R Language oktatás Budapest

Az R Markdown egy szerzői keretrendszer, amely végrehajtható R kódot kombinál narratív szöveggel, hogy dinamikus és reprodukálható dokumentumokat hozzon létre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű R felhasználóknak szól, akik automatizált, dinamikus jelentéseket szeretnének készíteni R Markdown segítségével belső dokumentáció, kutatási publikációk vagy webes közzététel céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• R Markdown dokumentumokat létrehozni beágyazott R kódrészekkel és formázott szöveggel.
• Többféle formátumban kimeneteket generálni, beleértve a HTML, PDF és Word fájlokat.
• Paraméterezett jelentéseket és feltételes logikát használni dinamikus tartalom létrehozásához.
• A dokumentum megjelenését testreszabni témákkal, sablonokkal és LaTeX segítségével professzionális megjelenítés érdekében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) az adatelemzők és mindazok számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan használják és integrálják a Tableau, Python, R és SQL eszközöket az adatvizualizáció és elemzés területén.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Adatelemzést végezni Python, R és SQL segítségével.
• Beszámolók készítése adatvizualizációval a Tableau segítségével.
• Adatvezérelt döntéseket hozni az üzleti műveletekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtisztítani és elemezni az adatokat, statisztikai előrejelzéseket készíteni, és betekintő vizualizációkat létrehozni ezekkel az eszközökkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python, R, Power Query és Power BI alapjait az adatelemzéshez.
• Adathalmazok tisztítása és szervezése Python és Power Query segítségével.
• Statisztikai elemzés és előrejelzések készítése R-rel.
• Professzionális irányítópultok és jelentések készítése Power BI-val.
• Hatékonyan integrálni és elemezni az adatokat több forrásból.

A Shiny egy R csomag, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy interaktív és dinamikus webalkalmazásokat építsenek közvetlenül R-ben, anélkül, hogy JavaScript vagy komplex webes keretrendszerek ismerete szükséges lenne.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű R felhasználóknak szól, akik egyedi webalkalmazásokat szeretnének létrehozni és üzembe helyezni a Shiny segítségével adatvizualizáció, felhasználói interakció és jelentéskészítés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Interaktív webalkalmazásokat létrehozni a Shiny és R segítségével.
• Felhasználói felületeket tervezni reaktív elemekkel és dinamikus bemenetekkel.
• Adatvizualizációkat és jelentéskészítési funkciókat integrálni Shiny alkalmazásokba.
• Shiny alkalmazásokat helyileg vagy online üzembe helyezni és megosztani a Shiny Server vagy a Posit Cloud segítségével.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű számítástechnikai szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a Stata előnyeit statisztikai elemzésekhez és integrálni azt az R-rel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hatékonyan használni a Stata-t adatelemzésre és statisztikai modellezésre.
• Összehasonlítani a Stata funkcionalitását az SPSS és az R szoftverekkel.
• Integrálni a Stata-t az R-rel zökkenőmentes statisztikai számításokhoz.
• Munkafolyamatokat fejleszteni és automatizálni a Stata és az R használatával.

Az R egy nagyon népszerű, nyílt forráskódú környezet statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikák készítéséhez. Ez a kurzus bemutatja az R programozási nyelvet a hallgatóknak. A kurzus magában foglalja a nyelv alapjait, könyvtárakat és haladó fogalmakat. Haladó szintű adatelemzés és grafikonkészítés valós adatokkal.

Célközönség

Fejlesztők / adatelemzők

Időtartam

3 nap

Formátum

Előadások és gyakorlati feladatok

Az adatelemzés ma már nélkülözhetetlen eszköz az üzleti életben. A kurzus során kiemelt figyelmet fordítunk a gyakorlati adatelemzési készségek fejlesztésére. Célunk, hogy a résztvevők képesek legyenek adatokra alapozott válaszokat adni a következő kérdésekre: 

Mi történt?

• adatok feldolgozása és elemzése
• informatív adatvizualizációk készítése

Mi fog történni?

• jövőbeli teljesítmény előrejelzése
• előrejelzések értékelése

Mi kellene, hogy történjen?

