Introductory R (Basic to Intermediate)培訓

本課程涵蓋 R 程式設計中的高級主題。

這個由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望通過演算法交易 Python 和 R 實現自動化交易的業務分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 採用演算法以專門的增量快速買賣證券。
• 使用演算法交易降低與交易相關的成本。
• 自動監控股票價格並進行交易。

Big Data是指用於存儲和處理大型數據集的解決方案。最初由Go ogle開發，這些Big Data解決方案已經發展並啟發了其他類似的項目，其中許多項目都是開源的。 R是金融行業中流行的編程語言。

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R還發現沒有計算機編程技能的統計學家，工程師和科學家的追隨者都很容易使用。它的受歡迎程度是由於越來越多地使用數據挖掘來實現各種目標，例如設定廣告價格，更快地找到新藥或微調財務模型。 R有各種各樣的數據挖掘包。

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望在SAS中使用R進行程式設計以進行聚類分析的數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用聚類分析進行數據挖掘
• 群集解決方案的 Master R 語法。
• 實現分層和非分層聚類。
• 做出數據驅動的決策，説明改善業務運營。

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。 

這門由講師主導的實時培訓課程旨在幫助希望使用這些工具清潔和分析數據、進行統計預測以及創建深刻視覺化的初學者水平專業人員，無論是在線還是現場。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解數據分析中Python、R、Power Query和Power BI的基本概念。
• 使用Python和Power Query清理和組織數據集。
• 使用R進行統計分析和預測。
• 使用Power BI創建專業的儀表板和報告。
• 有效地整合和分析來自多個來源的数据。

R 是一個非常流行的開源統計計算、數據分析和繪圖環境。這門課程向學生介紹R編程語言。 它涵蓋了語言基礎、庫和高級概念。 使用實際數據進行高級數據分析和繪圖。

觀眾

開發人員 / 數據分析

期間

3 天

格式

講座和實踐

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R有各種各樣的數據挖掘包。

R 是一種用於統計計算、數據分析和圖形的開源免費程式設計語言。R 被越來越多的公司和學術界的經理和數據分析師使用。R 具有多種用於數據挖掘的包。

該課程的目的是使參與者能夠掌握R的基本原理以及如何使用數據。

這個由教師主導的實時培訓台灣（在線或現場）旨在對希望使用R進行時間序列預測和自動化數據分析工作流程的中級數據分析師和商業專業人士進行。

在這次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解R語言中預測技術的基本原則。
• 對時間序列分析應用指數平滑和ARIMA模型。
• 利用“forecast”包生成準確的預測模型。
• 自動化業務和研究應用的預測工作流程。

R是用于統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的管理人員和數據分析人員所使用。 R有各種各樣的數據挖掘軟件包。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對希望以Python和R為KNIME程式設計的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 KNIME 中規劃、構建和部署機器學習模型。
• 為運營做出數據驅動的決策。
• 實施端到端數據科學專案。

Tidyverse是一系列多功能R包，用於清潔，處理，建模和可視化數據。包括的一些包是：ggplot2，dplyr，tidyr，readr，purrr和tibble。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用Tidyverse包含的工具來操縱和可視化數據。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 執行數據分析並創建吸引人的可視化
• 從樣本數據的各種數據集中得出有用的結論
• 過濾，排序和匯總數據以回答探索性問題
• 將處理過的數據轉換為信息性線圖，條形圖，直方圖
• 導入和過濾來自不同數據源的數據，包括Excel ，CSV和SPSS文件

聽眾

• 初學者到R語言
• 初學者進行數據分析和數據可視化

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習