Zaawansowany R - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków biznesowych, którzy chcą zautomatyzować handel za pomocą handlu algorytmicznego, Pythona i R.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać algorytmy do szybkiego kupna i sprzedaży papierów wartościowych w określonych interwałach.
• Zmniejszać koszty związane z handlem dzięki handlowi algorytmicznemu.
• Automatycznie monitorować ceny akcji i składać zlecenia.

Big Data to termin odnoszący się do rozwiązań przeznaczonych do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Rozwiązania te, początkowo opracowane przez Google, ewoluowały i zainspirowały inne podobne projekty, z których wiele jest dostępnych jako oprogramowanie open-source. R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do początkujących analityków danych, którzy chcą wykorzystać programowanie R do manipulacji danymi, przeprowadzania podstawowych analiz danych oraz tworzenia atrakcyjnych wizualizacji w celu uzyskania wniosków.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy programowania w R.
• Stosować podstawowe procesy nauki o danych.
• Tworzyć wizualne reprezentacje danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych, którzy chcą programować w R w SAS do analizy skupień.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Wykorzystywać analizę skupień do eksploracji danych
• Opanować składnię R do rozwiązań związanych z grupowaniem
• Implementować hierarchiczne i niehierarchiczne grupowanie
• Podejmować decyzje oparte na danych, aby usprawnić działanie firmy

Analiza danych to kluczowe narzędzie w dzisiejszym biznesie. Skupimy się na rozwijaniu umiejętności praktycznej analizy danych. Celem jest pomoc uczestnikom w udzielaniu odpowiedzi opartych na dowodach na pytania:

Co się wydarzyło?

• przetwarzanie i analiza danych
• tworzenie informatywnych wizualizacji danych

Co się wydarzy?

• prognozowanie przyszłych wyników
• ocena prognoz

Co powinno się wydarzyć?

• przekształcanie danych w decyzje biznesowe oparte na dowodach
• optymalizacja procesów

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie podstawowym, którzy chcą czyścić i analizować dane, tworzyć prognozy statystyczne oraz tworzyć wnikliwe wizualizacje za pomocą tych narzędzi.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy Python, R, Power Query i Power BI do analizy danych.
• Czyścić i organizować zbiory danych za pomocą Python i Power Query.
• Wykonywać analizy statystyczne i prognozy za pomocą R.
• Tworzyć profesjonalne pulpity nawigacyjne i raporty za pomocą Power BI.
• Skutecznie integrować i analizować dane z wielu źródeł.

R to bardzo popularne, otwarte środowisko do obliczeń statystycznych, analizy danych i tworzenia grafiki. Ten kurs wprowadza studentów w język programowania R. Obejmuje podstawy języka, biblioteki oraz zaawansowane koncepcje. Zaawansowana analiza danych i tworzenie wykresów na podstawie rzeczywistych danych.

Grupa docelowa

Programiści / analitycy danych

Czas trwania

3 dni

Format

Wykłady i zajęcia praktyczne

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym, którzy chcą opanować podstawy R i pracy z danymi.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć środowisko programistyczne R i interfejs RStudio.
• Importować, manipulować i eksplorować zbiory danych za pomocą poleceń i pakietów R.
• Wykonywać podstawowe analizy statystyczne i podsumowywanie danych.
• Generować wizualizacje za pomocą zarówno podstawowego R, jak i ggplot2.
• Skutecznie zarządzać obszarami roboczymi, skryptami i pakietami.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do analityków danych na poziomie średniozaawansowanym oraz profesjonalistów biznesowych, którzy chcą wykonywać prognozowanie szeregów czasowych i automatyzować przepływy pracy związane z analizą danych przy użyciu R.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy technik prognozowania w R.
• Stosować wygładzanie wykładnicze i modele ARIMA do analizy szeregów czasowych.
• Wykorzystywać pakiet 'forecast' do tworzenia dokładnych modeli prognozowania.
• Automatyzować przepływy pracy związane z prognozowaniem dla zastosowań biznesowych i badawczych.

R to darmowy, otwartoźródłowy język programowania przeznaczony do obliczeń statystycznych, analizy danych oraz tworzenia grafiki. R jest coraz częściej wykorzystywany przez menedżerów i analityków danych w korporacjach oraz środowiskach akademickich. R oferuje szeroki wybór pakietów do eksploracji danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą programować w Pythonie i R dla KNIME.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Planować, budować i wdrażać modele uczenia maszynowego w KNIME.
• Podejmować decyzje oparte na danych dotyczące operacji.
• Realizować kompleksowe projekty z zakresu nauki o danych.

Szacuje się, że nieustrukturyzowane dane stanowią ponad 90% wszystkich danych, z czego większość ma postać tekstową. Posty na blogach, tweety, media społecznościowe i inne publikacje cyfrowe ciągle powiększają tę rosnącą bazę danych.

Ten prowadzony przez instruktora kurs na żywo koncentruje się na wydobywaniu wniosków i znaczeń z tych danych. Wykorzystując język R oraz biblioteki Przetwarzania Języka Naturalnego (NLP), łączymy koncepcje i techniki z dziedzin informatyki, sztucznej inteligencji i lingwistyki obliczeniowej, aby algorytmicznie zrozumieć znaczenie danych tekstowych. Próbki danych są dostępne w różnych językach zgodnie z wymaganiami klienta.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli przygotować zestawy danych (duże i małe) z różnych źródeł, a następnie zastosować odpowiednie algorytmy do analizy i raportowania ich znaczenia.

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, intensywne ćwiczenia praktyczne, okazjonalne testy sprawdzające zrozumienie

R to darmowy język programowania typu open-source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest wykorzystywany przez coraz większą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowisku akademickim. R oferuje szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żywo uczestnicy nauczą się zaawansowanych technik uczenia maszynowego z wykorzystaniem R, tworząc jednocześnie rzeczywistą aplikację.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć i wdrożyć techniki uczenia nienadzorowanego
• Stosować klasteryzację i klasyfikację do przewidywania na podstawie rzeczywistych danych.
• Wizualizować dane, aby szybko uzyskać wgląd, podejmować decyzje i dalej doskonalić analizę.
• Poprawić wydajność modelu uczenia maszynowego poprzez strojenie hiperparametrów.
• Wdrożyć model do użytku w większej aplikacji.
• Stosować zaawansowane techniki uczenia maszynowego do odpowiadania na pytania dotyczące danych z sieci społecznościowych, dużych zbiorów danych i innych.

Grupa docelowa

Format kursu

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

W tym prowadzonym przez instruktora, live szkoleniu, uczestnicy nauczą się, jak manipulować i wizualizować dane przy użyciu narzędzi zawartych w Tidyverse.

Tidyverse to zbiór wszechstronnych pakietów R do czyszczenia, przetwarzania, modelowania i wizualizacji danych. Niektóre z wchodzących w skład pakietów to: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr i tibble.

• Początkujący w języku R
• Początkujący w analizie i wizualizacji danych

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

• Przeprowadzać analizę danych i tworzyć atrakcyjne wizualizacje
• Wyciągać użyteczne wnioski z różnych zestawów danych przykładowych
• Filtrować, sortować i podsumowywać dane, aby odpowiadać na pytania eksploracyjne
• Przekształcać przetworzone dane w informacyjne wykresy liniowe, słupkowe, histogramy
• Importować i filtrować dane z różnych źródeł, w tym z plików Excel, CSV i SPSS