Tableau Advanced 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。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向任何希望学习和掌握计量经济学分析和建模基础知识的人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 学习和理解计量经济学的基础知识。
• 利用 Eviews 和风险模拟器。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对希望使用分析方法提高 组织绩效的人力资源专业人员 。本课程涵盖定性以及定量、 实证和统计方法。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。

课程定制选项

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

本课程针对希望使用 SPSS 进行统计分析以准确解释数据、进行复杂的统计测试和产生有意义的洞察的初级到中级专业人员。该培训由 中国 (在线或现场)进行，讲师主导，内容为期一天。

通过这次培训，学员将能够：

• 导航 SPSS 界面并高效管理数据集。
• 进行描述性和推断性统计分析。
• conduct t 检验、ANOVA、MANOVA、回归和相关分析。
• 对数据进行高级解释时，应用非参数检验、主成分分析和因子分析。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对希望使用分析方法提高 组织绩效的人力资源专业人员和招聘专家。本课程涵盖定性以及定量、 实证和统计方法。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。

课程定制选项

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

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