Maschinelles Lernen in R

Zielgruppe: Promovierende, Postdocs
Programmsprache: Englisch
Programmdauer: 2 Module à 3 Workshoptage

Programmübersicht

Das Programm "Maschinelles Lernen in R" setzt sich aus zwei aufeinander aufbauenden Modulen mit je drei Workshops zusammen.
Das Basismodul „Datenanalyse mit R“ vermittelt Ihnen die Grundlagen von R, einschließlich einer technischen Einführung in die R-Syntax, Datenimport/-export und Datenvisualisierung mit ggplot2. Sie lernen die wichtigsten Konzepte und Begriffe der Statistik und Datenanalyse kennen und erfahren, wie Sie erste explorative und inferentielle statistische Analysen in R durchführen. Ideal für Einsteiger*innen oder zur Auffrischung.
Das Aufbaumodul „Überwachtes Maschinelles Lernen in R" behandelt grundlegende Konzepte und fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens. Sie lernen, überwachte Lernmodelle zu trainieren und zu bewerten, verschiedene überwachte ML-Algorithmen zu erforschen und praktische Fähigkeiten zur Interpretation komplexer maschineller Lernalgorithmen zu erwerben. Ideal für die Praxis mit realen Anwendungsfällen und Modelloptimierung.

Sollten Sie bereits umfangreiche Erfahrung mit dem Programm R haben und mit den Inhalten des Basismoduls  vertraut sein, ist es auch möglich, nur am Aufbaumodul  teilzunehmen. Weitere Infos finden Sie zu einem späteren Zeitpunkt unter „Anmeldung“.

Termine
Basismodul: 04.11. und 05.11.24 (jeweils in Präsenz) & 11.11.24 (online)
Aufbaumodul: 21.11. und  22.11.24 (jeweils in Präsenz) & 29.11.24 (online)

Programminhalte

Basismodul: Datenanalyse mit R
Dieses Modul beinhaltet drei Workshops und eignet sich für Teilnehmende ohne R-Kenntnisse oder zur Auffrischung der Grundlagen in R. Voraussetzungen sind Erfahrung oder die Bereitschaft, mit Textbefehlen oder Programmiercode zu arbeiten. Grundkenntnisse in Datenanalyse und Statistik, z.B. erworben durch eine Grundvorlesung oder Selbststudium, sind von Vorteil. Vergewissern Sie sich, dass Sie auf Ihrem Computer über ausreichende Berechtigungen verfügen, um Software (R, Rstudio) und R-Erweiterungspakete zu installieren.

Aufbaumodul: Überwachtes Maschinelles in Lernen in R
Das Modul beinhaltet drei Workshops. Voraussetzungen sind der erfolgreiche Abschluss des Basismoduls oder sehr gute R-Kenntnisse und Datenanalysefähigkeiten in R und ein allgemeines Verständnis von Datenanalyse/Statistik.