Курс за обучение по Разширен R
Този курс покрива напреднени теми в R програмиране.
План на курса
- Rstudio IDE
- Манипулиране на данни с dplyr, tidyr, reshape2
- Обектно-ориентирано програмиране в R
- Профилиране на производителност
- Обработка на изключения
- Отстраняване на грешки в код на R
- Създаване на пакети в R
- Възпроизводимо изследване с knitr и RMarkdown
- C/C++ кодиране в R
- Писане и компилиране на C/C++ код от R
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Разширен R - Booking
Курс за обучение по Разширен R - Enquiry
Разширен R - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Отзиви от потребители (1)
Гъвкавият и приятелски стил. Научавам точно това, което беше полезно и подходящо за мен.
Jenny
Курс - Advanced R
Машинен превод
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Programming с Big Data в R
21 часаBig Data е термин, който се отнася до решения, предназначени за съхранение и обработка на големи набори от данни. Първоначално разработени от Google, тези решения за големи данни се развиха и вдъхновиха други подобни проекти, много от които са достъпни като отворен код. R е популярен език за програмиране във финансовата индустрия.
R Основи
21 часаR е безплатен език за програмиране с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от нарастващ брой мениджъри и анализатори на данни в корпорации и академични среди. R също намери последователи сред статистици, инженери и учени без умения за компютърно програмиране, които го намират за лесен за използване. Популярността му се дължи на нарастващото използване на извличане на данни за различни цели като определяне на рекламни цени, по-бързо намиране на нови лекарства или фина настройка на финансовите модели. R има голямо разнообразие от пакети за извличане на данни.
Анализ на данни с R
21 часаR е език за статистическо програмиране, анализ на данни и графики с отворен код. Той е много популярен в света на анализите на данни и статистическите изследвания. Този курс внася студентите в езика за програмиране R. Обяснено е основата на езика, библиотеките и напредналите концепции. Показват се напреднали анализи на данни и графики с реални данни.
Целова публика
Разработчици / анализи на данни
Траене
3 дни
Формат
Лекции и практическа работа
Извличане на данни с R
14 часаR е безплатен език за програмиране с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от нарастващ брой мениджъри и анализатори на данни в корпорации и академични среди. R има голямо разнообразие от пакети за извличане на данни.
Прогнозиране с Р
14 часаТози курс с инструктор, проводим на живо (онлайн или на място), е предназначен за данни аналитици и бизнес професионалисти на среден ниво, които желаят да изпълняват прогнозиране на временни редове и да автоматизират потокове за анализ на данни с помощта на R.
До края на този курс участниците ще могат да:
- Разберат основните принципи на техниките за прогнозиране в R.
- Прилагат експоненциално гладене и модели ARIMA за анализ на временни редове.
- Използват пакета ‘forecast’, за да създават точни модели за прогнозиране.
- Автоматизират прогнозни потокове за бизнес и научни приложения.
Маркетингови Анализи с R
21 часаПублика
Business собственици (маркетинг мениджъри, продуктови мениджъри, мениджъри на база клиенти) и техните екипи; професионалисти в прозренията на клиентите.
Преглед
Курсът следва жизнения цикъл на клиента от придобиването на нови клиенти, управлението на съществуващите клиенти за рентабилност, задържането на добри клиенти и накрая разбирането кои клиенти ни напускат и защо. Ще работим с реални (ако са анонимни) данни от различни индустрии, включително телекомуникации, застраховане, медии и високи технологии.
формат
Водено от инструктор обучение в рамките на пет полудневни сесии с упражнения в клас, както и домашна работа. Може да се проведе като класна стая или дистанционен (онлайн) курс.
R за анализ на данни и изследвания
7 часаПублика
- мениджъри разработчици учени студенти
Формат на курса
онлайн инструкции и дискусии ИЛИ семинари лице в лице
Въведение в R
21 часаR е свободен език за програмиране с отворен код за статистически компютри, анализ на данни и графики. Изследванията се използват от нарастващ брой мениджъри и аналитици на данни в корпорациите и академиите. R също така е намерил последователи сред статистиците, инженерите и учените без умения за компютърно програмиране, които го намират лесен за използване. Нейната популярност се дължи на нарастващото използване на данните за различни цели като определяне на рекламни цени, намиране на нови лекарства по-бързо или фини финансови модели. R има широк спектър от пакети за извличане на данни.
Този курс обхваща манипулацията на обекти в R включително данни за четене, достъп до R пакети, писане на R функции и създаване на информативни графики. Той включва анализ на данни с помощта на общи статистически модели. Курсът учи как да се използва софтуерът R (https://www.r-project.org) както на командна линия, така и в графичен потребителски интерфейс (GUI).
Въведение в R за Биолози
28 часаR е безплатен език за програмиране с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от нарастващ брой мениджъри и анализатори на данни в корпорации и академични среди. R също намери последователи сред статистици, инженери и учени без умения за компютърно програмиране, които го намират за лесен за използване. Популярността му се дължи на нарастващото използване на извличане на данни за различни цели като определяне на рекламни цени, по-бързо намиране на нови лекарства или фина настройка на финансовите модели. R има голямо разнообразие от пакети за извличане на данни.
R
21 часаR е безплатен език за програмиране с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. R се използва от нарастващ брой мениджъри и анализатори на данни в корпорации и академични среди. R също намери последователи сред статистици, инженери и учени без умения за компютърно програмиране, които го намират за лесен за използване. Популярността му се дължи на нарастващото използване на извличане на данни за различни цели като определяне на рекламни цени, по-бързо намиране на нови лекарства или фина настройка на финансовите модели. R има голямо разнообразие от пакети за извличане на данни.
Невронна мрежа в R
14 часаТози курс е въведение в приложението на нейронни мрежи в реални проблеми с използването на софтуерна платформа R-project.
Разширено R Programming
7 часаТози курс е предназначен за специалисти по данни и статистици, които вече притежават базови умения за програмиране и код на R и имат нужда от напреднали умения за програмиране на R.
Целта е да се предостави практичен напреднал курс по програмиране на R за участници, заинтересовани в приложението на методите на работно място.
Използват се примерни примери, специфични за сектора, за да се направи обучението актуално за аудиторията.
R Programming за анализ на данни
14 часаТози курс е част от уменията на данни специалист (Област: Данни и технологии)
Въведение във визуализацията на данни с Tidyverse и R
7 часаЦелева аудитория
Формат на курса
След края на това обучение участниците ще могат да:
В този курс с инструктор, участниците ще научат как да манипулират и визуализират данни, използвайки инструментите, включени в Tidyverse.
Tidyverse е колекция от разнообразни пакети на R за почистване, обработка, моделиране и визуализация на данни. Някои от пакетите, включени в него са: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr и tibble.
- Началоци в езика R
- Началоци в анализ на данни и визуализация на данни
- Частично лекции, частично дискусии, упражнения и много практика
- Извършват анализ на данни и създават привлекателни визуализации
- Извличат полезни заключения от различни набори от примерни данни
- Филтруват, сортират и резюмират данни, за да отговорят на експлоративни въпроси
- Превръщат обработени данни в информативни линейни графики, столбови графики, хистограми
- Внасят и филтруват данни от различни източници, включително Excel, CSV и SPSS файлове
Изграждане на уеб приложения в R с Shiny
7 часаОписание:
Това е курс, предназначен да научи потребители на R, как да създават уеб приложения без да е необходимо да учат крос-браузър HTML, Java скриптове и CSS.
Цел:
Покриват се основите на работата на Shiny приложения.
Покриват се всички често използвани функции за вход/изход/рендериране/панелиране от библиотеката Shiny.