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Data Science mit R und ChatGPT Schulung

mit Dr. Tom Alby
5 Sterne 309 Google-Bewertungen

Datenanalyse für Einsteigerinnen und Einsteiger

Entdecke in unserem zweitägigen Data-Science-Seminar auf MBA-Niveau, wie du Daten in wertvolle Erkenntnisse umwandelst – ohne ein Mathe- oder Statistik-Profi sein zu müssen. Anhand praxisnaher Beispiele aus B2B- und B2C-Szenarien sowie bewährter Best Practices lernst du, große Datenmengen mit R, RStudio und dem Tidyverse zu bereinigen, analysieren, visualisieren und interpretieren. Mit Unterstützung von ChatGPT programmierst du effizient und ziehst fundierte Schlüsse. Zusätzlich erfährst du, wie du A/B- und multivariate Tests erfolgreich durchführst. Egal ob B2B oder B2C – unser Seminar vermittelt dir praxisrelevante Kenntnisse für bessere Entscheidungen im Unternehmensalltag. Erste Erfahrungen im Online-Marketing und in der Webanalyse sind von Vorteil, aber nicht erforderlich.

Teil unserer Seminarreihe:

Data Science I Online Marktforschung I Data Science mit KI

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Inhalte im Überblick

  • Datenanalyse, Data Science, Data-Mining, Künstliche Intelligenz, Analytics: Was ist unter den einzelnen Begriffen zu verstehen?
  • Statistik-Programmiersprache R: Du erfährst, wie du die Programmiersprache R interaktiv in der Konsole und in der Entwicklungsumgebung RStudio nutzen kannst.
  • Datenbereinigung und Datentransformation: Du lernst anhand von praxisnahen Beispielen, wie du Daten selektieren, filtern, verändern und zusammenfassen kannst.
  • Daten zielführend visualisieren: Du erfährst, welche Visualisierung in welchem Kontext die beste Wirkung erzielt.
  • Statistik-Grundlagen für Machine Learning: Von der Standardabweichung bis zur Korrelation.
  • Fortgeschrittene Visualisierungen: Du erhältst eine Einführung in die Erstellung besonderer Grafiken wie Lollipop-Diagramme und Circular Bar Plots.

Agenda im Detail

Einführung

  • Daten sind keine Informationen – Aber wie werden aus Daten „actionable Insights“?
  • Datenanalyse, Data Science, Data Mining, Künstliche Intelligenz oder Analytics: Was ist was und für was ist was gut?
  • Das Ziel dieses Kurses: Data Science ohne Mathematikstudium – Wie erweiterte Datenkompetenz in Form von Citizen Data Scientists Unternehmen hilft, bessere Entscheidungen zu treffen
  • Der schnelle Einstieg mit R: Was hat R, was andere nicht haben?

Die Statistik-Programmiersprache R

  • Das „nackte“ R und sein Grundvokabular: R interaktiv in der Konsole nutzen
  • Die Entwicklungsumgebung RStudio: Alle Datenanalyse- und Data Science-Aufgaben in einer Oberfläche lösen
  • Nachvollziehbarkeit und Transparenz von Analysen und Modellen: Die zentrale Bedeutung von Notebooks
  • Daten einlesen: Von CSV bis zur MySQL-Datenbank
  • Datentypen: Ist eine Postleitzahl eine Zahl oder nicht?

Datenreinigung und -transformation mit dem Tidyverse

  • Daten selektieren und filtern
  • Daten gruppieren und zusammenfassen
  • Statistik-Exkurs: Lageparameter und ihr korrekter Einsatz
  • Strategien zur Datenreinigung: Probleme erkennen und beheben
  • Daten modifizieren: Ein kurzer Exkurs zu Regulären Ausdrücken

Daten zielführend visualisieren

  • Grundlegende Überlegungen bei der Datenvisualisierung
  • Die Verteilung erkennen mit der univariaten Visualisierung in Histogrammen
  • Wie verhalten sich mehrere Variablen zueinander: Multivariate Visualisierungen mit Streudiagrammen und ihre Verwandten
  • Der Alleskönner: Boxplots
  • Ggplot2: Das Schweizer Taschenmesser der Datenvisualisierung

Von der Beschreibung der Daten zur Gewinnung von Erkenntnissen

  • Statistik-Exkurs: Standardabweichung, Standardfehler und andere Maße
  • Statistik-Exkurs: Verteilungen und Erwartungswerte

Wie hängen Daten zusammen?

