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Online zum Burnout Berater weiterbilden

Chronischer Stress, beruflicher Druck, hohe eigene Ansprüche oder private Belastungen gehören für viele Menschen längst zum Alltag. Umso wichtiger wird eine kompetente Begleitung, die Betroffene unterstützt, Warnsignale frühzeitig zu erkennen und passende Wege aus der Überlastung zu entwickeln. In der Burnout Berater Online Ausbildung der Akademie für Sport und Gesundheit (ASG) erhältst du fundiertes Fachwissen rund um Stress, Burnout-Prävention und professionelle Beratung. Die Ausbildung kostet faire 599 Euro und bietet dir einen flexiblen Einstieg in ein sinnvolles Tätigkeitsfeld.

Flexibel lernen im ASG Online-Campus

Die Weiterbildung bei der Akademie für Sport und Gesundheit (ASG) findet vollständig online statt und lässt sich ideal in deinen Alltag integrieren. Du entscheidest selbst, wann und wo du lernst. Im ASG Online Campus stehen dir die Inhalte jederzeit zur Verfügung. Dort arbeitest du dich Schritt für Schritt durch übersichtlich aufgebaute Lektionen, interaktive Elemente, Quizfragen und Zwischentests. Den umfangreichen Lehrbrief kannst du zusätzlich als PDF herunterladen und bei Bedarf ausdrucken.

In diesem Kurs werden Ihnen grundlegende Kenntnisse über die Programmiersprache R vermittelt, die in den Bereichen Statistik, Data Science und Machine Learning weit verbreitet ist. Sie werden RStudio als Entwicklungsumgebung kennenlernen, die am häufigsten für R verwendet wird. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Formaten einzulesen, Daten mit ggplot2 zu visualisieren und Daten mit dplyr aus tidyverse zu bereinigen (z.B. fehlende Werte ersetzen, Zeilen und Spalten anpassen, neue Spalten erstellen).

Sie werden in der Lage sein, eigene einfache Funktionen zu schreiben und Control Flows (z.B. For-Schleifen, If-Else-Anweisungen) in R umzusetzen. Sie werden das Grundkonzept von tidyverse/dplyr verstehen und in der Lage sein, Data Wrangling und Data Cleaning durchzuführen.

Der Kurs wird Ihnen die verschiedenen Arten des Machine Learning (überwacht, unüberwacht und verstärkt) vorstellen. Sie werden in der Lage sein, Algorithmen in R eigenständig zu trainieren, zu validieren, einen Train-Test Split durchzuführen und Gütekriterien zur Bewertung von Algorithmen zu berechnen und zu interpretieren. Sie werden bekannte Machine Learning Algorithmen wie lineare Regression, logistische Regression, Entscheidungsbaum, Random Forest und k-means Clustering verstehen und in R implementieren können.

Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, R eigenständig für Machine Learning und Data Science zu verwenden und ...