Kurzusleírás
- Rstudio IDE
- Adatkezelés dplyr, tidyr, reshape2 segítségével
- Objektum orientált programozás R nyelven
- Teljesítményprofilozás
- Kivételkezelés
- R kód hibakeresése
- R csomagok létrehozása
- Reprodukálható kutatás knitr-rel és RMarkdownnal
- C/C++ kódolás R-ben
- C/C++ kód írása és fordítása R-ből
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Advanced R Képzés - Booking
Advanced R Képzés - Enquiry
Advanced R - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Vélemények (1)
A rugalmas és barátságos stílus. Pontosan azt tanultam meg, ami számomra hasznos és releváns.
Jenny
Kurzus - Advanced R
Gépi fordítás
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Programming with Big Data in R
21 ÓrákBig Data olyan kifejezés, amely nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására szánt megoldásokra vonatkozik. A Go ogle által kifejlesztett Big Data megoldások más hasonló projekteket fejlesztettek ki és inspiráltak, amelyek közül sok nyílt forráskódú. Az R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi ágazatban.
R Fundamentals
21 ÓrákR egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R a statisztikusok, a mérnökök és a tudósok között is találnak követőket számítógépes programozási készségek nélkül, akik könnyen használhatók. A népszerűsége annak köszönhető, hogy az adatbányászat egyre növekvő mértékben használja a különböző célokat, például a hirdetési árakat, az új gyógyszerek gyorsabb felkutatását vagy a pénzügyi modellek finomhangolását. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.
Data Analytics With R
21 ÓrákAz R egy nagyon népszerű, nyílt forráskódú környezet statisztikai számításokhoz, adatelemzésekhez és grafikákhoz. Ez a kurzus bemutatja az R programozási nyelvet a hallgatóknak. Lefedi a nyelvi alapokat, a könyvtárakat és a haladó fogalmakat. Fejlett adatelemzés és grafikus készítés valós adatokkal.
Közönség
Fejlesztők / adatelemzés
Időtartam
3 nap
Formátum
Előadások és gyakorlatok
Data Mining with R
14 ÓrákR egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.
Forecasting with R
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzőknek és üzleti szakembereknek szól, akik idősoros előrejelzést szeretnének végezni, és automatizálni szeretnék az adatelemzési munkafolyamatokat az R használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az R előrejelzési technikák alapjait.
- Alkalmazzon exponenciális simítást és ARIMA modelleket az idősorok elemzéséhez.
- Használja az "előrejelzés" csomagot a pontos előrejelzési modellek létrehozásához.
- Automatizálja az előrejelzési munkafolyamatokat üzleti és kutatási alkalmazásokhoz.
Marketing Analytics using R
21 ÓrákKözönség
Business tulajdonosok (marketingvezetők, termékmenedzserek, ügyfélbázis-kezelők) és csapataik; ügyfelek betekintési szakemberei.
Áttekintés
A kurzus követi az ügyfél életciklusát az új ügyfelek megszerzése, a meglévő ügyfelek kezelése, jövedelmezőség megőrzése, a jó ügyfelek megtartása és végül az ügyfelek elhagyása és miért. Valódi (ha névtelen) adatokkal fogunk dolgozni számos iparágból, köztük a távközlés, a biztosítás, a média és a high-tech.
Formátum
Az oktató által vezetett képzés öt félnapos tanfolyam során, osztálytermi gyakorlatokkal, valamint házi feladatokkal. Az osztályteremben vagy távolsági (online) tanfolyamként is szállítható.
R for Data Analysis and Research
7 ÓrákKözönség
- menedzserek
- fejlesztők
- tudósok
- diákok
A tanfolyam formátuma
on-line oktatás és megbeszélés VAGY szemtől-szembe workshopok
Introduction to R
21 ÓrákR egy nyílt forráskódú ingyenes programozási nyelv a statisztikai számítástechnika, az adatok elemzése és a grafika. A kutatást egyre több menedzser és adatelemző használja a vállalatok és az akadémia területén. R is talált követőket a statisztikusok, mérnökök és tudósok között, akiknek nincs számítógépes programozási készsége, akik könnyen használhatók. Népszerűsége az adatbányászat növekvő használatának köszönhető különböző célokra, mint például a hirdetési árak beállítása, az új gyógyszerek gyorsabb megtalálása vagy finom pénzügyi modellek. Az R-nek számos adatbányászati csomagja van.
