Zaawansowany R - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do analityków biznesowych, którzy chcą automatyzować transakcje za pomocą handlowania algorytmicznego, Pythona i R.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zastosować algorytmy do kupowania i sprzedawania papierów wartościowych w specjalizowanych inkrementach szybko.
• Zmniejszyć koszty związane z transakcjami za pomocą handlowania algorytmicznego.
• Automatycznie monitorować kursy akcji i wykonywać transakcje.

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.

Ta prowadzona przez instruktora, interaktywna trening w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowana do początkujących analityków danych, którzy chcą używać programowania w R do manipulacji danymi, wykonywania podstawowej analizy danych i tworzenia przekonujących wizualizacji.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

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

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do analityków danych, którzy chcą programować z użyciem R w SAS w celu analizy skupieniowej.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać analizę skupieniową do data mining
• Opanować składnię R dla rozwiązań skupieniowych.
• Implementować hierarchiczną i niehierarchiczną analizę skupień.
• Podjąć decyzje oparte na danych, które pomogą poprawić działanie firmy.

Analiza danych jest dziś kluczowym narzędziem w biznesie. Skupimy się na rozwijaniu umiejętności praktycznej, ręcznej analizy danych. Naszym celem jest pomoc uczestnikom w formułowaniu dowodowych odpowiedzi na pytania:

Co się stało?

• przetwarzanie i analiza danych
• tworzenie informatycznych wizualizacji danych

Co się stanie?

• prognozowanie przyszłych wyników
• ocena prognoz

Co powinno się stać?

• przekształcanie danych w dowodowe decyzje biznesowe
• 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 jest bardzo popularnym, otwartym oprogramowaniem do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. Kurs ten wprowadza studentów do języka programowania R. Pokrywa podstawy języka, biblioteki i zaawansowane koncepty. Zaawansowana analiza danych i tworzenie wykresów na podstawie rzeczywistych danych.

Grupa docelowa

Programiści / analitycy danych

Czas trwania

3 dni

Format

Wykłady i praktyki

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 prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają zaawansowane techniki Machine Learning z R, przechodząc przez proces tworzenia rzeczywistej aplikacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie i wdrożenie nienadzorowanych technik uczenia się
• Zastosowanie klastrowania i klasyfikacji do tworzenia prognoz w oparciu o rzeczywiste dane.
• Wizualizacja danych w celu szybkiego uzyskania wglądu, podejmowania decyzji i dalszego udoskonalania analizy.
• Poprawa wydajności modelu uczenia maszynowego przy użyciu dostrajania hiper-parametrów.
• Wdrożenie modelu do produkcji w celu wykorzystania w większej aplikacji.
• Zastosuj zaawansowane techniki uczenia maszynowego, aby odpowiedzieć na pytania dotyczące danych 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