  • Regressionsanalyse: Mehr Budget gleich mehr Klicks? Von linearen und nicht-linearen Zusammenhängen und daraus resultierenden Prognosen
  • Korrelationsanalyse: Korreliert das Wetter mit Shop-Verkäufen?
  • Zusammenhänge bei nicht-numerischen Daten berechnen
  • Von Scheinkorrelationen und anderen Daten-Phänomen

Hypothesentests

  • Der klassische Hypothesentest: A/B- und multivariate Tests: Welche Landingpage funktioniert besser?
  • Statistik-Exkurs: Der Zentrale Grenzwertsatz und was ist eigentlich ein p-Wert?
  • Wie sicher sind wir uns eigentlich? Alles über Konfidenzintervalle!
  • Alles ganz anders: Bayessche Inferenzstatistik im A/B-Testing

Erweiterte Ansätze

  • Zeitreihenanalysen
  • Fallstricke in der Analyse
  • Fortgeschrittene Visualisierungen: Lollipop-Diagramme und Circular Bar Plots
  • Ausblick auf das Folge-Seminar

Effiziente Nutzung von ChatGPT im Data Science

  • Code-Generierung und -Optimierung: Wie ChatGPT bei der Programmierung in R unterstützen kann.
  • Dateninterpretation und -visualisierung: Nutzung von ChatGPT für das Erstellen von Datenanalysen und Visualisierungen.
  • Effiziente Entscheidungsfindung: Unterstützung durch ChatGPT bei der Ableitung fundierter Geschäftsentscheidungen aus Datenergebnissen.

Die nächsten Termine für das Data-Science-Seminar:

  1. EventScheduled
    Data-Science-Seminar
    OnlineEventAttendanceMode
    Tom Alby
    2025-07-17
    EUR
    995
    InStock
    121WATT Digital Marketing Academy
* zzgl. USt.
  • Legende:
  • Ausreichend freie Plätze.
  • Wenige freie Plätze!
  • Leider ausgebucht.

Methode

Der Praxisbezug steht bei uns im Vordergrund. So finden unsere Seminare und Webinare als interaktiver Vortrag statt. D.h. du kannst jederzeit Fragen stellen und solltest auch sonst aktiv mitwirken. Du lernst Werkzeuge kennen, die du im eigenen Unternehmen anwenden kannst. Mitgebrachte Praxisbeispiele, eigene Fälle und die Vorstellung konkreter Arbeitsschritte sorgen für hohe Praxisnähe. In kleinen Workshops erarbeitest du gemeinsam mit anderen Aufgaben, um das Gelernte anzuwenden.

Teilnehmerzahl

Alle unsere Seminare und Webinare sind auf maximal 15 Teilnehmer:innen begrenzt.

Seminarzeiten

Achtung: je nach Thema und Lebendigkeit der Diskussion kann das Seminarende eines Tages auch um +/- 30 Minuten variieren

Webinar:

  • 1. Tag: 09.00 - 17.30 Uhr
  • 2. Tag: 09.00 - 17.30 Uhr

Präsenzseminar:

  • 1. Tag: 10.00 - 17.30 Uhr
  • 2. Tag: 09.00 - 17.30 Uhr

In unseren Seminaren machen wir neben einer 1 bis 1,5 stündigen Mittagspause auch mindestens zwei kleine Kaffeepausen, damit du neue Energie tanken und dich mit den anderen Seminarteilnehmer:innen und den Trainer:innen austauschen kannst.

Ort bzw. technische Umgebung

Als Webinar-Tool nutzen wir Zoom. Das Programm Zoom kann heruntergeladen oder als Browser-Anwendung ohne Installation genutzt werden. Zur erfolgreichen Teilnahme benötigst du lediglich einen Computer mit Internetverbindung, Mikrofon und Webcam. Ein Headset sowie ein zweiter Bildschirm wären optimal. Unser Support-Team hilft dir beim technischen Setup und führt auch vorab einen Techniktest mit dir durch.

Wir veranstalten unsere Präsenzseminare in kreativen und inspirierenden Räumen. Es gibt ausreichend Platz und Zeit für Teamarbeit und kreative Diskussionen. Auch hier benötigst du einen Computer mit Internetverbindung. Im Preis enthalten sind ein Frühstückssnack, ein warmes Mittagessen, Kuchen oder Gebäck sowie warme und kalte Getränke. In deiner Buchungsbestätigung erhältst du außerdem eine Liste mit Hotelempfehlungen in der Nähe deiner Seminarlocation.

Zertifikat, Badges und Seminarunterlagen

Im Anschluss an das Seminar erhältst du ein Teilnehmerzertifikat in gedruckter (Präsenzseminare) und digitaler Ausführung (Webinare und Präsenzseminare) und Badges für dein LinkedIn-Profil sowie die ausführliche Seminarpräsentation für die eigenständige Nachbereitung als Download.

Qualitätsmanagement

Am Ende des Seminars erhältst du eine Mail mit der dringenden Bitte, uns Feedback zu geben. Bei Anregungen während des Seminars wendest du dich bitte direkt an den oder die Trainer:in. Wir sind dir für jedes Feedback dankbar!

