eoda r-akademie 2016

R-Akademie 2016 I Werden Sie zum R-Experten

© 2010 – 2016 eoda GmbH

www.r-akademie.de

Über R

R ist eine der besten Lösungen zur Analyse und Visualisierung von Daten, Data Mining und Business Intelligence. Gleichzeitig ist R eine objektorientierte Programmiersprache zur statistischen Datenanalyse.

R ist enorm leistungsfähig und im Vergleich zu den großen kommerziellen Softwarepaketen zur Datenanalyse extrem flexibel. R ist Open Source und wird vor allem von einer weltweiten Entwicklergemeinde im wissenschaftlichen Umfeld weiterentwickelt. Allein dadurch setzt R einen nie erreichten Maßstab an Funktionalität, Qualität und Aktualität. Das Involvement der wissenschaftlichen Community in Verbindung mit dem zunehmenden Engagement großer Unternehmen wie IBM®, SAS® und Revolution Analytics® schafft eine hohe Investitionssicherheit für die Nutzer von R. Die Programmiersprache bietet eine Funktionsvielfalt weit über die Anwendungen der klassischen Statistik hinaus.

R entwickelt sich gerade zur plattformübergreifenden Lingua franca für Datenanalysten. Mittlerweile stehen allein auf CRAN über 7.000 Erweiterungspakete für R zur Verfügung, welche die Analyse von Daten in allen denkbaren Formen unterstützen.

Über die eoda R-Akademie

Die R-Akademie von eoda ist seit das modulare Trainingsprogramm für R, das praxisorientiert und umfassend die vielfältigen Möglichkeiten der freien Programmiersprache behandelt. Das Schulungsangebot der R-Akademie reicht von Einsteigerkursen bis hin zu Kursen für fortgeschrittene R-User und vom Datenmanagement bis hin zur Visualisierung der Ergebnisse.

Unsere R-Schulungen für Unternehmen, Universitäten und Graduiertenzentren werden regelmäßig evaluiert und sehr gut bewertet. Über 1.000 zufriedene Teilnehmer sprechen für die Qualität der R-Akademie von eoda. Profitieren auch Sie von hochwertigen Kursmaterialien und den optimalen Lernbedingungen in Kleingruppen.

Was wir bieten

• Kurse in Kleingruppen bis maximal 8 Teilnehmer

• Hohe Praxisorientierung durch erfahrene Trainer aus der Praxis

• Ausreichend Übungsphasen, in denen das Gelernte direkt umgesetzt werden kann

• Hochwertige Kursmaterialien und einheitliche Übungsdatensätze

• Überprüfung der Lernziele

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Einführung in R

R ist eine der besten Lösungen zur Analyse und Visualisierung von Daten, für Data Mining und Business Intelligence. R setzt einen nie erreichten Maßstab an Funktionalität, Qualität und Aktualität.Der Kurs versteht sich als Einführung in R und seine Grundfunktionalitäten und erleichtert den Teilnehmern mit praktischen Tipps und Übungen den Einstieg in R. Dieser Grundkurs dient R-Einsteigern ohne tiefergehende Vorkenntnisse als Ausgangspunkt für den weiteren Einsatz von R in individuellen Anwendungsszenarien.

Basispreis 900€ | Hochschulmitglieder 540€Preise pro Person und zzgl. MwSt.

Die aktuellen Termine finden Sie auf www.r-akademie.de.

Kursinhalte

• Einstieg in R

• Konzept und Philosophie von R

• Variablentypen und ihre Eigenschaften

• Einlesen von Daten

• Datenmanagement

• Auswertungen mit R

• Erstellen grundlegender Grafiken

http://www.r-akademie.de/

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Datenmanagement mit RDie Grundlage der Datenanalyse ist ein gutes Datenmanagement. Ein Großteil des Aufwandes für den Analyseprozess entfällt auf die Aufbereitung der Rohdaten.

Der Kurs Datenmanagement mit R vermittelt effiziente Methoden zur Aufbereitung von unterschiedlich strukturierten Daten anhand praxisnaher Beispiele.Im Fokus des Kurses liegt dabei vor allem der Umgang mit den Paketen dpylr, tidyr und data.table.

