Seminare
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Multivariate Datenanalyse mit R (Online)

Webinar - DHL Data Science Seminare GmbH

Die Seminarreihe Multivariate Datenanalyse mit R führt als Weiterbildung fortgeschrittene Anwender in die multivariate Statistik ein. Die Anwendung der multivariaten Verfahren mit der statistischen Programmiersprache R wird mit vielen Beispielen und Übungsaufgaben trainiert und vertieft. Das Ziel der R-Schulung ist es, multivariate Verfahren mit R unter RStudio anwenden zu können.

Feedbacks unserer Teilnehmer: https://www.provenexpert.com/dhl-data-science-seminare-gmbh/
Termin Ort Preis*
28.04.2025- 18.06.2025 online 5.333,58
06.10.2025- 07.11.2025 online 5.333,58
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

In der Seminarreihe Multivariate Datenanalyse mit R bieten wir eine Reihe verschiedener Module an, mit denen Sie ihre Weiterbildung in der multivariaten Statistik individuell zusammenstellen können:

  • Seminar Regressionsanalyse (3 Tage)
  • Seminar Varianzanalyse (2 Tage)
  • Seminar Zeitreihenanalyse (3 Tage)
  • Seminar Cluster- und Faktorenanalyse (2 Tage)

Die Seminare finden im Abstand von zwei Wochen statt. Der zeitliche Umfang der Seminarreihe erlaubt es, die Verfahren in der Tiefe kennenzulernen, die in der Praxis für eine professionelle Anwendung benötigt wird. Sie können jedes Seminar einzeln buchen. Den größten Lernerfolg haben Sie aber, wenn Sie die gesamte Seminarreihe zum Vorteilspreis (mit 10 % Rabatt) buchen: Während des gebuchten Zeitraums werden Sie außerhalb der Unterrichtszeiten vom Dozenten persönlich betreut.

Dauer/zeitlicher Ablauf:
Seminarreihe 10 Tage, pro Seminar 2-3 Tage, 9-17 Uhr
Ziele/Bildungsabschluss:

Multivariate Verfahren mit Hilfe von R durchführen und deren Ergebnisse grafisch darstellen, erläutern und interpretieren können, aufgrund einer Fragestellung das geeignete multivariate Verfahren identifizieren und anwenden können

Teilnahmevoraussetzungen:

Erfahrungen mit R unter Verwendung von RStudio und die Inhalte des R-Kurses Grundlagen der Statistik mit R für Anfänger oder des R-Kurses Grundlagen der Statistik mit R für Programmierer (Interpretation von Korrelationskoeffizienten wie Pearsons r und Signifikanztests wie dem t-Test sollten bekannt sein). Grundlegende Fertigkeiten im Umgang mit R/RStudio – wie Datenimport, Datenaufbereitung, Grafikerstellung und statistische Standardverfahren – werden vorausgesetzt, ständig angewendet und vertieft. Wenn der Umgang mit R/RStudio nicht vertraut sein sollte, empfiehlt es sich, vorher einen der beiden genannten Grundlagen-Seminare zu besuchen.

Technische Voraussetzungen:

Präsenzseminare: Es werden Ihnen Schulungsunterlagen und ein Schulungslaptop mit der erforderlichen Software im Seminarraum zur Verfügung gestellt. Es ist alles vorbereitet und Sie brauchen nur zu erscheinen.

Online-Seminare: Sie benötigen zur Teilnahme an einem unserer Online-Seminare einen Computer mit Internetzugang (empfohlene Bandbreite 1-2 MBit/s). Sie erhalten nach der Anmeldung eine detaillierte Installationsanleitung für die erforderliche Statistik- und Videokonferenz-Software (Teilnahme mit Browser möglich). Bei Bedarf können Sie einen Fernzugang zu einem Schulungscomputer mit der erforderlichen Software erhalten.


Lehrgangsverlauf/Methoden:
  • ganztägiger Unterricht (9-17 Uhr)
  • Aufteilung Theorie/Praxis: 50 % Theorie + 50 % Praxis mit Übungen
Material:

Präsenztrainings

  • Seminarräume in zentraler Lage
  • gedruckte Schulungsunterlagen 
  • persönliche Betreuung der Teilnehmer in den Übungsblöcken
  • Getränke in den Pausen
  • ein Zertifikat mit den Schulungsinhalten


Live-Online-Trainings

  • multimedialer Online-Unterricht mit Teams und Zoom
  • umfangreiche Online-Materialien
  • Aufzeichung der Lerneinheiten (herunterladbar)
  • persönliche Betreuung der Teilnehmer in den Übungsblöcken
  • ein Zertifikat mit den Schulungsinhalten
Förderung:
Bildungsurlaub, Bildungsscheck, Bildungsprämie, kein Bildungsgutschein
Zielgruppe:
Der Kurs richtet sich an Anwender, Fachkräfte, Doktoranden und Studierende aus den Bereichen der Sozial- und Marktforschung, der Betriebswirtschaft (Marketing, Controlling, Qualitätskontrolle) und der psychologischen, klinischen und pharmazeutischen Forschung.
Seminarkennung:
MDR
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