Prognozowanie w R - Plan Szkolenia
Forecasting z R ma na celu pomóc uczestnikom zautomatyzować procesy prognozowania przy użyciu modeli statystycznych i języka programowania R. Kurs obejmuje kluczowe techniki prognozowania, w tym modele ARIMA, wygładzanie wykładnicze i wykorzystanie potężnego pakietu "forecast" w R.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych i specjalistów biznesowych, którzy chcą prognozować szeregi czasowe i automatyzować przepływy pracy analizy danych za pomocą R.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy technik prognozowania w R.
- Zastosować wygładzanie wykładnicze i modele ARIMA do analizy szeregów czasowych.
- Wykorzystać pakiet "prognoza" do generowania dokładnych modeli prognostycznych.
- Zautomatyzować przepływy pracy prognozowania dla aplikacji biznesowych i badawczych.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Plan Szkolenia
Forecasting z R
- Wprowadzenie do Forecasting
- Wygładzanie wykładnicze
- Modele ARIMA
- Pakiet "Prognoza
Pakiet „Prognoza”
- dokładność
- Acf
- arfima
- Arima
- arima.errors
- auto.arima
- nietoperze
- BoxCox
- BoxCox.lambda
- croston
- CV
- dm.test
- dshw
- ets
- fitted.Arima
- prognoza
- forecast.Arima
- forecast.bats
- forecast.ets
- forecast.HoltWinters
- forecast.lm
- forecast.stl
- forecast.StructTS
- gaz
- złoto
- logLik.ets
- ma
- meanf
- dni miesiąca
- msts
- na.interp
- naiwny
- ndiffs
- nnetar
- plot.bats
- plot.ets
- plot.forecast
- rwf
- seasadj
- seasonaldummy
- seasonplot
- ses
- simulate.ets
- sindexf
- splinef
- subset.ts
- taylor
- tbats
- thetaf
- tsdisplay
- tslm
- wineind
- woolyrnq
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowe ogólne umiejętności matematyczne i statystyczne
- Programming w dowolnym języku zalecane, ale niekonieczne
Uczestnicy
- Analitycy danych
- Specjaliści ds. wywiadu Business
- Statystycy i badacze zaangażowani w projekty prognostyczne
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Prognozowanie w R - Plan Szkolenia - Booking
Prognozowanie w R - Plan Szkolenia - Enquiry
Prognozowanie w R - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (5)
wiedza trenera, dostosowana do potrzeb, wszystkie tematy objęte szkoleniem
eleni - EUAA
Szkolenie - Forecasting with R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Dobrze przemyślane i wysokiej jakości materiały planistyczne.
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Szkolenie - Forecasting with R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
on jest cierpliwy
Abdul De kock - Vodacom
Szkolenie - Forecasting with R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Mam na prawdę podobało się jego wiedza i praktyczne przykłady.
Irina Tulgara
Szkolenie - Forecasting with R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Wiele wiedzy – teoretycznej i praktycznej.
Anna Alechno
Szkolenie - Forecasting with R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
R dla analityków danych i naukowców
7 godzinUczestnicy
- menedżerowie
- deweloperzy
- naukowcy
- studenci
Format kursu
instruktaż i dyskusja online LUB warsztaty bezpośrednie
Wprowadzenie do R
21 godzinR to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R znalazł również zwolenników wśród statystyków, inżynierów i naukowców bez umiejętności programowania komputerowego, którzy uważają go za łatwy w użyciu. Jego popularność wynika z rosnącego wykorzystania eksploracji danych do różnych celów, takich jak ustalanie cen reklam, szybsze znajdowanie nowych leków lub dostrajanie modeli finansowych. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Ten kurs obejmuje manipulowanie obiektami w R, w tym odczytywanie danych, uzyskiwanie dostępu do pakietów R, pisanie funkcji R i tworzenie wykresów informacyjnych. Kurs uczy, jak korzystać z oprogramowania R (https://www.r-project.org) zarówno w wierszu poleceń, jak i w graficznym interfejsie użytkownika (GUI).
Analiza Marketingowa w R
21 godzinUczestnicy
Business właściciele (kierownicy ds. marketingu, kierownicy ds. produktu, kierownicy ds. bazy klientów) i ich zespoły; specjaliści ds. analizy klientów.
