R语言培训课程

R语言培训课程

Local, instructor-led live R (R Language) training courses demonstrate through hands-on practice various aspects of the R language, including the fundamentals of R programming, advanced R programming and R for Data Analysis and Data Visualization. Our training exercises touch on real-world problems and solutions in areas such as Finance, Banking and Insurance. NobleProg R training courses range from beginner courses to advanced courses and are popular among companies wishing to adopt R for developing Machine Learning and Deep Learning applications.

R training is available as "onsite live training" or "remote live training". Onsite live R语言 trainings in 中国 can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers. Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop.

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R语言子类别

R语言课程大纲

Title
Duration
Overview
Title
Duration
Overview
7 hours
Overview
本课程涵盖R编程中的高级主题。
21 hours
Overview
大数据是指用于存储和处理大型数据集的解决方案。这些大数据解决方案最初由谷歌开发,已经发展并启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。
7 hours
Overview
Tidyverse是用于清洁,处理,建模和可视化数据的多功能R软件包的集合。其中包括的一些软件包有:ggplot2,dplyr,tidyr,readr,purrr和tibble。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何使用Tidyverse中包含的工具操纵和可视化数据。 在培训结束后,参与者将能够: 执行数据分析并创建吸引人的可视化从各种样本数据集中得出有用的结论筛选,分类和汇总数据以回答探索性问题将处理后的数据转化为信息线图,条形图,直方图从各种数据源导入和过滤数据,包括Excel,CSV和SPSS文件 听众 R语言的初学者初学者进行数据分析和数据可视化 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
7 hours
Overview
Shiny是一个开放源代码的R包,它提供了一个用于使用R构建交互式Web应用程序的Web框架。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习如何使用Shiny,R和HTML将数据科学和Web开发结合起来。 在培训结束后,参与者将能够: 使用Shiny使用R构建交互式Web应用程序 听众 数据科学家 Web开发人员统计学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
14 hours
Overview
本课程是数据科学家技能集(域:数据和技术)的一部分,
7 hours
Overview
本课程适用于已具备基本R&C ++编码技能和R代码且需要高级R编码技能的数据科学家和统计学家。

目的是为有兴趣在工作中应用这些方法的参与者提供实用的高级R编程课程。

行业特定示例用于使培训与受众相关
14 hours
Overview
本课程介绍如何使用Rproject软件将神经网络应用于现实世界的问题。
21 hours
Overview
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被公司和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R还发现没有计算机编程技能的统计学家,工程师和科学家的追随者都很容易使用。它的受欢迎程度是由于越来越多地使用数据挖掘来实现各种目标,例如设定广告价格,更快地找到新药或微调财务模型。 R有各种各样的数据挖掘包。
21 hours
Overview
R是金融行业流行的编程语言。它用于金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习R编程的基本原理,因为他们使用财务示例在R中编码。 在培训结束后,参与者将能够: 了解R编程的基础知识使用R来操纵他们的数据来执行基本的财务操作 听众 程序员财务专家 IT专业人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
28 hours
Overview
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还发现统计人员,工程师和科学家中没有计算机编程技能的追随者发现它易于使用。它的普及是由于数据挖掘越来越多地用于各种目标,例如设置广告价格,更快找到新药或者调整财务模型。 R有各种各样的数据挖掘软件包。
28 hours
Overview
R是金融行业流行的编程语言。它用于金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 在这个有指导意义的实时培训中,参与者将学习如何使用R开发实际应用来解决一些特定的财务相关问题。 在培训结束后,参与者将能够: 了解R编程语言的基础知识选择和利用R软件包和技术来组织,可视化和分析来自各种来源(CSV,Excel,数据库,网络等)的财务数据。 构建解决与资产配置,风险分析,投资表现等相关问题的应用程序排除故障,集成部署和优化R应用程序 听众 开发商分析师宽客 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习 注意 此培训旨在为金融专业人员面临的一些主要问题提供解决方案。但是,如果您有特别的主题,工具或技术需要进一步追加或详细说明,请联系我们安排。
21 hours
Overview
R是金融行业流行的编程语言。它用于金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 在这种有指导意义的现场培训中,参与者将学习金融交易的基本知识,因为他们将通过使用quantstrat构建和实施R中的基本交易策略和行动。 在培训结束后,参与者将能够: 理解交易中的基本概念使用R创建和实施他们的第一个交易策略使用R分析其策略的性能 听众 程序员财务专家 IT专业人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
21 hours
Overview
在这个有指导意义的现场培训中,参与者将学习使用R进行机器学习的先进技术,以便他们逐步创建实际应用程序。 在培训结束后,参与者将能够: 使用技术作为超参数调整和深度学习了解并实施无监督学习技巧将模型投入生产以用于更大的应用程序 听众 开发商分析师数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
14 hours
Overview
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。
21 hours
Overview
据估计, 非结构化数据占所有数据的 9 0% 以上, 其中大部分是文本形式的。博客帖子、推特、社交媒体和其他数字出版物不断增加了这一不断增长的数据



本讲师指导的现场课程的核心是从这些数据中提取见解和意义。利用 R 语言和自然语言处理 (NLP) 库, 我们将计算机科学、人工智能和计算语言学的概念和技术结合起来, 以算法方式理解文本数据背后的含义。数据样本可根据客户要求提供各种语言版本.

