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In diesem Kurs werden Ihnen grundlegende Kenntnisse über die Programmiersprache R vermittelt, die in den Bereichen Statistik, Data Science und Machine Learning weit verbreitet ist. Sie werden RStudio als Entwicklungsumgebung kennenlernen, die am häufigsten für R verwendet wird. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Formaten einzulesen, Daten mit ggplot2 zu visualisieren und Daten mit dplyr aus tidyverse zu bereinigen (z.B. fehlende Werte ersetzen, Zeilen und Spalten anpassen, neue Spalten erstellen).

Sie werden in der Lage sein, eigene einfache Funktionen zu schreiben und Control Flows (z.B. For-Schleifen, If-Else-Anweisungen) in R umzusetzen. Sie werden das Grundkonzept von tidyverse/dplyr verstehen und in der Lage sein, Data Wrangling und Data Cleaning durchzuführen.

Der Kurs wird Ihnen die verschiedenen Arten des Machine Learning (überwacht, unüberwacht und verstärkt) vorstellen. Sie werden in der Lage sein, Algorithmen in R eigenständig zu trainieren, zu validieren, einen Train-Test Split durchzuführen und Gütekriterien zur Bewertung von Algorithmen zu berechnen und zu interpretieren. Sie werden bekannte Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest und k-means Clustering verstehen und in R implementieren können.

Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, R eigenständig für Machine Learning und Data Science zu verwenden und ...

In den letzten Jahren haben sich eine ganze Reihe von Ideen zu Software-Architekturen von Systemen entwickelt. Diese beinhalten Hexagonale, Onion und DCI (Data, Content, Integration) als prominente Beispiele von Software-Architekturen.
Obwohl sich diese Architekturen im Detail unterscheiden, sind sie sich sehr ähnlich. Sie verfolgen alle das gleiche Ziel, nämlich die Trennung der Zuständigkeiten (separation of concerns).
Sie alle erreichen diese Trennung durch die Unterteilung der Software in Schichten.
Gemeinsam erlernen und erarbeiten wir in diesem Seminar die Konzepte und Prinzipien hinter Clean Architectureund die Regeln, um diese Clean Software Architektur Patterns einsetzen zu können.
Durch die Realisierung einer Clean Architecture können die wesentlchen  Vorteile wie z.B. Wartbarkeit, Skalierbarkeit und gute Testbarkeit der Software erlangt werden.

Dieses Seminar ist Teil dieses Qualifizierungsplaners:

Software-Architekt - mit und ohne ISAQB CPSA-Zertifizierung