R Grundkurs Träningskurs

Big Data är ett begrepp som avser lösningar för lagring och bearbetning av stora datamängder. Ursprungligen utvecklade av Google, har dessa Big Data-lösningar utvecklats och inspirerat andra liknande projekt, många av vilka är tillgängliga som open-source. R är ett populärt programspråk inom den finansiella branschen.

R är ett mycket populärt, öppet källkodsmiljö för statistiska beräkningar, dataanalys och grafik. Detta kurs introducerar studenterna till R-programmeringsspråket. Det täcker språkfundament, bibliotek och avancerade koncept. Avancerad dataanalys och visualisering med verkliga världsdata.

Målgrupp

Utvecklare / dataanalytiker

Varaktighet

3 dagar

Format

Föreläsningar och praktiska övningar

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till mellannivå-dataanalytiker och affärsprofessionella som vill utföra tidsserieprognoser och automatisera dataanalysarbetsflöden med R.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i prognostekniker i R.
• Använda exponentiell utjämning och ARIMA-modeller för tidsserieanalys.
• Använda 'forecast' paketet för att generera exakta prognosmodeller.
• Automatisera prognosarbetsflöden för affärs- och forskningsapplikationer.

R är ett open source-fritt programmeringsspråk för statistisk databehandling, dataanalys och grafik R används av ett växande antal chefer och dataanalyser inom företag och akademi R har ett brett utbud av paket för data mining .

Målgrupp

Företagsägare (marknadsföringschefer, produktchefer, kundbaschefer) och deras team; kundinsiktsprofiler.

Översikt

Kursen följer kundlivscykeln från att förvärva nya kunder, hantera de existerande kunderna för lönsamhet, bibehålla goda kunder och slutligen förstå vilka kunder som lämnar oss och varför. Vi kommer att arbeta med riktiga (om än anonyma) data från en mängd olika branscher, inklusive telekommunikation, försäkring, media och högteknik.

Format

Instruktorledd utbildning över fem halvdagars sessioner med övningsuppgifter i klassrummet samt läxor. Kursen kan hållas antingen som klassundervisning eller på distans (online).

R är ett öppet, fritt programmeringsspråk för statistisk beräkning, dataanalys och grafik. R används av ett växande antal chefer och dataanalytiker inom företag och akademin. R har ett brett utbud av paket för datamining.

Publik

• chefer
• utvecklare
• vetenskapsmän
• studenter

Kursformat

onlineinstruktion och diskussion ELLER ansikte-till-ansikte-workshops

R  är en öppen källkod fri programmeringsspråk för statistisk databehandling, dataanalys och grafik. Forskning används av ett växande antal chefer och dataanalytiker inom företag och akademier. R har också hittat följare bland statistiker, ingenjörer och forskare utan datorprogrammeringsförmåga som tycker att det är lätt att använda. Dess popularitet beror på den ökande användningen av data mining för olika ändamål som att sätta reklampriser, hitta nya läkemedel snabbare eller fina ekonomiska modeller. R har ett brett utbud av paket för data mining.

Kursen täcker manipulationen av objekt i R inklusive läsdata, tillgång till R-paket, skriv R-funktioner och göra informativa diagram. Det inkluderar analys av data med hjälp av vanliga statistiska modeller. Kursen lär hur man använder R-programvaran (https://www.r-project.org) både på en kommandolinje och i ett grafiskt användargränssnitt (GUI).

R är ett fritt programmeringsspråk med öppen källkod för statistisk beräkning, dataanalys och grafik. R används av ett växande antal chefer och dataanalytiker inom företag och akademi. R har också hittat följare bland statistiker, ingenjörer och forskare utan datorprogrammeringsfärdigheter som tycker det är lätt att använda. Dess popularitet beror på den ökande användningen av data mining för olika mål såsom fastställda annonspriser, snabbare hitta nya läkemedel eller finjustera finansiella modeller. R har ett brett utbud av paket för data mining.

R är ett fritt programmeringsspråk med öppen källkod för statistisk beräkning, dataanalys och grafik. R används av ett växande antal chefer och dataanalytiker inom företag och akademi. R har också hittat följare bland statistiker, ingenjörer och forskare utan datorprogrammeringsfärdigheter som tycker det är lätt att använda. Dess popularitet beror på den ökande användningen av data mining för olika mål såsom fastställda annonspriser, snabbare hitta nya läkemedel eller finjustera finansiella modeller. R har ett brett utbud av paket för data mining.

Den här kursen är en introduktion till att använda neurala nätverk för att lösa verkliga problem med R-projektprogramvaran.

Denna kurs är avsedd för datavetare och statistiker som redan har grundläggande R- och C++ kodningsfärdigheter och R-kod och behöver avancerade R-kodningsfärdigheter.

Syftet är att erbjuda en praktisk avancerad R-programmeringskurs till deltagare som är intresserade av att tillämpa metoderna i arbetet.

Branschspecifika exempel används för att göra utbildningen relevant för publiken.

Denna kurs ingår i Data Scientist-kompetensområdet (Domän: Data och Teknik)

Målgrupp

Kursformat

Efter detta utbildning kommer deltagarna att kunna:

I denna instruktörsledda, liveutbildning lär sig deltagarna hur man manipulerar och visualiserar data med verktygen som ingår i Tidyverse.

Tidyverse är en samling flexibla R-paket för att rensa, bearbeta, modellera och visualisera data. Några av de paket som ingår är: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr och tibble.

• Nybörjare till R-språket
• Nybörjare till dataanalys och datavisualisering

• Delvis föreläsningar, delvis diskussioner, övningar och mycket praktisk övning

• Utföra dataanalys och skapa tilltalande visualiseringar
• Dra användbara slutsatser från olika datasets med provdata
• Filtrera, sortera och summera data för att svara på utforskande frågor
• Omvandla bearbetade data till informativa linjediagram, stapeldiagram, histogramm
• Importera och filtrera data från olika datakällor, inklusive Excel, CSV och SPSS-filer

Beskrivning:

Det här är en kurs som är utformad för att lära R-användare hur man skapar webapps utan att behöva lära sig cross-browser script och .

Mål:

Täcker grunderna för hur Shiny-appar fungerar.

Täcker alla vanligt förekommande inmatnings-/utmatnings-/renderings-/panelingsfunktioner från Shiny-biblioteket.