R Data Science befasst sich mit der Analyse, Modellierung und Interpretation von Daten mithilfe der Programmiersprache R. Im Bereich Geo-ICT geht es dabei nicht nur um Tabellen und Statistik, sondern vor allem auch um räumliche Muster, geografische Zusammenhänge und datengestützte Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Standortdaten.
Mit R lassen sich geografische Datensätze mit fortschrittlichen statistischen Methoden kombinieren. Dazu gehören beispielsweise die Analyse von Hotspots, die Untersuchung räumlicher Zusammenhänge, die Vorhersage von Werten an unbekannten Standorten und die Modellierung von Bewegungen von Menschen, Tieren oder Objekten. Dadurch entsteht eine leistungsstarke Umgebung für räumliche Datenwissenschaft in den Bereichen GIS, Forschung und Politik.
Was R so stark macht, ist die Kombination aus Statistik, Programmierbarkeit und einem großen Ökosystem spezialisierter Pakete. Dadurch lassen sich Analysen reproduzierbar durchführen und komplexe räumliche Fragestellungen Schritt für Schritt in klaren Arbeitsabläufen aufbauen. Im Bereich Geo-ICT wird R zunehmend für räumliche Statistik, Geostatistik, ökologische Analysen, Mobilitätsdaten und räumliche Modelle eingesetzt.
In diesem Blended-Learning-Kurs arbeitest du mit wichtigen Paketen wie
spdep,
spatstat,
gstat,
geoR,
tmaptools,
spatialreg,
GWmodel,
adehabitatHR,
adehabitatLT und
trajectories. Damit lernst du, räumliche Abhängigkeiten zu analysieren, Punktmusteranalysen durchzuführen, geostatistische Modelle anzuwenden und Bewegungswege oder Lebensräume zu untersuchen.
Darüber hinaus bietet R umfangreiche Möglichkeiten, räumliche Datenwissenschaft mit Visualisierung, Berichterstellung und Automatisierung zu kombinieren. Dadurch ist dieser Blended-Learning-Kurs interessant für GIS-Spezialisten, Datenanalysten, Ökologen, Forscher und politische Entscheidungsträger, die geografische Daten nicht nur darstellen, sondern auch statistisch erklären und untermauern möchten.
Was lernst du in diesem Blended-Learning-Kurs?
In diesem Blended-Learning-Kurs lernst du die wichtigsten Möglichkeiten von R für die räumliche Datenwissenschaft kennen. Du lernst, wie du räumliche Muster analysierst, Beziehungen zwischen Standorten untersuchst und statistische Modelle auf geografische Datensätze anwendest. Dabei arbeitest du mit Paketen wie spdep, spatstat, gstat und spatialreg.
Im Mittelpunkt stehen räumliche Autokorrelation, Punktmusteranalyse, Geostatistik, Kriging und räumliche Regression. Du lernst, wie du untersuchst, ob Werte räumlich zusammenhängen, wie du Muster in Punktdaten erkennst und wie du Vorhersagen für Standorte treffen kannst, für die keine direkten Messungen vorliegen. Außerdem werden die geografisch gewichtete Regression und lokale räumliche Unterschiede mit GWmodel behandelt.
Darüber hinaus lernst du, wie R für ökologische Daten und Bewegungsdaten eingesetzt werden kann. Mit Paketen wie adehabitatHR, adehabitatLT und trajectories arbeitest du an Analysen von Lebensräumen, Bewegungsmustern und Trajektoriendaten. Dadurch entsteht eine breite Grundlage für Anwendungen in den Bereichen Ökologie, Mobilität, Infrastruktur, Umweltforschung und Raumplanung.
Während des Blended-Learning-Kurses arbeiten Sie mit praxisorientierten Datensätzen und lernen, wie Sie Workflows der räumlichen Datenwissenschaft in R reproduzierbar aufsetzen. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, räumliche Daten statistisch zu analysieren, Muster zu erklären und Ergebnisse in nutzbare Erkenntnisse für Geo-ICT-Projekte umzusetzen.
Hast du bereits Erfahrung mit „R Spatial Basis“? Dann ist dieser Blended-Learning-Kurs ein logischer nächster Schritt in Richtung fortgeschrittener räumlicher Analyse, GeoAI, Fernerkundung oder Data Science im Rahmen von GIS-Projekten.
Warum sollten Sie sich für diesen Blended-Learning-Kurs „R Data Science“ entscheiden?
Blended Learning verbindet selbstständiges Online-Lernen mit praxisorientierten, interaktiven Sitzungen, sodass du sowohl die statistischen Grundlagen als auch die praktische Anwendung der räumlichen Datenwissenschaft in R verstehen lernst. In den Online-Modulen lernst du, wie du räumliche Muster, Abhängigkeiten und Modelle Schritt für Schritt mit modernen R-Paketen aufbaust.
Sie entdecken, wie Sie geografische Datensätze mit räumlicher Statistik analysieren, Punktmuster untersuchen und geostatistische Methoden wie Kriging anwenden. Darüber hinaus lernen Sie, wie räumliche Regression und lokale Modelle dazu beitragen können, regionale Unterschiede besser zu verstehen. Dank des uneingeschränkten Zugangs zu den Kursmaterialien kannst du den Stoff in deinem eigenen Tempo wiederholen und üben.
Während der praxisorientierten Online-Sitzungen wenden Sie die Theorie direkt auf realistische Datensätze und räumliche Fragestellungen an. Sie werden von erfahrenen Dozenten betreut und lernen, wie Sie Analysen mit Paketen wie spdep, spatstat, gstat, spatialreg und GWmodel durchführen.
Die Kombination aus Online-Lernen und interaktiver Praxiserfahrung sorgt dafür, dass du nicht nur die Techniken hinter der räumlichen Datenwissenschaft verstehst, sondern diese auch direkt in GIS-, Forschungs- und Politikprojekten anwenden kannst. Nach Abschluss des Blended-Learning-Kurses bist du in der Lage, geografische Daten tiefergehend zu analysieren und räumliche Muster mithilfe von Statistik und Data Science besser zu untermauern.
