Shiny, R and HTML: Merging Data Science and Web Development 培训

本课程涵盖 R 程式设计中的高级主题。

这个由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望通过演算法交易 Python 和 R 实现自动化交易的业务分析师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 采用演算法以专门的增量快速买卖证券。
• 使用演算法交易降低与交易相关的成本。
• 自动监控股票价格并进行交易。

Big Data是指用于存储和处理大型数据集的解决方案。最初由Go ogle开发，这些Big Data解决方案已经发展并激发了其他类似的项目，其中许多项目都是开源的。 R是金融行业中流行的编程语言。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望使用 R 程式设计来操作数据、执行基本数据分析并创建引人注目的可视化效果以获得见解的初级数据分析师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 R 的基础知识 Programming。
• 应用基础数据科学流程。
• 创建资料的视觉化表示。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望在SAS中使用R进行编程以进行聚类分析的数据分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用聚类分析进行数据挖掘
• 群集解决方案的 Master R 语法。
• 实现分层和非分层聚类。
• 做出数据驱动的决策，帮助改善业务运营。

数据分析是当今商业中的重要工具。我们将始终专注于培养实际动手数据分析的技能。目的是帮助代表们对以下问题给出循证答案： 

发生了什么事？

• 处理和分析数据
• 生成信息丰富的数据可视化

会发生什么？

• 预测未来表现
• 评估预测

应该发生什么？

• 将数据转化为基于证据的业务决策
• 优化流程

该课程本身可以作为为期 6 天的课堂课程提供，也可以根据需要在数周内远程提供。 我们可以与您合作，提供最适合您需求的课程。 

这门由讲师主导的实时培训课程旨在帮助希望使用这些工具清洁和分析数据、进行统计预测以及创建深刻视觉化的初学者水平专业人员，无论是在线还是现场。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解数据分析中Python、R、Power Query和Power BI的基本概念。
• 使用Python和Power Query清理和组织数据集。
• 使用R进行统计分析和预测。
• 使用Power BI创建专业的仪表板和报告。
• 有效地整合和分析来自多个来源的数据。

R 是一个非常流行的开源统计计算、数据分析和绘图环境。这门课程向学生介绍R编程语言。 它涵盖了语言基础、库和高级概念。 使用实际数据进行高级数据分析和绘图。

观众

开发人员 / 数据分析

期间

3 天

格式

讲座和实践

R是一种用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R有各种各样的数据挖掘包。

R 是一种用于统计计算、数据分析和图形的开源免费编程语言。R 被越来越多的公司和学术界的经理和数据分析师使用。R 具有多种用于数据挖掘的包。

这是一个由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，旨在帮助初学者掌握R语言的基础知识以及如何处理数据。

在本培训结束时，学员将能够：

• 了解R编程环境和RStudio界面。
• 使用R命令和套件导入、处理和探索数据集。
• 执行基本的统计分析和数据摘要。
• 使用base R和ggplot2生成可视化图表。
• 有效管理工作区、脚本和套件。

这个由教师主导的实时培训中国（在线或现场）旨在对希望使用R进行时间序列预测和自动化数据分析工作流程的中级数据分析师和商业专业人士进行。

在这次培训结束时，参与者将能够：

• 了解R语言中预测技术的基本原则。
• 对时间序列分析应用指数平滑和ARIMA模型。
• 利用“forecast”包生成准确的预测模型。
• 自动化业务和研究应用的预测工作流程。

R是用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的管理人员和数据分析人员所使用。 R有各种各样的数据挖掘软件包。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望以Python和R为KNIME编程的数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在 KNIME 中规划、构建和部署机器学习模型。
• 为运营做出数据驱动的决策。
• 实施端到端数据科学项目。

Tidyverse是一系列多功能R包，用于清洁，处理，建模和可视化数据。包括的一些包是：ggplot2，dplyr，tidyr，readr，purrr和tibble。

在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习如何使用Tidyverse包含的工具来操纵和可视化数据。

在培训结束时，参与者将能够：

• 执行数据分析并创建吸引人的可视化
• 从样本数据的各种数据集中得出有用的结论
• 过滤，排序和汇总数据以回答探索性问题
• 将处理过的数据转换为信息性线图，条形图，直方图
• 导入和过滤来自不同数据源的数据，包括Excel ，CSV和SPSS文件

听众

• 初学者到R语言
• 初学者进行数据分析和数据可视化

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习