Онлайн или на място, ръководени от инструктори на живо R (R Language) курсове за обучение демонстрират чрез практическа практика различни аспекти на езика R, включително основите на R програмирането, разширеното R програмиране и R за анализ на данни и визуализация на данни. Нашите обучителни упражнения засягат реални проблеми и решения в области като финанси, банкиране и застраховане. Курсовете за обучение на NobleProg R варират от курсове за начинаещи до курсове за напреднали и са популярни сред компаниите, които желаят да приемат R за разработване на приложения за машинно обучение и дълбоко обучение. R обучението се предлага като „онлайн обучение на живо“ или „обучение на живо на място“. Онлайн обучението на живо (известно още като „дистанционно обучение на живо“) се извършва чрез интерактивен отдалечен работен плот . Обучението на живо на място може да се проведе локално в помещенията на клиента в България или в корпоративните центрове за обучение на NobleProg в България. NobleProg -- Вашият местен доставчик на обучение
Machine Translated
Oтзиви от потребители
★★★★★
★★★★★
Висококвалифициран треньор. Квалифициран както в науката за данни, така и в напредналото R програмиране, способен да предостави задълбочено обяснение на сложни проблеми и от двата свята. Знанията бяха високоспециализирани и ще бъдат изключително ценни за работата ми. Просто казано: това беше най-добрият курс за обучение, в който съм участвал.
Maria Świderek, Ministerstwo Zdrowia
Course: Advanced R Programming
Machine Translated
Много примери и упражнения, свързани с темата на обучението.
Анализът на данни е наука за анализиране на необработени данни, за да се получат прозрения и тенденции. Tableau е водещ инструмент за бизнес разузнаване и визуализация на данни, докато SQL е най-често използваният език за заявки към бази данни. Заедно с два от най-популярните програмни езици за наука за данни, Python и R, Tableau и SQL предоставят стабилно решение от край до край, което може да помогне за ефективното визуализиране и анализиране на данните.Това водено от инструктор обучение на живо (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни и всеки, който се интересува да научи как да използва и интегрира Tableau, Python, R и SQL за визуализация и анализ на данни.До края на това обучение участниците ще могат:
Извършете анализ на данни, като използвате Python, R и SQL. Създавайте прозрения чрез визуализация на данни с Tableau. Вземете управлявани от данни решения за бизнес операции.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия. Много упражнения и практика. Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим.
R is a very popular, open source environment for statistical computing, data analytics and graphics. This course introduces R programming language to students. It covers language fundamentals, libraries and advanced concepts. Advanced data analytics and graphing with real world data.
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
Data analytics is a crucial tool in business today. We will focus throughout on developing skills for practical hands on data analysis. The aim is to help delegates to give evidence-based answers to questions:
What has happened?
processing and analyzing data
producing informative data visualizations
What will happen?
forecasting future performance
evaluating forecasts
What should happen?
turning data into evidence-based business decisions
optimizing processes
The course itself can be delivered either as a 6 day classroom course or remotely over a period of weeks if preferred. We can work with you to deliver the course to best suit your needs.
It is estimated that unstructured data accounts for more than 90 percent of all data, much of it in the form of text. Blog posts, tweets, social media, and other digital publications continuously add to this growing body of data.
This instructor-led, live course centers around extracting insights and meaning from this data. Utilizing the R Language and Natural Language Processing (NLP) libraries, we combine concepts and techniques from computer science, artificial intelligence, and computational linguistics to algorithmically understand the meaning behind text data. Data samples are available in various languages per customer requirements.
By the end of this training participants will be able to prepare data sets (large and small) from disparate sources, then apply the right algorithms to analyze and report on its significance.
Format of the Course
Part lecture, part discussion, heavy hands-on practice, occasional tests to gauge understanding
R е език за програмиране и софтуерна среда за статистическа компютърност. Заедно с R и Excel, потребителите са в състояние да прилагат R Tidyverse стандарти и по-мощни R функции за подобряване на анализа на данни в Excel.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към анализатори на данни, които искат да програмират в R за Excel.
В края на обучението участниците ще могат да:
Събиране и преместване на данни между Excel и R.
Използвайте R Tidyverse и R функции за решения за анализ на данни в Excel.
Актуализиране на уменията си в областта на науката на данните чрез изучаване на R.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
R е популярен език за програмиране в финансовата индустрия. Той се използва в финансови приложения, вариращи от основни програми за търговия до системи за управление на риска.