Kursinhalte

• data.tableSpeichereffizientes Bearbeiten und Einlesen von großen Datensätzen

• dplyrEinfache und performante Syntax zur Manipulation von dataframes



• tidyrTransformation von Datensätzen, von long zu wide table und um-gekehrt• Umgang mit speziellen DatentypenBearbeitung von Datumsvariablen und Stringvariablen


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Programmieren mit R

Die Verbindung von umfassenden Statistikbibliotheken und etablierten Programmierkonzepten macht R zu einer mächtigen Programmiersprache für alle Aufgaben im Umfeld von Data Mining, Predictive Analytics und vieles mehr. Durch die Verwendung von Statistik- und Grafikfunktionen mit Programmierelementen können regelmäßig wiederkehrende Skriptteile elegant und effizient automatisiert werden.

Die Verwendung von Programmierelementen wird anhand von praxisnahen Beispielen erlernt. Ziel des Kurses ist es, die Teilnehmer in die Lage zu versetzen, das Gelernte selbständig auf ihre jeweiligen Anwendungszwecke zugeschnitten anzuwenden.

Kursinhalte

• Schleifen und Steuerungselemente/ Bedingte Anweisungen

• Vektorwertiges Programmieren

• Apply-Familie

• Eigene Funktionen definieren

• Environments und Scoping

• Objektorientierte Programmierung / R-Klassensysteme

• Exceptions / Error Handling

• Paketerstellung

• Debugging




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Reporting mit RDatenquellen wie Excel-Files und Datenbanken lassen sich durch R in ansprechende Reports verwandeln. In R werden die Daten eingelesen, ausgewertet und anschließend die Inhalte durch eine Schnittstelle zwischen R und Html bzw. Latex als Webseite oder PDF-Dokument publiziert.

Die bei der Analyse entstandenen Objekte wie Quellcode, Text, Daten, Formeln, Tabellen und Grafiken lassen sich dabei elegant innerhalb eines Berichts vereinen. Durch die aufgesetzten Prozesse erstellt R die dynamischen Berichte dabei auf Knopfdruck. Veränderte Daten werden darin berücksichtigt ohne manuelle Anpassungen vorzunehmen.

Innerhalb dieses Kurses lernen die Teilnehmer die Stärken von R bei der automatisierten Reporterstellung kennen und nutzen. Nach dem Kurs sollen die Teilnehmer in der Lage sein, individuelle und automatisierte Reports zu erstellen. Anhand von theoretischen Einführungen, konkreten Fällen und Übungen werden die beschriebenen Inhalte praxisnah vermittelt.

Kursinhalte

• Die Benutzeroberfläche R-Studio

• Die Pakete „Sweave“ und „knitR“

• Kurzeinführungen in Latex, Markdown und HTML

• Formatieren der R-Ausgaben mit Chunk-Optionen

• Anfertigen von statischen Reportvorlagen in verschiedenen Ausgabeformaten wie pdf und html

• Dynamische Berichte und automatisierte Anpassungen


Der Kurs findet auf Anfrage statt, sprechen Sie uns an.

http://www.eoda.de/de/kontakt.html

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Data Mining mit RData Mining steht für das hypothesenfreie Extrahieren von Informationen aus Daten. Statistische und mathematische Verfahren werden auf Datenbestände angewendet, um bestehende Muster und Zusammenhänge aufzudecken. Data Mining Verfahren stellen in der Regel geringe Anforderungen an das Messniveau der Daten (kategorial, ordinal, metrisch) und sind in der Lage, komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge zu erkennen.

Innerhalb des Kurses wird die Anwendung der Data Mining Verfahren anhand von praxisnahen Übungsdatensätzen erlernt. Durch die Beispiele werden die zentralen Schritte wie das vorbereitende Datenmanagement, das Trainieren der Algorithmen sowie die Prognoseerstellung und Validierung erlernt und direkt in R umgesetzt. Während des Kurses werden R-Skripte erstellt, die den Teilnehmern als Vorlage für eigene Data Mining Anwendungen dienen können.

