Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, Daten mit R zu analysieren, statistische Methoden anzuwenden, Vorhersagemodelle zu erstellen und Analyseergebnisse für die Entscheidungsfindung in der Praxis zu interpretieren. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen mit den Grundlagen der R-Programmierung, der Datenbearbeitung, Visualisierungstechniken und fortgeschrittenen Analysemethoden wie Regression, Entscheidungsbäumen und Zeitreihenanalyse.

Dieser Kurs ist darauf ausgelegt, die Teilnehmer von den Grundlagen von R – seiner Entstehung, Architektur, Syntax und Datenstrukturen – bis hin zur praktischen Datenanalyse und zu geschäftlichen Anwendungen zu führen. In strukturierten Modulen arbeiten die Teilnehmer mit Vektoren, Datenrahmen, Schleifen, Funktionen und Diagrammen und gehen anschließend zu statistischen Analysen, Verteilungsfunktionen und Techniken der Vorhersagemodellierung über. Praxisnahe Szenarien, darunter Fallstudien aus der Versicherungsbranche, helfen den Lernenden zu verstehen, wie Analytik in beruflichen Umgebungen angewendet wird. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist sein ausgewogener Fokus sowohl auf Programmierung als auch auf Analytik, wodurch er sich sowohl für Anfänger als auch für Fachleute eignet, die in den Bereich der Datenanalyse wechseln möchten. Mit klar definierten Lernzielen, benoteten Prüfungen und Übungsquizzen erwerben die Teilnehmer berufsrelevante R-Kenntnisse, die branchenübergreifend in Bereichen wie Finanzen, Versicherungen und Data Science angewendet werden können. Nach Abschluss dieses Kurses verfügen die Teilnehmer über eine ausgeprägte analytische Denkweise und praktische R-Kenntnisse, um Daten souverän zu untersuchen, Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.