В това обучение, ръководено от инструктори, участниците ще научат как да използват R за разработване на практически приложения за решаване на редица специфични проблеми, свързани с финансите.
В края на обучението участниците ще могат да:
Разбиране на основите на R програмния език
Изберете и използвайте R пакети и техники за организиране, визуализиране и анализ на финансови данни от различни източници (CSV, Excel, бази данни, уеб и т.н.)
Изграждане на приложения, които решават проблеми, свързани с разпределението на активи, анализ на риска, инвестиционни резултати и др.
Решаване на проблеми, интегриране на разпространението и оптимизиране на R приложение
публиката
Разработчиците
Аналитиците
Количеството
Формат на курса
Частна лекция, частна дискусия, упражнения и тежка практика
Забележка
Това обучение има за цел да осигури решения за някои от основните проблеми, с които се сблъскват финансовите специалисти. Въпреки това, ако имате конкретна тема, инструмент или техника, която искате да допълните или да разработите по-нататък, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Алгоритмична търговия е практиката на прилагане на предварително програмирани инструкции за поставяне на сделки. в теорията, с алгоритмична търговия потребителите ще бъдат в състояние да постигнат печалби на честота, която не е възможно за човешкия търговец.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към бизнес анализатори, които искат да автоматизират търговията с алгоритмична търговия, Python, и R.
В края на обучението участниците ще могат да:
Използвайте алгоритми за бързо закупуване и продажба на ценни книжа при специализирани увеличения.
Намаляване на разходите, свързани с търговията с помощта на алгоритмична търговия.
Автоматично следи цените на акциите и поставя сделки.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Аномалното откриване е идентифициране на екстремни стойности, които се отклоняват от общ модел на набор от данни. Използвайки Python и R в SAS, потребителите могат да прилагат алгоритми за откриване на аномалии, за да идентифицират аномалии в големите данни.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към учени на данни и аналитици на данни, които искат да програмират в R и Python в SAS за извършване на откриване на аномалии.
В края на обучението участниците ще могат да:
Идентифицирайте дали данните са аномалия или е очаквана стойност.
Алгоритми за откриване на аномалии.
Използвайте различни техники и методи за откриване на аномалии.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
Big Data is a term that refers to solutions destined for storing and processing large data sets. Developed by Google initially, these Big Data solutions have evolved and inspired other similar projects, many of which are available as open-source. R is a popular programming language in the financial industry.
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining.
R е език за програмиране и софтуерна среда за статистическа компютърност. SAS е статистическа софтуерна платформа за предсказуеми анализи, управление на данни, напреднали анализи и др. С R в SAS, потребителите могат да намерят естествени групи данни за анализ на кластери, които са от съществено значение за извличането на данни.
Това обучение, ръководено от инструктори (онлайн или онлайн) е насочено към анализатори на данни, които искат да програмират с R в SAS за анализ на кластера.
В края на обучението участниците ще могат да:
Използване на анализа на кластерите за извличане на данни
Магистър R синтаксис за кластериране решения.
Иерархично и неиерархично класиране.
Извършване на решения, базирани на данни, за да помогне за подобряване на бизнес операциите.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. R is a popular programming language in the financial industry. It is used in financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for finance using R as they step through the creation of a deep learning stock price prediction model.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the fundamental concepts of deep learning
Learn the applications and uses of deep learning in finance
Use R to create deep learning models for finance
Build their own deep learning stock price prediction model using R
Audience
Developers
Data scientists
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subfield of machine learning which uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks. R is a popular programming language in the financial industry. It is used in financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to implement deep learning models for banking using R as they step through the creation of a deep learning credit risk model.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the fundamental concepts of deep learning
Learn the applications and uses of deep learning in banking
Use R to create deep learning models for banking
Build their own deep learning credit risk model using R
Audience
Developers
Data scientists
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
R 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 има широк спектър от пакети за извличане на данни.
R is a popular programming language in the financial industry. It is used in financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn advanced programming concepts in R as they walk through coding in R using financial examples.
By the end of this training, participants will be able to:
Implement advanced R programming techniques
Use R to manipulate their data to perform more advanced financial operations
Audience
Programmers
Finance professionals
IT Professionals
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
KNIME е софтуер за анализ на данни с отворен код за интегриране на машинното обучение и извличането на данни чрез тръби за данни. С Python и R, потребителите могат да разширят своите възможности за анализ на данни и машинно обучение.