Przegląd
Kurs śledzi cykl życia klienta od pozyskiwania nowych klientów, zarządzania istniejącymi klientami w celu uzyskania rentowności, utrzymania dobrych klientów i wreszcie zrozumienia, którzy klienci nas opuszczają i dlaczego. Będziemy pracować z prawdziwymi (jeśli anonimowymi) danymi z różnych branż, w tym telekomunikacji, ubezpieczeń, mediów i zaawansowanych technologii.
Format
Szkolenie prowadzone przez instruktora w trakcie pięciu półdniowych sesji z ćwiczeniami w klasie oraz zadaniami domowymi. Szkolenie może być prowadzone w klasie lub na odległość (online).
Sieci Neuronowe w R
14 godzinKurs ten jest wprowadzeniem do stosowania sieci neuronowych w rzeczywistych problemach przy użyciu oprogramowania R-project.
Advanced R Programming
7 godzinTen kurs jest przeznaczony dla naukowców zajmujących się danymi i statystyków, którzy mają już podstawowe umiejętności kodowania R & C++ i kod R i potrzebują zaawansowanych umiejętności kodowania R.
Celem jest przeprowadzenie praktycznego, zaawansowanego kursu programowania w języku R dla uczestników zainteresowanych zastosowaniem metod w pracy.
Aby szkolenie było odpowiednie dla odbiorców, wykorzystywane są przykłady specyficzne dla danego sektora.
Data Mining z wykorzystaniem R
14 godzinR to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Programming with Big Data in R
21 godzinBig Data to termin odnoszący się do rozwiązań przeznaczonych do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Opracowane początkowo przez Google rozwiązania Big Data ewoluowały i zainspirowały inne podobne projekty, z których wiele jest dostępnych jako open-source. R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej.
R
21 godzinR to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R znalazł również zwolenników wśród statystyków, inżynierów i naukowców bez umiejętności programowania komputerowego, którzy uważają go za łatwy w użyciu. Jego popularność wynika z rosnącego wykorzystania eksploracji danych do różnych celów, takich jak ustalanie cen reklam, szybsze znajdowanie nowych leków lub dostrajanie modeli finansowych. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Building Web Applications in R with Shiny
7 godzinOpis:
Jest to kurs zaprojektowany, aby nauczyć użytkowników R, jak tworzyć aplikacje internetowe bez konieczności uczenia się HTML, Javascript i CSS w różnych przeglądarkach.
Cel:
Obejmuje podstawy działania aplikacji Shiny.
Obejmuje wszystkie najczęściej używane funkcje wejścia/wyjścia/renderowania/panelowania z biblioteki Shiny.
Introductory R for Biologists
28 godzinR to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R znalazł również zwolenników wśród statystyków, inżynierów i naukowców bez umiejętności programowania komputerowego, którzy uważają go za łatwy w użyciu. Jego popularność wynika z rosnącego wykorzystania eksploracji danych do różnych celów, takich jak ustalanie cen reklam, szybsze znajdowanie nowych leków lub dostrajanie modeli finansowych. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Data Analytics With R
21 godzinR to bardzo popularne środowisko open source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. Ten kurs wprowadza studentów w język programowania R. Obejmuje podstawy języka, biblioteki i zaawansowane koncepcje. Zaawansowana analiza danych i wykresy z rzeczywistymi danymi.
Odbiorcy
Programiści / analityka danych
Czas trwania
3 dni
Format
Wykłady i ćwiczenia praktyczne
R Programming for Data Analysis
14 godzinTen kurs jest częścią zestawu umiejętności Data Scientist (Domain: Data and Technology)
Data Mining & Machine Learning with R
14 godzinR to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Predictive Modelling with R
14 godzinR to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
7 godzinGrupa docelowa
Format kursu
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się manipulowania i wizualizacji danych za pomocą narzędzi zawartych w Tidyverse.
Tidyverse to zbiór wszechstronnych pakietów R służących do czyszczenia, przetwarzania, modelowania i wizualizacji danych. Niektóre z pakietów zawartych w zbiorze to: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr oraz tibble.
- Początkujący w języku R
- Początkujący w analizie danych i wizualizacji danych
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywne praktyczne ćwiczenia
- Wykonanie analizy danych i stworzenie przyjemnych wizualizacji
- Wnioskowanie użytecznych wniosków z różnych zestawów danych próbek
- Filtrowanie, sortowanie i podsumowywanie danych w celu odpowiedzi na pytania eksploracyjne
- Przekształcanie przetworzonych danych w informacyjne wykresy liniowe, wykresy słupkowe i histogramy
- Importowanie i filtrowanie danych z różnych źródeł danych, w tym Excel, CSV i plików SPSS