Predictive Analytics with R

Einführung

In dieser Lehrveranstaltung lernen Sie, wie Daten importiert, bereinigt, manipuliert, aggregiert und visualisiert sowie prädiktive Analysemodelle erstellt werden. Dabei sind die interaktiven, praktischen Lerneinheiten so konzipiert, dass Sie eingehende praktische Erfahrungen mit verschiedenen R-Paketen sammeln können, darunter ggplot2, dplyr, readr, tidyr, dials, yardstick und tidymodels. Nach der Verinnerlichung relevanter Datenvorverarbeitungsfähigkeiten werden Sie auch lernen, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, um verschiedene Klassifizierungs-, Regressions- und Clustering-Probleme auf realen Datensätzen zu lösen.

Kontakt

Die Lehrveranstaltung wird vom Institut für Wirtschaftsinformatik angeboten.
Dozent: Dr. Nijat Mehdiyev

Inhalt

1. Foundations of R for Data Science
    
2. Data Wrangling with dplyr package
    
3. Data Cleaning with tidyr package
    
4. Data Visualiziation with ggplot2 package
    
5. Explorative Data Analysis with ggplot2 package
    
6. Feature Engineering with recipes package
    
7. Cluster Analysis with different packages
    
8. Regression with tidymodels package
    
9. Classification with tidymodels package
    
10. Hyperparameter Optimization with dials package
     
11. Performance Evaluation with yardstick package

Datum und Uhrzeit

Beginn 20. Mai, Dauer 5 Wochen, immer freitags von 14.00-16.00 Uhr s.t., online

Prüfung

Übung, Aufsichtsarbeit und Präsentation

Anmeldung

Falls wir Ihr Interesse wecken konnten, melden Sie sich unter Angabe Ihrer Kontaktinformationen, eines Auszugs Ihrer bisherigen Studienleistungen sowie einer kurzen Nachricht bei nijat.mehdiyev(at)dfki.de an.