Този инструктор-управлява, на живо обучение (онлайн или онлайн) е насочена към учени на данни, които искат да програмират в Python и R за KNIME.
В края на обучението участниците ще могат да:
Планиране, изграждане и внедряване на модели за машинно обучение в KNIME.
Завършване на проектите в областта на науката на данните.
Създаване на решения, базирани на данни за операциите.
Формат на курса
Интерактивна лекция и дискусия.
Много упражнения и упражнения.
Изпълнение на ръката в живо лабораторна среда.
Опции за персонализиране на курса
За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организирате.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the banking industry. R will be used as the programming language.
Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of live projects.
Audience
Developers
Data scientists
Banking professionals with a technical background
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. R is a popular programming language in the financial industry. It is used in financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the finance industry. R will be used as the programming language.
Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the fundamental concepts in machine learning
Learn the applications and uses of machine learning in finance
Develop their own algorithmic trading strategy using machine learning with R
Audience
Developers
Data scientists
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
The aim of this course is to provide a basic proficiency in applying Machine Learning methods in practice. Through the use of the R programming platform and its various libraries, and based on a multitude of practical examples this course teaches how to use the most important building blocks of Machine Learning, how to make data modeling decisions, interpret the outputs of the algorithms and validate the results.
Our goal is to give you the skills to understand and use the most fundamental tools from the Machine Learning toolbox confidently and avoid the common pitfalls of Data Sciences applications.
Audience
Business owners (marketing managers, product managers, customer base managers) and their teams; customer insights professionals.
Overview
The course follows the customer life cycle from acquiring new customers, managing the existing customers for profitability, retaining good customers, and finally understanding which customers are leaving us and why. We will be working with real (if anonymous) data from a variety of industries including telecommunications, insurance, media, and high tech.
Format
Instructor-led training over the course of five half-day sessions with in-class exercises as well as homework. It can be delivered as a classroom or distance (online) course.
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
In this instructor-led, live training, participants will learn advanced techniques for Machine Learning with R as they step through the creation of a real-world application.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand and implement unsupervised learning techniques
Apply clustering and classification to make predictions based on real world data.
Visualize data to quicly gain insights, make decisions and further refine analysis.
Improve the performance of a machine learning model using hyper-parameter tuning.
Put a model into production for use in a larger application.
Apply advanced machine learning techniques to answer questions involving social network data, big data, and more.
Audience
Developers
Analysts
Data scientists
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
R е популярен език за програмиране в финансовата индустрия. Той се използва в финансови приложения, вариращи от основни програми за търговия до системи за управление на риска.
В този инструктор-управлява, на живо обучение, участниците ще научат основите на финансовата търговия, тъй като те стъпват през изграждането и прилагането на основни търговски стратегии и действия в R с помощта на кванстрат.
В края на обучението участниците ще могат да:
Разбиране на основните понятия в търговията
Създаване и прилагане на първата си търговска стратегия с помощта на R
Анализиране на ефективността на стратегията си с помощта на R
публиката
Програмисти
[ 0 ] Професионалисти
Това са професионалисти
Формат на курса
Частна лекция, частна дискусия, упражнения и тежка практика
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining.
R is a popular programming language in the financial industry. It is used in financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn the fundamentals of R programming as they walk through coding in R using financial examples.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand the basics of R programming
Use R to manipulate their data to perform basic financial operations
Audience
Programmers
Finance professionals
IT Professionals
Format of the course
Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining.
Online R Language courses, Weekend R Language courses, Evening R Language training, R Language boot camp, R Language instructor-led, Weekend R Language training, Evening R Language courses, R Language coaching, R Language instructor, R Language trainer, R Language training courses, R Language classes, R Language on-site, R Language private courses, R Language one on one training
Специални оферти
No course discounts for now.
Абонамент за специалните оферти
Ние се отнасяме с Вашите данни поверително и не ги предоставяме на трети страни. Можете да промените настройките си по всяко време или да се отпишете изцяло.
НЯКОИ ОТ НАШИТЕ КЛИЕНТИ
is growing fast!
We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Bulgaria!
As a NobleProg Trainer you will be responsible for:
delivering training and consultancy Worldwide
preparing training materials
creating new courses outlines
delivering consultancy
quality management
At the moment we are focusing on the following areas:
Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
SOA, BPM, BPMN
Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
R, Python
Mobile Development (iOS, Android)
LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
You need to have patience and ability to explain to non-technical people
To apply, please create your trainer-profile by going to the link below: