Prognosen mit R Schulung

Dieser Kurs behandelt fortgeschrittene Themen der R-Programmierung.

Big Data ist ein Begriff, der sich auf Lösungen zur Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze bezieht. Ursprünglich von Google entwickelt, haben diese Big Data-Lösungen sich weiterentwickelt und andere ähnliche Projekte inspiriert, viele davon sind als Open-Source verfügbar. R ist eine weit verbreitete Programmiersprache in der Finanzbranche.

R ist eine sehr beliebte, Open-Source-Umgebung für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafiken. Dieser Kurs führt Studenten in die R-Programmiersprache ein. Er behandelt Sprachgrundlagen, Bibliotheken und fortgeschrittene Konzepte. Fortgeschrittene Datenanalyse und Visualisierung mit realen Daten.

Zielgruppe

Entwickler / Datenanalysten

Dauer

3 Tage

Format

Vorlesungen und praktische Übungen

R ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining .

Zielgruppe

Unternehmensinhaber (Marketing-Manager, Produktmanager, Kundendaten-Manager) und ihre Teams; Fachleute für Kundenkenntnisse.

Überblick

Der Kurs folgt dem Kundenlebenszyklus von der Gewinnung neuer Kunden über die Verwaltung bestehender Kunden zur Erzielung von Gewinnen, bis hin zur Bindung guter Kunden und schließlich zum Verstehen, welche Kunden uns verlassen und warum. Wir arbeiten mit echten (anonymisierten) Daten aus verschiedenen Branchen, einschließlich Telekommunikation, Versicherung, Medien und Hochtechnologie.

Format

Lehrerführte Schulungen über den Zeitraum von fünf halbtägigen Sitzungen mit Klassenübungen sowie Hausaufgaben. Der Kurs kann sowohl als Präsenz- als auch als Distanzschulung (online) angeboten werden.

R ist eine quelloffene, kostenlose Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten innerhalb von Unternehmen und Hochschulen verwendet. R verfügt über eine große Auswahl an Paketen zur Datenanalyse.

Publikum

• Manager
• Entwickler
• Wissenschaftler
• Studenten

Format des Kurses

Online-Unterricht und Diskussion ODER persönliche Workshops

R  ist eine Open-Source-freie Programmiersprache für statistische Computing, Datenanalyse und Grafik. Die Forschung wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalytikern innerhalb von Unternehmen und Akademien verwendet. R hat auch Nachfolger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Computerprogrammierungsfähigkeiten gefunden, die es einfach zu verwenden finden. Seine Beliebtheit liegt an der zunehmenden Verwendung von Data Mining für verschiedene Ziele, wie z. B. Anzeigenpreise, neue Medikamente schneller zu finden oder fin-tune Finanzmodelle. R verfügt über eine breite Palette von Paketen für die Datenmining.

Dieser Kurs umfasst die Manipulation von Objekten in R einschließlich Lesendaten, Zugriff auf R-Pakete, Schreiben R-Funktionen und Erstellen von informativen Grafiken. Es umfasst die Analyse von Daten mit gemeinsamen statistischen Modellen. Der Kurs lehrt, wie man die R-Software (https://www.r-project.org) sowohl auf einer Befehllinie als auch in einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) verwendet.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

Dieses Kurs ist eine Einführung in die Anwendung von neuronalen Netzen bei realen Problemen mit der Software R-project.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Statistiker, die bereits grundlegende Kenntnisse in R & C++-Coding sowie R-Code haben und fortgeschrittene R-Coding-Fähigkeiten benötigen.

Das Ziel ist es, den Teilnehmern, die interessiert sind, die Methoden im Beruf anzuwenden, einen praktischen Fortgeschrittenenkurs in R-Programmierung zu bieten.

Branchenspezifische Beispiele werden verwendet, um das Training für die Zielgruppe relevant zu machen

Dieser Kurs ist Teil des Kompetenzpakets für Data Scientists (Bereich: Daten und Technologie)

Zielgruppe

Kursformat

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

In diesem unterrichteten und live durchgeführten Kurs lernen die Teilnehmer, wie man Daten mit den Tools aus dem Tidyverse manipuliert und visualisiert.

Der Tidyverse ist eine Sammlung vielseitiger R-Pakete zur Bereinigung, Verarbeitung, Modellierung und Visualisierung von Daten. Einige der enthaltenen Pakete sind: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr und tibble.

• Anfänger in der R-Sprache
• Anfänger im Bereich Datenanalyse und Datavisualisierung

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und intensives Praktikum

• Datenanalyse durchführen und ansprechende Visualisierungen erstellen
• Nützliche Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen von Beispieldaten ziehen
• Daten filtern, sortieren und zusammenfassen, um forschungsorientierte Fragen zu beantworten
• Verarbeitete Daten in informatische Linien-, Balken- und Histogramme umwandeln
• Daten aus diversen Datensources importieren und filtern, einschließlich Excel, CSV und SPSS-Dateien

Beschreibung: 

Dies ist ein Kurs, der R-Nutzern beibringt, wie man Webanwendungen erstellen kann, ohne dass sie sich mit cross-browser HTML, JavaSkript und CSS auskennen müssen.

Ziel:

Der Kurs umfasst die Grundlagen der Funktionsweise von Shiny-Anwendungen.

Es werden alle häufig verwendeten Eingabe/Ausgabe/Rendering/Panel-Funktionen aus der Shiny-Bibliothek behandelt.