Kursinhalte• Einführung in das Data Mining

• Modell-EvaluationPrognose vs. Beobachtung, Fehlermatrix, ROC, Cut-off-Value, AUC, Sensitivität, Präzision, Lift, Risikoanalyse, Risk-Chart

• Data Mining Algorithmen Decision- und Regressionstrees, Boosting (Package: gbm), Random Forest, Neuronale Netze, Naive Bayes, Support Vector Machine

• Theorie, Parametertuning, Modell- und Prognoseerstellung



• Ensemble ModellingTechniken und Methoden, Bagging unterschiedlicher Modelle, Bagging eines Algorithmus, SuperLearner-Package

• Deep Learning mit H2O


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Text Mining mit RAls Disziplin des Data Mining umfasst Text Mining algorithmusbasierteAnalyseverfahren zur Entdeckung von Strukturen und Informationen aus Texten mit statistischen und linguistischen Mitteln. Ein Anwendungsfeld ist beispielsweise das Web Mining, wodurch sich Trends und Kundenbedürfnisse auf Webseiten und Social Media Plattformen ermitteln lassen. Text Mining wird auch eingesetzt, um Preisentwicklungen oder Börsenkurse anhand der Nachrichtenlage zu prognostizieren.

Der Kurs konzentriert sich auf die computerlinguistische Aufbereitung und Bereinigung von Dokumenten. Dafür werden die gängigen und bewährten R-Pakete im Natural language Processing Umfeld eingesetzt und vorgestellt. Ziel ist es, einen Textcorpus zu erzeugen und so zu bearbeiten, dass er in eine Struktur gebracht werden kann, die sich mit (multivariaten) statistischen- und Datamining-Verfahren analysieren lässt.

Kursinhalte

• Überblick über Text Mining mit R

• Einlesen von unstrukturierten Daten, Web Scraping

• String Manipulation mit regulären Ausdrücken

• Feature Enrichment

• Pre-processing



• Feature Extraction

• Einfache Inhaltsanalysen und Assoziationsanalysen

• Einführung in die Klassifikation von Dokumenten mittels Clustering und Latent Dirichlet Allocation (LDA)

• Ausblick auf die Anwendung überwachter Lernalgorithmen zur Klassifikation von Dokumenten

Weitere Informationen zum Kursinhalt finden Sie auf www.r-akademie.de


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Zeitreihenanalyse mit RDas Ziel der Zeitreihenanalyse ist es, Strukturen und Muster in Daten mit Zeitkomponente zu erkennen, diese Muster zu beschreiben und/oder aus diesem Wissen Prognosen abzuleiten. Die Fragestellungen stammen aus unterschiedlichen Disziplinen wie der Ökonometrie, Finanzwirtschaft oder Meteorologie und beziehen sich auf die Entwicklung von Devisen, Aktien, Umsätzen oder Wetter.

Ziel des Kurses ist es, die Teilnehmer zunächst theoretisch in das Feld der Zeitreihenanalyse einzuführen und damit den sicheren Umgang in der Terminologie und mit den Methoden zu gewährleisten. Anschließend werden mit Hilfe von Beispieldatensätzen aus der Ökonometrie (u.a. Aktien- und Devisendaten) die Methoden in R angewendet und in kleinen Übungen vertieft. Am Ende des Trainings sollen die Teilnehmer in der Lage sein, Zeitreihenanalysen mit R für eigene Fragestellungen durchzuführen.

Kursinhalte

• Einführung in ZeitreihenverfahrenGrundbegriffe, Erstellen von Zeitreihenobjekten

• Datumsvariablen in RObjektklassen mit Datumsinformationen

• Visualisierung von Zeitreihen

• DekompositionTrend-, Saisonal- und Zufallseffekte, Berechnung saisonbereinigter Werte

Die aktuellen Termine finden Sie auf www.r-akademie.de.Basispreis 1100€ | Hochschulmitglieder 660€Preise pro Person und zzgl. MwSt.

• Exponentielles GlättenModellierung nach Holt-Winters, ETS und STL

• TestverfahrenStationarität und Autokorrelation

• ARIMA ModelleHerstellen von Stationarität über Differenzierung, Festlegung der AR- und MA-Terme, Modellerstellung



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Multivariate Statistik mit RIn diesem Kurs lernen Sie Analyseverfahren kennen, die es Ihnen ermöglichen, statistische Zusammenhänge und Muster in ihren Daten aufzudecken. Im Mittelpunkt stehen dabei drei klassische Verfahren der multivariaten Statistik: Regressionsanalyse, Clusteranalyse und Faktorenanalyse.

Der Kurs versteht sich als anwendungsorientierte Einführung in die drei genannten Verfahren, wobei der Fokus auf der Anwendung in R liegt. Der Kurs richtet sich an Interessenten, die bereits über grundlegende R- und Statistikkenntnisse verfügen.

