Data Science mit R

Dein Einstieg in Machine Learning & Künstliche Intelligenz

Tauche ein in die Welt der Datenanalyse

Mit R – einer führenden Sprache für statistisches Rechnen

Lerne Datenanalyse

Analysiere und modelliere komplexe Datensätze, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Master Machine Learning

Beherrsche Datenvorverarbeitung, Regression, Klassifikation, Clustering und mehr.

Praxisnahes Portfolio

Arbeite mit realen Datensätze und baue beeindruckende Projekte auf.

Unterstützung bei:

  • Machine-Learning-Algorithmen (lineare Modelle, Entscheidungsbäume, Random Forests)
  • Uni-Projekten und Forschungsarbeiten
  • KI-basierten Analysen

Ideal für:

  • Studierende und Fachpersonen
  • Wirtschaft, Biologie, Psychologie u.v.m.
  • Einsteiger ohne Programmiererfahrung

Individuelle 1:1-Betreuung

Werde Teil von Lernwelle und verwandle deine Neugier in echte Data-Science-Kompetenz!

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Unser Projektansatz bei LernWelle

Ein strukturierter, datengestützter und zielorientierter Ansatz für präzise Ergebnisse.

1

Problembewusstsein

Verständnis für die Komplexität der Aufgabenstellung entwickeln

Hochdimensionale Einflussfaktoren identifizieren (z. B. Versicherungsoptionen)

Geeignete Machine-Learning-Algorithmen auswählen

Relevante Merkmale (Features) selektieren und Problemrahmen definieren

→ Ergebnis: Projektvorschlag
Ein klar definierter Projektumfang und strategischer Fahrplan
2

Konzeptvorschlag

Entwicklung eines Modells für Empfehlungssysteme

Daten filtern, strukturieren und vorverarbeiten

Modellkonzeption auf das Projektziel abstimmen

→ Ergebnis: Vorläufiges Design
Ein erster Entwurf oder Prototyp, zugeschnitten auf die Aufgabenstellung
3

Entwicklung

Durchführung einer explorativen Datenanalyse

Training und Optimierung des finalen Vorhersagemodells

Einbindung der Erkenntnisse aus vorherigen Phasen

→ Ergebnis: Artefakt
Ein funktionsfähiges, intelligentes System zur weiteren Validierung
4

Evaluation

Test des Modells mit realitätsnahen Datensätzen

Berechnung relevanter Leistungskennzahlen (z. B. Verlustquote)

→ Ergebnis: Leistungskennzahlen
Validierte Ergebnisse und Einblicke in die Modellqualität
5

Abschluss & Kommunikation

Analyse der Gesamtergebnisse

Reflexion über Projektverlauf und Optimierungspotenziale

Klare und verständliche Aufbereitung der Resultate für alle Stakeholder

→ Ergebnis: Abschlussergebnisse
Abschlussbericht, Erkenntnisse und konkrete Handlungsempfehlungen

So funktioniert es

Wir beginnen mit Ihrer Nachricht über WhatsApp oder E-Mail, um Ihre Ziele zu klären. Anschließend finden wir den idealen Tutor, planen passende Termine und starten mit individuellem Unterricht. Entdecken Sie unseren einfachen Weg zum Erfolg!