Zielgruppen

Das Seminar richtet sich an alle Mitarbeiter:innen und Führungskräfte aus Unternehmen und Agenturen im Bereich Online-Marketing. Besondere Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

Zu unseren Teilnehmer:innen gehören:

  • Personen, die sich für Data-Science interessieren
  • Webanalystinnen und Webanalysten
  • Manager:innen Web-Analytics und Web-Controlling
  • Manager:innen Conversion & Website-Usability
  • Online-Marketing-Manager:innen

Ziele der Data-Science-Schulung

Ziel des 2-tägigen Data-Science-Seminars ist es, unseren Teilnehmer:innen einen fundierten Einstieg in die Datenanalyse und -auswertung mit R zu geben.

  • Du erfährst, wie die Programmiersprache R interaktiv in der Konsole genutzt werden kann.
  • Du lernst anhand von erfolgreichen Beispielen, wie du Daten selektieren und filtern kannst.
  • Du lernst Standardabweichung, Standardfehler und andere Maße kennen.
  • Du erhältst einen Überblick über Lollipop-Diagramme und Circular Bar Plots.

Der Lernerfolg ist nur sichergestellt, wenn du aktiv im Seminar mitarbeitest.

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Dr. Tom Alby

Chief Digital Transformation Officer Allianz Trade
Dr. Tom Alby ist Chief Digital Transformation Officer bei Allianz Trade und einer der führenden Data-Science-Experten der deutschen Digitalbranche. Mit Stationen bei Google und den Agenturen Kolle Rebbe und Interone bringt er über 20 Jahre Erfahrung im Online Marketing und der Datenanalyse mit. Er spricht auf Konferenzen wie der 3dcom und dem Marketing Analytics Summit und teilt sein Wissen als Autor und Dozent. Unternehmen wie Vodafone und Springer Nature setzen auf seine Expertise.
Teilnehmerstimmen | Auszeichnungen & Bewertungen | Referenzkunden
Unsere Teilnehmer:innen bewerten das Data Science mit R und ChatGPT Schulung durchschnittlich mit 5 von 5 Sternen, bei 3 abgegebenen Bewertungen.

Aktuelle Teilnehmerstimmen zum Data Science mit R und ChatGPT Schulung

  1. Christoph Sander von Hama Deutschland

    Innovatives Lernen mit R und ChatGPT

    Das 2-tägige Data Science Seminar mit Dr. Tom Alby war eine rundum positive Erfahrung! Besonders gefallen hat mir die gelungene Mischung aus praxisnahen Übungen mit R und den spannenden Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT. Dr. Alby hat die Inhalte nicht nur verständlich und strukturiert vermittelt, sondern auch gezeigt, wie innovative KI-Tools unsere Arbeit in der Datenanalyse unterstützen können. Vielen Dank!

    1. Trainer:
    2. Inhalt:
  2. Melanie Rogalla von Böllhoff Gruppe

    Praxisnah, inspirierend und für jedes Niveau geeignet – ein absolutes Muss für Data Science-Interessierte!

    Das Seminar mit Tom war äußerst inspirierend, vielseitig und gleichzeitig kurzweilig gestaltet. Obwohl das Thema Daten oft komplex und einschüchternd wirken kann, versteht es Tom, die Inhalte auf anschauliche und verständliche Weise zu vermitteln, sodass sich alle Teilnehmer abgeholt fühlen. Auch für Personen mit Vorerfahrung im Bereich Datenverarbeitung bietet das Seminar wertvolle neue Einblicke und ermöglicht über zwei Tage hinweg intensives Lernen und Weiterentwickeln. Absolut empfehlenswert!

    1. Trainer:
    2. Inhalt:
  3. Top Seminar

    Vielen Dank nochmal für das sehr informative Seminar. Es hat Spaß gemacht und war sehr hilfreich für mich, zudem bekam ich ein guten Einstieg in R.

    1. Trainer:
    2. Inhalt:

Deine Vorteile auf einen Blick:

  • Mehr als 98% Weiterempfehlungsquote
  • Seminar in zertifizierter MBA-Qualität Im Rahmen des MBA Digital Marketing sind wir durch die University of Applied Sciences OTH staatlich anerkannt und anrechenbar. Erfahre mehr unter Lehrgänge & MBA »
  • Auch als Teil unserer Weiterbildung zum Certified Digital Marketing Manager buchbar
  • Für deinen Lernerfolg: Maximal 15 Teilnehmer:innen
  • Wir vermitteln das digitale Handwerk aus der Praxis und beantworten deine konkreten Fragen
  • Umfangreiche Unterlagen zum Nacharbeiten
  • Flexibilität: Du kannst bis zu 14 Tage vor deinem Seminar kostenlos stornieren. Deine Teilnahme ist jederzeit übertragbar
  • Fördermöglichkeit: Wir sind nach ISO 9001 zertifiziert. Deine Teilnahme kann staatlich gefördert werden

Noch Fragen? Wir beraten dich gerne!

Rufe uns zwischen 09:00 und 17:00 Uhr an: +49 (0) 89 416126990
oder wähle einen passenden Termin in unserem Online-Kalender.

Tipp: Häufige Fragen und unsere Antworten dazu findest du auch hier.

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