Regressionsanalyse

• Einführung in die lineare Regressionsanalyse

• Interpretation

• Modelldiagnostik

• Fortgeschrittene Modellierung

Clusteranalyse

• Grundlegende Konzepte der Clusteranalyse

• Bestimmung der Ähnlichkeit

• Hierarchisch-AgglomerativeFusionierungsalgorithmen

• Partitionierende Fusionierungsalgorithmen

• Interpretation und Visualisierung

Faktorenanalyse

• Grundidee der Faktorenanalyse

• Ablauf einer Faktorenanalyse

• Interpretation und Bewertung

Kursinhalte





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Grafikerstellung mit RAls statistische Programmiersprache eignet sich R hervorragend zur Visualisierung von Daten. In diesem Kurs lernen Sie anhand von anwendungsorientierten Beispielen zunächst das Standardgrafiksystem von R und die ihm zugrundeliegenden Konzepte kennen. Der zweite Kursteil befasst sich mit dem Grafikpaket ggplot2, das eine populäre Alternative zum Standardgrafiksystem darstellt und mit dem selbst komplexe Grafiken schnell und unkompliziert umgesetzt werden können.

Im Mittelpunkt des Kurses stehen – neben den grundlegenden Grafikfunktionen –verschiedene Anpassungsmöglichkeiten, mit denen das Erscheinungsbild einer Grafik beeinflusst werden kann. Das Ziel besteht darin, Sie als Teilnehmer in die Lage zu versetzen, statistische Grafiken zu erzeugen und nach Ihren individuellen Erfordernissen anpassen zu können.

Kursinhalte

base Grafiksystem

• Einfache ein- und zweidimensionale GrafikenHigh-Level-Grafikelemente

• Anpassung von Grafiken durch individuelle ElementeLow-Level-Grafikelemente

• Steuerung des ErscheinungsbildesGrafikparameter, Umgang mit Farbschemata

• Grafik-ExportRastergrafiken, Vektorgrafiken



ggplot2

• Einführung in die Grammar of Graphics

• Grundlagen von ggplot2Grundelemente einer ggplot2-Grafik: Layer, Mapping, Aesthetics & geoms

• Verschiedene Grafiktypen mit ggplot2Umgang mit Grafikelementen (geoms)

• Anpassung von ggplot2-GrafikenSteuerung des Erscheinungsbildes mit scale- & theme-Funktionen

• Komplexe GrafikenGrids und Facetten: Auftrennen der Darstellung nach bestimmten Variablen


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Interaktive Grafiken mit RInteraktive Grafiken sind ein flexibler und effizienter Weg, um Daten zu analysieren und Analyseergebnisse zu präsentieren. Interaktive grafische Anwendungen bieten Abfragen, Selektionen, Highlighting oder die Modifikation von Grafikparametern. Im Umfeld von R gibt es verschiedene Konzepte, die die Erstellung von interaktiven Grafiken und Anwendungen direkt aus R heraus möglich machen. Erwähnt seien hier ggvis und htmlwidgets.

Der eintägige Kurs gibt einen Überblick über die Möglichkeiten zur Erstellung interaktiver Grafiken mit R und liefert das Rüstzeug, um selbst interaktive Visualisierungen in R zu realisieren.

Kursinhalte• ggvis

ggvis ähnelt in seiner Syntax dem beliebten Grafikpaket ggplot2 und erweitert dessen Funktionalitäten um interaktive Effekte.

Der Kurs findet auf Anfrage statt, sprechen Sie uns an.Basispreis 598€ | Hochschulmitglieder 359€Preise pro Person und zzgl. MwSt.

• htmlwidgets

htmlwidgets bietet ein R Interface für beliebte JavascriptGrafikbibliotheken, darunter Leaflet zur Visualisierung von Geodaten oder visjs zur Darstellung von Netzwerkgrafiken.


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Survival-Analyse mit RSurvival-Modelle kommen dann zum Einsatz, wenn es darum geht, wie viel Zeit bis zum Eintritt eines bestimmten Ereignisses vergeht. Dabei decken diese Verfahren ein breites Anwendungsspektrum ab: In der Medizin und Epidemiologie wird das Verfahren zur Untersuchung von Krankheitsverläufen genutzt. Ein anderer Anwendungsfall liegt in der Industrie. Dort gewinnen Survival-Modelle im Zuge des wachsenden Interesses an der Digitalisierung von Produktionsprozessen (Industrie 4.0) und der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) zunehmend an Bedeutung bei der Vorhersage von Maschinenausfällen.