Ez a kurzus magában foglalja az objektumok manipulációját R-ben, beleértve az olvasási adatokat, az R-csomagok hozzáférését, az R-funkciók írását és az informatív grafikonok készítését. Ez magában foglalja az adatok elemzését a közös statisztikai modellek használatával. A tanfolyam tanítja, hogyan kell használni az R szoftvert (https://www.r-project.org) mind a parancsvonalon, mind a grafikus felhasználói felületben (GUI).
Introductory R for Biologists
28 ÓrákR egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R a statisztikusok, a mérnökök és a tudósok között is találnak követőket számítógépes programozási készségek nélkül, akik könnyen használhatók. A népszerűsége annak köszönhető, hogy az adatbányászat egyre növekvő mértékben használja a különböző célokat, például a hirdetési árakat, az új gyógyszerek gyorsabb felkutatását vagy a pénzügyi modellek finomhangolását. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.
R
21 ÓrákR egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R a statisztikusok, a mérnökök és a tudósok között is találnak követőket számítógépes programozási készségek nélkül, akik könnyen használhatók. A népszerűsége annak köszönhető, hogy az adatbányászat egyre növekvő mértékben használja a különböző célokat, például a hirdetési árakat, az új gyógyszerek gyorsabb felkutatását vagy a pénzügyi modellek finomhangolását. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.
Neural Network in R
14 ÓrákEz a kurzus bemutatja a neurális hálózatok valós világban történő alkalmazását az R-projekt szoftver segítségével.
Advanced R Programming
7 ÓrákEz a kurzus olyan tudósok és statisztikusok számára készült, akik már rendelkeznek R & C++ kódolási képességekkel és R kóddal, és fejlett R kódolási képességekre van szükségük.
A cél az, hogy gyakorlati, fejlett R programozási kurzust adjon a résztvevőknek, akik érdeklődnek a módszerek alkalmazásával kapcsolatban.
Az ágazatspecifikus példákat arra használják, hogy a képzés a közönség számára releváns legyen
R Programming for Data Analysis
14 ÓrákEz a kurzus része a Data Scientist készségkészletnek (Domain: Data and Technology)
Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
7 ÓrákA Tidyverse sokoldalú R csomagok gyűjteménye az adatok tisztításához, feldolgozásához, modellezéséhez és megjelenítéséhez. Néhány a mellékelt csomagok közül: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.
Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet az adatokat manipulálni és megjeleníteni a Tidyverse eszközök használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Végezzen adatelemzést és hozzon létre vonzó vizualizációkat
- Készítsen hasznos következtetéseket a mintaadatok különféle adatkészleteiből
- Az adatok szűrése, rendezése és összefoglalása a feltáró kérdések megválaszolásához
- A feldolgozott adatokat informatív vonal-, oszlop- és hisztogramokká alakíthatja
- Adatok importálása és szűrése különféle adatforrásokból, beleértve az Excel , CSV és SPSS fájlokat
Közönség
- Az R nyelv kezdõi
- Az adatelemzés és az adatok megjelenítésének kezdője
A tantárgy formátuma
- Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
Building Web Applications in R with Shiny
7 ÓrákLeírás:
Ez egy olyan tanfolyam, melynek célja az R felhasználók számára, hogy megtanítsák a webalkalmazások létrehozását anélkül, hogy meg kellene tanulniuk a böngészőközi HTML , Java szkriptet és CSS .
Célkitűzés:
A Shiny alkalmazások működésének alapjait ismerteti.
A Shiny könyvtár összes, általánosan használt bemeneti / kimeneti / renderelési / panelolási funkcióját lefedi.