Prognos med R Träningskurs

Big Data är en term som avser lösningar avsedda för lagring och bearbetning av stora datamängder. Dessa Big Data lösningar har utvecklats initialt av Go ogle och har utvecklats och inspirerat andra liknande projekt, av vilka många är tillgängliga som open source. R är ett populärt programmeringsspråk inom finansbranschen.

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 en mycket populär, öppen källkodsmiljö för statistisk beräkning, dataanalys och grafik. Denna kurs introducerar R-programmeringsspråket för studenter. Den täcker grunderna i språket, bibliotek och avancerade koncept. Avancerad dataanalys och grafik med verklighetsbaserad data.

Publik

Utvecklare / dataanalytiker

Varaktighet

3 dagar

Format

Föreläsningar och praktiska övningar

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 ett brett utbud av paket för data mining.

R är ett gratis programmeringsspråk med öppen källkod för statistisk beräkning, dataanalys och grafik. R används av ett växande antal chefer och dataanalytiker inom företag och den akademiska världen. R har ett brett utbud av paket för datautvinning.

Publik

Business ägare (marknadschefer, produktchefer, kundbas chefer) och deras team; kundinsikter proffs.

Översikt

Kursen följer kundens livscykel från att skaffa nya kunder, hantera befintliga kunder för lönsamhet, behålla bra kunder och slutligen förstå vilka kunder som lämnar oss och varför. Vi kommer att arbeta med verkliga (om anonym) data från olika branscher inklusive telekommunikation, försäkring, media och högteknologi.

Formatera

Instruktörsledad utbildning under fem halvdagssessioner med klasserövningar och läxor. Det kan levereras som klassrum eller distans (online).

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.