Ziel dieses Kurses ist es, Ihnen eine anwendungsorientierte Einführung in die Grundlagen der Survival-Analyse und deren Umsetzung in R zu geben. Dazu werden Sie anhand von Beispieldaten und Übungen an die zentralen Konzepte der behandelten Verfahren herangeführt.

Kursinhalte• Einführung in die Grundbegriffe der Survival-AnalyseEpisode, Zensierung, Survivor-Funktion und Hazard-Rate

• Einführung in die Survival-Analyse mit RPaket survival

• Deskriptive AnalyseKaplan-Meier-Schätzer, Interpretation, Visualisierung, Tabellierung, Gruppenvergleiche und Signifikanztests

Der Kurs findet auf Anfrage statt, sprechen Sie uns an.Basispreis 598€ | Hochschulmitglieder 359€Preise pro Person und zzgl. MwSt.

• Modellierung von Ereignisdaten mit dem Cox-Proportional-Hazards-Modell

Voraussetzungen und Annahmen, Modellaufbau, Interpretation

• Fortgeschrittene ModellierungLockerung der Proportional-Hazard-Annahme, Zeitveränderliche Variablen und Episodensplittung

• ModellselektionVergleich verschiedener Modelle mithilfe statistischer Kennwerte


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R in ProduktivumgebungenR in Produktivumgebungen richtet sich an Unternehmen, die R aus dem Experimentierstadium entlassen und in Produktivumgebungen integrieren wollen. Dabei steigen die Anforderungen an R Skripte, an selbstgeschriebene Funktionen und an die Software-Infrastruktur. Aspekte wie Wartbarkeit, langfristige Lauffähigkeit, Performanz und Robustheit gewinnen ebenfalls an Bedeutung. Vor allem dann, wenn der Code nicht bei jeder Ausführung von einem Data Scientist überwacht wird, sondern in automatisierte Prozesse eingebettet ist.

Dieser Kurs deckt alle relevanten Aspekte ab, die es bei der Einführung und dem Betrieb von R in Produktivumgebungen zu beachten gilt. Zielgruppe sind sowohl R-Entwickler, die produktionsreifen Code schreiben wollen, als auch Administratoren, die für die Bereitstellung und Pflege der Software-Infrastruktur verantwortlich sind.

Kursinhalte

• Arbeiten im Team: Styleguides

• Robuste Funktionen erstellen und warten

• Programmierparadigmen und Performanzoptimierung

• Versionierung von R Code

• Eigene Pakete erstellen

• Paketemanagement

• Verwalten von unterschiedlichen R-Versionen und Paketkonfigurationen mit Rocker ( R on Docker )

• Testing

• Parallelisieren

• R im Batch ModeWeitere Informationen zum Kursinhalt finden Sie auf www.r-akademie.de


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Qualitätsmanagement mit RQualitätsmanagement ist essentiell für die Kontrolle immer dynamisch werdender Produktionsabläufe und Prozesse. Methodisches Know-how gepaart mit einer leistungsstarken Software ist der Treiber für die erfolgreiche Anwendung von Data-Driven-QM.

Innerhalb der zweitägigen Veranstaltung werden einige der für das Qualitätsmanagement zentralen statistischen Methoden besprochen und mit der statistischen Programmiersprache R umgesetzt. Die Auswahl der Verfahren erfolgt anhand praxisrelevanter Kennzahlen im QM, von Anforderungen bei Stichprobentests und von Managementsystemen wie Six Sigma.

Kursinhalte

• Deskriptive Statistiken und Visualisierungen statistischer Kennzahlen

• Prozessfähigkeitsanalysen mit Cp, Cpk, PPM

• Qualitätsregelkarten / Runcharts

• Statistisches Testverfahren

• AQL Prüfplanentwicklung

• Acceptance Sampling

• Messsystemanalysen



Der Kurs gibt Antworten auf zentrale Fragen im QM:

• Wie beschreibe ich Unternehmenskennziffern?

• Kann ich von stabilen Prozessen ausgehen?

• Halte ich mit den Prozessen die festgelegten Spezifikationsgrenzen ein?