• adatok átalakítása bizonyítékokon alapuló üzleti döntésekké
• folyamatok optimalizálása

Becslések szerint a strukturálatlan adatok több mint 90 százalékát teszik ki az összes adatnak, amelynek nagy része szöveges formában található. Blogbejegyzések, tweetek, közösségi média és egyéb digitális publikációk folyamatosan bővítik ezt a növekvő adatmennyiséget.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés az ebből az adatból nyerhető betekintésekre és jelentésekre fókuszál. Az R nyelv és a Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP) könyvtárak felhasználásával a számítástechnika, a mesterséges intelligencia és a számítási nyelvészet fogalmait és technikáit kombináljuk, hogy algoritmikusan megértsük a szöveges adatok mögötti jelentést. Az adatminták az ügyfél igényeinek megfelelően különböző nyelveken elérhetők.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek adathalmazokat (nagyokat és kicsiket) különböző forrásokból előkészíteni, majd a megfelelő algoritmusokat alkalmazni annak elemzésére és jelentésére.

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, intenzív gyakorlati munka, időnkénti tesztek a megértés ellenőrzésére

Az R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi iparágban. Pénzügyi alkalmazásokban használják, kezdve az alapvető kereskedési programoktól a kockázatkezelő rendszerekig.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan használják az R-t gyakorlati alkalmazások fejlesztésére, hogy megoldást nyújtsanak számos specifikus pénzügyi problémára.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az R programozási nyelv alapjait
• Kiválasztani és használni R csomagokat és technikákat pénzügyi adatok szervezésére, megjelenítésére és elemzésére különböző forrásokból (CSV, Excel, adatbázisok, web stb.)
• Alkalmazásokat építeni, amelyek megoldják az eszközallokáció, kockázatelemzés, befektetési teljesítmény és egyéb területeken felmerülő problémákat
• Hibakeresést, integrációt, üzembe helyezést és optimalizálást végezni egy R alkalmazásban

Célközönség

• Fejlesztők
• Elemzők
• Kvantok

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Megjegyzés

• Ez a képzés célja, hogy megoldásokat nyújtson a pénzügyi szakemberek által szembesülő alapvető problémákra. Ha azonban van egy konkrét téma, eszköz vagy technika, amelyet szeretne hozzáadni vagy részletesebben kifejteni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó szintű haladó R felhasználóknak szól, akik szeretnék felgyorsítani munkafolyamataikat, javítani a kód minőségét, és bonyolultabb elemzési feladatokkal foglalkozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: újrafelhasználható függvények létrehozására, adatmunkafolyamatok javítására, hibakeresésre és kódoptimalizálásra, valamint reprodukálható jelentések készítésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) azoknak az üzleti elemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni a kereskedést az algoritmikus kereskedelem, a Python és az R segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Algoritmusok alkalmazásával gyorsan vásárolni és eladni értékpapírokat meghatározott lépésekben.
• Csökkenteni a kereskedéssel járó költségeket az algoritmikus kereskedelem segítségével.
• Automatikusan monitorozni az árfolyamokat és kereskedéseket lebonyolítani.

A Big Data egy olyan kifejezés, amely a nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására szánt megoldásokat jelenti. Kezdetben a Google által kifejlesztett, ezek a Big Data megoldások fejlődtek tovább és más hasonló projektekhez is ihletet adtak, amelyek közül szoftverek nyílt forráskódúak. Az R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi iparban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő szintű adatelemzőknek szól, akik szeretnék használni az R programozást az adatok manipulálásához, alapvető adatelemzéshez és meggyőző vizualizációk készítéséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az R programozás alapjait.
• Alapvető adattudományi folyamatokat alkalmazni.
• Adatok vizuális ábrázolását létrehozni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek szól, akik R programozást szeretnének alkalmazni az SAS-ban klaszteranalízis céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Klaszteranalízis alkalmazása adatbányászat során
• Az R szintaxis elsajátítása klaszterezési megoldásokhoz
• Hierarchikus és nem hierarchikus klaszterezés implementálása
• Adatvezérelt döntések meghozatala az üzleti műveletek javítása érdekében

