R语言入门（基础到中级） 培训

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级高级R用户，他们希望使用R构建更快的工作流程、提高代码质量并处理更复杂的分析任务。

培训结束后，参与者将能够：创建可重用的函数，改进数据工作流程，调试和优化代码，并生成可重复的报告。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，旨在帮助希望使用算法交易、Python和R实现交易自动化的业务分析师。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 使用算法快速以特定增量买卖证券。
• 通过算法交易减少与交易相关的成本。
• 自动监控股价并进行交易。

大数据是指用于存储和处理大规模数据集的解决方案。最初由谷歌开发，这些大数据解决方案已经发展并启发了其他类似项目，其中许多是开源的。R是金融行业中流行的编程语言。

本课程为讲师指导的中国线下或线上培训，面向希望使用R和SAS进行聚类分析的数据分析师。

通过本课程，学员将能够：

• 使用聚类分析进行数据挖掘
• 掌握R语法以解决聚类问题
• 实现分层和非分层聚类
• 做出数据驱动的决策，以帮助改善业务运营

数据分析是当今商业中的重要工具。我们将重点培养学员的实践数据分析技能，目标是帮助学员基于证据回答问题：

发生了什么？

• 处理和分析数据
• 生成信息丰富的数据可视化

将会发生什么？

• 预测未来表现
• 评估预测结果

应该发生什么？

• 将数据转化为基于证据的商业决策
• 优化流程

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环境，用于统计计算、数据分析和图形绘制。本课程向学生介绍R编程语言，涵盖语言基础、库和高级概念，以及使用真实数据进行高级数据分析和图形绘制。

受众

开发者/数据分析师

时长

3天

形式

讲座与动手实践

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。

这门由讲师指导的中国（线上或线下）培训课程，旨在帮助中级数据分析师和商业专业人士使用R进行时间序列预测，并自动化数据分析工作流程。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解R中预测技术的基本原理。
• 应用指数平滑和ARIMA模型进行时间序列分析。
• 使用‘forecast’套件生成准确的预测模型。
• 为商业和研究应用自动化预测工作流程。

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。

本课程为讲师主导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望在KNIME中使用Python和R进行编程的数据科学家。

在本培训结束时，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。
• 实施端到端的数据科学项目。

据估计，非结构化数据占所有数据的 90% 以上，其中大部分是文本形式。博客文章、推文、社交媒体和其他数字出版物不断添加到这个不断增长的数据主体中。

这个由讲师指导的现场课程围绕着从这些数据中提取见解和意义。利用 R Language 和 Natural Language Processing (NLP) 库，我们结合了计算机科学、人工智能和计算语言学的概念和技术，从算法上理解文本数据背后的含义。根据客户要求提供各种语言的数据样本。

在培训结束时，参与者将能够准备来自不同来源的数据集（大小），然后应用正确的算法来分析和报告其重要性。

课程形式

• 部分讲课，部分讨论，大量的实践练习，偶尔的测试以衡量理解

R 是一种开源免费的程式语言，用于统计计算、数据分析和图形绘制。R 被越来越多企业和学术界的管理者和数据分析师使用。R 拥有各种数据挖掘的套件。

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习 Machine Learning 和 R 的高级技术，因为他们逐步创建了实际应用程序。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解并实施无监督学习技术
• 应用聚类和分类，根据真实世界的数据进行预测。
• 可视化数据，以巧妙地获得见解、做出决策并进一步优化分析。
• 使用超参数优化提高机器学习模型的性能。
• 将模型投入生产，以便在更大的应用程序中使用。
• 应用先进的机器学习技术来回答涉及社交网络数据、大数据等的问题。

受众

课程形式

通过本次培训，参与者将能够：

在这次由讲师主导的线下培训中，参与者将学习如何使用Tidyverse中包含的工具来操作和可视化数据。

Tidyverse是一组多功能R包，用于数据清理、处理、建模和可视化。包含的一些包有：ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr和tibble。

• R语言初学者
• 数据分析和数据可视化初学者

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

• 进行数据分析并创建吸引人的可视化效果
• 从各种样本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
• 将处理后的数据转换为信息丰富的线图、条形图、直方图
• 从不同的数据源（包括Excel、CSV和SPSS文件）导入和过滤数据