• Wie schaffe ich einen Ausgleich zwischen Lieferanten- und Kundenrisiko?

• Worauf sind die Varianzen meiner Messungen zurückzuführen?

• Wie lässt sich eine optimale Stichprobengröße ermitteln?

• Wie lassen sich die Kennziffern meiner Tests interpretieren?

• Welche Sicherheit gibt mir das Ergebnis der Stichprobe?

• Was sind zulässige Abweichungen?



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Werbewirkungsanalyse mit R

Die Beurteilung von Werbemitteleinsatz und dessen Effizienz stellt nach wie vor eine der großen Herausforderungen des Marketings dar. Mithilfe von Webtracking und Webanalytics kann eine solche Diagnose anhand evidenzbasierter Datenanalyse erfolgen.

Der Kurs „Werbewirkungsanalyse mit R“ richtet seinen Fokus auf die Analyse von Informationen aus dem Webtracking. Vermittelt werden dazu elementare Techniken aus dem Methodenset der Regressionsmodellierung. Zielvariablen bilden beispielsweise Klickraten und Suchmaschinenanfragen, die durch den Werbedruck (GRP / Gross Rating Point) unter Berücksichtigung von zeitbasierten Einflussfaktoren (Tageszeit, Wochentage etc.) erklärt werden. Darüber hinaus liegt ein weiterer Schwerpunkt des Kurses in der Modellierung zeitverzögerter Werbeeffekte mithilfe von Distributed Lag Models.

Folgende Fragestellungen werden im Kurs behandelt:

• Wie können Werbeeffekte quantifiziert werden?

• Wie stark erklärt der Einsatz von Werbemitteln Kennziffern von Webanalytics?

• Interagieren zeitliche Effekte mit der Werbewirkung?

• Wie werden zeitverzögerte Modelle erstellt und interpretiert?

• Welche zeitliche Verzögerung ist beim Werbemitteleinsatz zu erwarten?




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eoda GmbHeoda ist ein IT-Unternehmen, das auf Data Mining und Predictive Analytics spezialisiert ist. Das Portfolio umfasst Beratung, Statistik Services, Software-Entwicklung, analytische Lösungen und Training. Die Leistungen des interdisziplinären Teams erstrecken sich dabei über den gesamten Workflow von der Datenerfassung und -erhebung über die Analyse bis zur Interpretation der Ergebnisse und die Integration von Analyse Workflows in bestehende Prozesse und Applikationen. eoda kombiniert fundiertes Wissen über Geschäftsprozesse mit der kompetenten Anwendung der passenden statistischen Analyseverfahren.

In Deutschland ist eoda der Vorreiter der freien Statistik Sprache R und bietet herstellerneutral ein umfassendes Portfolio zum produktiven Einsatz von R an. Mit der R-Akademie bietet eoda bereits im sechsten Jahr ein ganzheitliches Schulungs- und Weiterbildungskonzept für R an. Mit der eigenen Plattform „Results as a Service“ ermöglicht eoda Anwendern die Nutzung von R-Skripten als intuitive Webanwendungen – On-Premise oder als SaaS.

eoda GmbHUniversitätsplatz 12

34127 KasselTel. +49 (0)561 202 724 40Fax. +49 (0)561 202 724 30

[email protected]

Der Schulungsort KasselDie Schulungen der eoda R-Akademie finden in unseren Schulungsräumen im Science Park Kassel statt. Moderne Tagungsräume, attraktives Ambiente und eine verkehrsgünstige Lage – der Science Park ist der optimale Ort für erfolgreiche Schulungen.

R-Akademie individualAlternativ zum standardisierten Programm der eoda R-Akademie bieten wir unsere Schulungen auch bei Ihnen vor Ort oder per Web Conferencing an. Die Inhouse-Schulungen können individuell zusammengestellt und auf Ihre Bedürfnisse ausgerichtet werden. Gerne unterbreiten wir Ihnen hierzu ein Angebot. Sprechen Sie uns an.

R-Akademie academicSie haben die Vorteile von R erkannt und wollen Ihre Studierenden und Hochschulmitarbeiter in hochwertigen Schulungen weiterbilden? Dann sprechen Sie uns an. Wir bieten die Kurse der R-Akademie gerne auch an Ihrer Hochschule an -standardisiert oder auf Wunsch individuell auf Ihren Bedarf angepasst.

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