Marketing Analytics using 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 källkods-miljö för statistisk datoranvändning, dataanalys och grafik. Denna kurs introducerar R-programmeringsspråket för studenter. Den täcker språkliga grundläggande krav, bibliotek och avancerade koncept. Avancerad dataanalys och grafer med verkliga data.

Publik

Utvecklare / dataanalytiker

Varaktighet

3 dagar

Format

Föreläsningar och Hands-on

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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller on-site) riktar sig till dataanalytiker och affärsprofessionella på medelnivå som vill utföra tidsserieanalys och automatisera dataanalysarbetsflöden med R.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i prognostiseringstekniker i R.
• Tillämpa exponentiell utjämning och ARIMA-modeller för tidsserieanalys.
• Utnyttja ‘forecast’-paketet för att generera korrekta prognostiseringsmodeller.
• Automatisera prognosarbetsflöden för affärs- och forskningsapplikationer.

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.

Denna kurs är en introduktion till tillämpning av neurala nätverk i verkliga problem med R-projektprogram.

Denna kurs är för datavetare och statistiker som redan har grundläggande R & C++ kodningskompetens och R-kod och behöver avancerade R-kodningskunskaper.

Syftet är att ge en praktisk avancerad R-programmeringskurs till deltagare som är intresserade av att tillämpa metoderna på jobbet.

Sektorspecifika exempel används för att göra utbildningen relevant för publiken

Kursen är en del av Data Scientist-kompetensuppsättningen (Domain: Data and Technology)

Tidyverse är en samling mångsidiga R-paket för rengöring, bearbetning, modellering och visualisering av data. Några av de paket som ingår är: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr och tibble.

I denna instruktörsledda, liveträning, kommer deltagarna att lära sig att manipulera och visualisera data med hjälp av verktygen som ingår i Tidyverse .

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Utför dataanalys och skapa tilltalande visualiseringar
• Dra användbara slutsatser från olika datamängder av provdata
• Filtrera, sortera och sammanfatta data för att besvara utforskande frågor
• Förvandla bearbetade data till informativa raddiagram, stapelldiagram, histogram
• Importera och filtrera data från olika datakällor, inklusive Excel , CSV- och SPSS-filer

Publik

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

Kursformat

• Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Beskrivning:

Detta är en kurs som är utformad för att lära R-användare hur man skapar webbappar utan att behöva lära sig HTML -browser, Java skript och CSS webbläsare.

Mål:

Täcker grunderna för hur Shiny-appar fungerar.

Täcker alla vanliga input / output / rendering / paneling-funktioner från Shiny-biblioteket.