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik Pythonban és R-ben szeretnének programozni a KNIME-hez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gépi tanulási modellek tervezésére, építésére és üzembe helyezésére a KNIME-ben.
• Adatvezérelt döntések meghozatalára a műveletek során.
• Végponttól végpontig adattudományi projektek megvalósítására.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők a valós alkalmazások létrehozásának lépései során sajátítják el a gépi tanulás haladó technikáit R nyelven.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és alkalmazni a felügyelet nélküli tanulási technikákat
• Klaszterezést és osztályozást alkalmazni a valós adatok alapján történő előrejelzésekhez.
• Adatokat vizualizálni a gyors betekintés, döntéshozatal és további elemzés finomítása érdekében.
• Javítani a gépi tanulási modell teljesítményét hiperparaméter-hangolással.
• Modellt éles környezetbe helyezni egy nagyobb alkalmazásban való használatra.
• Haladó gépi tanulási technikákat alkalmazni a közösségi hálózati adatok, big data és egyéb kérdések megválaszolásához.

Az R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számítások, adatelemzés és grafikák készítésére. Az R-t egyre több vezető és adatelemző használja vállalatokban és az akadémiai környezetben. Az R követőkre talált a statisztikusok, mérnökök és tudósok körében is, akiknek nincs programozási tapasztalata, de könnyűnek találják a használatát. Népszerűségét az adatbányászat egyre szélesebb körű alkalmazása magyarázza, például a hirdetési árak meghatározásában, az új gyógyszerek gyorsabb felfedezésében vagy a pénzügyi modellek finomhangolásában. Az R széles választékot kínál az adatbányászatra szolgáló csomagokból.

Ez a kurzus azoknak az adattudósoknak és statisztikusoknak szól, akik már rendelkeznek alapvető R és C++ programozási ismeretekkel, valamint R kód írásának készségével, és haladó szintű R programozási tudásra van szükségük.

A cél egy gyakorlati, haladó szintű R programozási kurzus nyújtása azoknak a résztvevőknek, akik a módszereket munkájukban szeretnék alkalmazni.

Ágazatspecifikus példákkal tesszük relevánssá a képzést a célközönség számára.

A Shiny egy nyílt forráskódú R csomag, amely webfejlesztési keretrendszert biztosít interaktív webalkalmazások létrehozásához R használatával.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kombinálhatják az adattudományt és a webfejlesztést a Shiny, R és HTML segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Interaktív webalkalmazásokat készíteni R használatával a Shiny segítségével

Közönség

• Adattudósok
• Webfejlesztők
• Statisztikusok

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek szól, akik a Stata és az R használatával szeretnének nagy adatokat elemezni statisztikai elemzés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Statisztikai modelleket létrehozni a kulcsfontosságú változók és események előrejelzéséhez.
• Leíró vizualizációkat, összefoglaló táblázatokat, gyakoriságokat és egyebeket generálni.
• Nagy adatbázisokat kezelni és strukturálni az adatelemzés előkészítése érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik R-ben szeretnének programozni Tableau-hoz.

• Tableau elemzés implementálása R-rel.
• Értékek visszaadása Tableau-ba R tanulási algoritmusokkal.
• R függvények strukturálása és vizualizálása Tableau-ban.
• Adatvezérelt döntések meghozatala üzleti műveletekhez.

Leírás:

Ez a kurzus arra szolgál, hogy megtanítsa az R felhasználóknak, hogyan készíthetnek webalkalmazásokat anélkül, hogy keresztböngészős HTML, Javascript és CSS ismeretre lenne szükségük.

Cél:

A Shiny alkalmazások működésének alapjait mutatja be.

A Shiny könyvtár összes gyakran használt bemeneti/kimeneti/megjelenítési/paneles funkcióját bemutatja.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzők és üzleti szakemberek számára készült, akik időszakos előrejelzéseket szeretnének készíteni és adatelemzési munkafolyamatokat automatizálni az R segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az előrejelzési technikák alapjait R-ben.
• Alkalmazni az exponenciális simítást és az ARIMA modelleket időszakosan elemzésre.
• Használni a 'forecast' csomagot pontos előrejelzési modellek létrehozásához.
• Automatizálni az előrejelzési munkafolyamatokat üzleti és kutatási alkalmazásokhoz.