genutzt werden, wie man sie in R erstellt und verändert. Auch hier gibt es zu Beginn einen Theorieteil, welcher direkt im Anschluss durch praktische Übungen und Beispiele gefestigt wird.

Modul 4 widmet sich Listen, Matrizen und DataFrames, während Modul 5 Kontrollstrukturen behandelt und Modul 6 sich DataTables genauer ansieht.

Im Modul 7 werden Daten ausgewertet und Grafiken erstellt, Modul 8 beschäftigt sich mit dem Modularisieren von Codes. Das zehnte Modul analysiert Zeichenketten und erklärt, wie Daten aus Strings extrahiert werden. Der Kurs bleibt seiner Linie treu und fordert Teilnehmer nach einem Theorie-Teil direkt mit praktischen Übungen und Anwendungsbeispielen.

Modul 11 ist eine kleine Ausnahme und dient als reine Vorbereitung auf das umfangreichste und längste Modul 12. Mit über 2 Stunden und 30 Minuten widmet sich dieser Abschnitt dem Web Crawling sowohl in der Theorie als auch in der direkten Anwendung.

Modul 13 und 14 erklären die Funktion und Erstellung von statistischen Analysen und PDF-Reports.
In den Modulen 15, 16 und 17 widmet sich der Onlinekurs dem Thema Machine Learning. Hier gibt es neben jeder Menge theoretischem Wissen auch wieder Fallbeispiele und Übungsaufgaben.

Modul 18 ist schließlich der letzte Lernabschnitt im Onlinekurs »R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze«. Neuronale Netze stellen den Abschluss des Kurses dar. Im 19. und letzten Modul gibt es noch ein paar Schlussworte vom Kursersteller.

Nicht vergessen werden darf auch das Bonusmodul, welches sich der Erstellung von Karten in R widmet. Theorie und Praxis sind auch hier eng miteinander verflochten.

Der Onlinekurs »R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze« überzeugt also mit 200 Lektionen, die sehr umfangreich ausfallen. Theorie und Praxis geben sich abwechselnd die Hand, um Teilnehmer immer wieder zu fordern und Eintönigkeit zu verhindern.

Dozent/-en

Jannis Seemann ist leidenschaftlicher Programmierer und macht mit seinem Onlinekurs Wissen auf einfache Art und Weise für alle Interessierten zugängig.

Kosten und Bezahlung

Um am Kurs »R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze« teilnehmen zu können, muss der Gesamtbetrag vorab beglichen werden. Dies kann direkt über Udemy erfolgen. Gängige Zahlungsmethoden wie PayPal, Apple- und Google Pay sowie Kreditkarten werden problemlos akzeptiert.

Preis 94,99 € (inkl. MwSt)
Bezahlmethode Apple Pay, Google Pay, Kreditkarte, PayPal, Überweisung
Zahlungsweise einmalig

Teilnahmevoraussetzungen

Der Kurs richtet sich in erster Linie an Personen mit einem Hintergrund rund um das Thema Programmieren. Die Teilnahme ist jedoch auch für Quereinsteiger möglich. Jedoch können hier gegebenenfalls Verständnisfragen aufkommen, die nicht beantwortet werden können.

Fachliche Voraussetzungen

Es bedarf keiner fachlichen Voraussetzungen, um den Onlinekurs »R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze« durchzuführen. Natürlich fällt der Einstieg leichter, wenn Programmieren kein Fremdwort ist und möglicherweise bereits mit R gearbeitet wurde.

Technische Voraussetzungen

Der Kurs verlangt die Installation des Programmes R, damit alle Kursinhalte durchgeführt werden können. Zudem wird ein PC oder Laptop benötigt, um mit R arbeiten zu können.

Medium – Wie wird das Wissen vermittelt?

Der Kurs gliedert sich in verschiedene Module, welche die Themen des Kurses nacheinander aufgreifen. Jedes dieser Module besteht aus theoretischem Wissen, welches in Form von On-Demand-Videos vermittelt wird und praktischen Aufgaben, welche der Teilnehmer direkt im Anschluss lösen kann. Zudem folgen oftmals Fallbeispiele, um die Theorie weiter in der Praxis zu festigen.

Format Onlinekurs
Videos Ja
Audio Ja
Handout Ja
Zugangsdauer unbegrenzt

Interaktion – Dozenten/Teilnehmer-Kommunikation

Aufgrund der On-Demand-Videos ist keinerlei Kommunikation mit anderen Teilnehmern oder dem Dozenten möglich.

Kundenservice

Treten Fragen oder Probleme auf, können sich Kursteilnehmer an den Udemy Kundenservice wenden, um schnellstmöglich eine Lösung zu finden. Es gibt auch eine umfangreiche FAQ-Liste, die meist weiterhilft. Ist dies nicht der Fall, steht ein Kontaktformular zur Verfügung.

Fazit

Die Themen rund um Programmieren und DataScience sind in unserer digitalisierten Welt interessanter als je zuvor. Der Kurs »R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze« vermittelt grundlegendes Wissen im Umgang mit dem Programm R und interessante Theorie zu brandaktuellen IT-Themen. Durch den Mix von Theorie und Praxis können Teilnehmer direkt an Beispielen üben und das Gelernte anwenden. Die Rezensionen zum Kurs »R komplett: Data Science, Machine Learning & Neuronale Netze« sind durchwegs positiv. Vor allem die genaue Bearbeitung der Themengebiete wird gelobt. Dies ermöglicht unter anderem auch Anfängern die Teilnahme am Onlinekurs. Auch wird positiv hervorgehoben, dass innerhalb der vergleichsweisen kurzen Zeit sehr viel wichtiges Wissen transferiert wurde.