到本培训结束时, 学员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分析和报告其意义

课程 的

格式

- 部分讲座、部分讨论、繁重的动手实践、偶尔的测试来衡量理解
21 hours
Overview
听众:

企业主(营销经理,产品经理,客户群经理)及其团队;客户见解专业人士。

概述:

该课程遵循客户生命周期,从获得新客户,管理现有客户的盈利能力,留住优质客户,最终了解哪些客户离开我们以及为什么。我们将使用来自各行各业的真实(如果匿名)数据,包括电信,保险,媒体和高科技。

格式:

由五个为期半天的课程进行的讲师指导培训,包括课堂练习和家庭作业。它可以作为教室或距离(在线)课程提供。
7 hours
Overview
本课程的目标是让学员掌握R的基础知识以及如何使用数据。
42 hours
Overview
数据分析是当今商业中的重要工具。我们将全程关注开发数据分析的实际技能。目的是帮助代表对问题作出循证回答: 发生了什么? 处理和分析数据生成信息数据可视化 会发生什么? 预测未来的表现评估预测 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课程本身可以作为6天课堂课程提供,也可以在几周内远程提供,如果首选的话。我们可以与您合作提供最适合您需求的课程。
21 hours
Overview
[R](http://www.r-project.org/)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。本课程向学生介绍 R 编程语言。 它涵盖了语言基础知识、库和高级概念。 先进的数据分析和真实世界数据的图形绘制。

观众

开发人员/数据分析

时间

3天

格式

讲座和实践
14 hours
Overview
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被公司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。
28 hours
Overview
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机有能力学习而不被明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域,它使用基于学习数据表示和结构(如神经网络)的方法。 R是金融行业流行的编程语言。它用于金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 在这种有指导性的现场培训中,参与者将学习如何通过建立深度学习股票价格预测模型来实施R的金融深度学习模型。 在培训结束后,参与者将能够: 理解深度学习的基本概念了解金融深度学习的应用和使用使用R来创建融资的深度学习模型利用R建立自己的深度学习股票价格预测模型 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
28 hours
Overview
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机有能力学习而不被明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域,它使用基于学习数据表示和结构(如神经网络)的方法。 R是金融行业流行的编程语言。它用于金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 在这种有指导性的现场培训中,参与者将学习如何通过建立深度学习信用风险模型来实施银行使用R的深度学习模式。 在培训结束后,参与者将能够: 理解深度学习的基本概念了解深度学习在银行业务中的应用和使用使用R为银行创建深度学习模型使用R构建自己的深度学习信用风险模型 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
14 hours
Overview
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。
7 hours
Overview
描述: 这是一门旨在教R用户如何创建网络应用而无需学习交叉浏览器HTML,Javascript和CSS的课程。 目的: 介绍Shiny应用程序的基本操作。 涵盖了Shiny库中所有常用的输入/输出/渲染/镶嵌功能。
14 hours
Overview
本课程的目的是提供在实践中应用机器学习方法的基本能力。通过使用R编程平台及其各种库,并基于大量实际案例,本课程将教授如何使用机器学习的最重要组成部分,如何进行数据建模决策,解释算法的输出和验证结果。 我们的目标是让您自信地理解和使用机器学习工具箱中最基本的工具,并避免数据科学应用程序的常见缺陷。
21 hours
Overview
R是金融行业流行的编程语言。它用于金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 在这种有指导性的现场培训中,参与者将学习R中的高级编程概念,因为他们使用财务示例在R中编码。 在培训结束后,参与者将能够: 实施先进的R编程技术使用R来操纵他们的数据来执行更高级的财务操作 听众 程序员财务专家 IT专业人员 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
21 hours
Overview
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。
28 hours
Overview
在这一由讲师引导的现场培训中,参与者将学习如何应用机器学习技术和工具来解决银行业的现实问题。R将被用作编程语言。

参与者首先学习关键原则,然后通过建立自己的机器学习模型并使用模型来完成一些现场项目以将所学知识运用到实践中。

受众

- 开发人员
- 数据科学家
- 具有技术背景的银行专业人士

课程形式

- 部分讲座、部分讨论、练习和大量实操
28 hours
Overview
机器学习是人工智能的一个分支,其中计算机有能力学习而不被明确编程。 R是金融行业流行的编程语言。它用于金融应用,从核心交易计划到风险管理系统。 在这种有指导性的现场培训中,学员将学习如何应用机器学习技术和工具来解决金融行业的现实问题。 R将被用作编程语言。 参与者首先要学习的关键原则,然后通过建立自己的机器学习模型并使用它们来完成一些团队项目来将他们的知识付诸实践。 在培训结束后,参与者将能够: 理解机器学习的基本概念了解机器学习在金融领域的应用和使用使用R机器学习开发自己的算法交易策略听众开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座,部分讨论,练习和沉重的练习
21 hours
Overview
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还发现统计人员,工程师和科学家中没有计算机编程技能的追随者发现它易于使用。它的普及是由于数据挖掘越来越多地用于各种目标,例如设置广告价格,更快找到新药或者调整财务模型。 R有各种各样的数据挖掘软件包。 本课程涵盖了R中对象的操作,包括读取数据,访问R包,编写R函数以及制作信息图。它包括使用常用统计模型分析数据。该课程教导如何在命令行和图形用户界面(GUI)中使用R软件( http://wwwrprojectorg )。
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