Онлайн обучение по R Language в България

R Markdown е рамка за авторство, която съчетава изпълним R код с наративен текст, за да създава динамични и възпроизводими документи.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е предназначено за начинаещи до средно напреднали потребители на R, които желаят да генерират автоматизирани, динамични отчети с R Markdown за вътрешна документация, научни публикации или уеб публикуване.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Създават R Markdown документи с вградени R кодови фрагменти и форматиран текст.
• Генерират изход в множество формати, включително HTML, PDF и Word.
• Използват параметризирани отчети и условна логика за генериране на динамично съдържание.
• Персонализират визуалния облик на документи с теми, шаблони и LaTeX за професионално представяне.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическо изпълнение в среда на живо в лабораторни условия.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да се договорим.

Това обучение с инструктор на живо в България (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:

• Да извършват анализ на данни с помощта на Python, R и SQL.
• Да създават прозрения чрез визуализация на данни с Tableau.
• Да вземат решения, базирани на данни, за бизнес операциите.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на начално ниво, които желаят да почистват и анализират данни, да правят статистически прогнози и да създават проницателни визуализации, използвайки тези инструменти.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на Python, R, Power Query и Power BI за анализ на данни.
• Почистват и организират набори от данни, използвайки Python и Power Query.
• Извършват статистически анализ и прогнози с R.
• Създават професионални табла за управление и отчети с Power BI.
• Интегрират и анализират ефективно данни от множество източници.

Shiny е R пакет, който позволява на потребителите да създават интерактивни и динамични уеб приложения директно от R, без да са необходими познания по JavaScript или сложни уеб рамки.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към R потребители на средно ниво, които желаят да изграждат и внедряват персонализирани уеб приложения с помощта на Shiny за визуализация на данни, потребителско взаимодействие и създаване на отчети.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да създават интерактивни уеб приложения чрез Shiny и R.
• Да проектират потребителски интерфейси с реактивни елементи и динамични входни данни.
• Да включват визуализации на данни и функции за отчитане в Shiny приложения.
• Да внедряват и споделят Shiny приложения локално или онлайн чрез Shiny Server или Posit Cloud.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практически занятия.
• Практическа работа в среда с реален достъп за упражнения.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уговаряне.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти в областта на компютърните науки на средно до напреднало ниво, които желаят да използват Stata за статистически анализ и да я интегрират с R.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Използват ефективно Stata за анализ на данни и статистическо моделиране.
• Сравняват функционалностите на Stata с тези на SPSS и R.
• Интегрират Stata с R за безпроблемни статистически изчисления.
• Разработват и автоматизират работни процеси, използвайки Stata и R.

R е много популярна среда с отворен код за статистически изчисления, анализ на данни и графики. Този курс запознава студентите с езика за програмиране R. Той обхваща основите на езика, библиотеки и напреднали концепции. Разглеждат се задълбочен анализ на данни и графично представяне с реални данни.

Аудитория

Разработчици / анализатори на данни

Продължителност

3 дни

Формат

Лекции и практически упражнения

Анализът на данни е ключов инструмент в днешния бизнес. Ще се фокусираме върху развиването на умения за практически анализ на данни. Целта е да помогнем на участниците да дават обосновани с доказателства отговори на въпросите:

Какво се е случило?

• обработка и анализ на данни
• създаване на информативни визуализации на данни

Какво ще се случи?

• прогнозиране на бъдещо представяне
• оценка на прогнози

Какво трябва да се случи?

• превръщане на данните в бизнес решения, базирани на доказателства
• оптимизиране на процеси

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за потребители на Advanced R от средно ниво, които желаят да използват R за създаване на по-бързи работни потоци, подобряване на качеството на кода и справяне с по-сложни задачи за анализ.

До края на това обучение участниците ще могат да: създават функции за многократна употреба, подобряват работните си потоци с данни, отстраняват грешки и оптимизират код, и изготвят възпроизводими доклади.

Големите данни (Big Data) са 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 са се развили и са вдъхновили други подобни проекти, много от които са достъпни с отворен код. R е популярен език за програмиране във финансовата индустрия.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи анализатори на данни, които желаят да използват R програмирането за манипулиране на данни, извършване на основен анализ на данни и създаване на убедителни визуализации за прозрения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на R програмирането.
• Прилагат фундаментални процеси в науката за данни.
• Създават визуални представяния на данни.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да програмират на Python и R за KNIME.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Планират, изграждат и внедряват модели за машинно обучение в KNIME.
• Вземат решения, базирани на данни, за операциите.
• Реализират проекти за наука за данни от край до край.

Това обучение с инструктор на живо в (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни, които желаят да използват Stata и R за анализ на големи данни за статистически анализ.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Създават статистически модели за прогнозиране на ключови интересни променливи и събития.
• Генерират дескриптивни визуализации, обобщителни таблици, честоти и др.
• Управляват и структурират големи бази данни, за да ги подготвят за анализ на данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или присъствено), е предназначено за учени по данни, които желаят да програмират на R за Tableau.

• Внедряване на Tableau анализи с R.
• Връщане на стойности към Tableau с алгоритми за машинно обучение в R.
• Структуриране и визуализиране на R функции в Tableau.
• Вземане на решения, базирани на данни, за бизнес операциите.

Описание:

Този курс е предназначен да научи потребителите на R как да създават уеб приложения, без да е необходимо да изучават кросплатформен HTML, Javascript и CSS.

Цел:

Обхваща основите на функционирането на приложенията Shiny.

Разглежда всички често използвани функции за вход/изход/рендиране/оформление от библиотеката Shiny.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към анализатори на данни и бизнес професионалисти на средно ниво, които желаят да извършват прогнозиране на времеви редове и да автоматизират работните потоци за анализ на данни с R.

До края на обучението участниците ще могат:

• да разбират основите на техниките за прогнозиране в R;
• да прилагат експоненциално изглаждане и ARIMA модели за анализ на времеви редове;
• да използват пакета „forecast“ за генериране на точни прогнозни модели;
• да автоматизират работните потоци за прогнозиране за бизнес и научни приложения.