Lokale, instruktorierte Live-R (R Language) -Trainings demonstrieren durch praktische Übungen verschiedene Aspekte der R-Sprache, einschließlich der Grundlagen der R-Programmierung, fortgeschrittenen R-Programmierung und R für Datenanalyse und Datenvisualisierung Unsere Trainings beschäftigen sich mit realen Problemen und Lösungen in Bereichen wie Finanzen, Bankwesen und Versicherungen NobleProg R Trainingskurse reichen von Anfängerkursen bis hin zu Fortgeschrittenenkursen und sind beliebt bei Unternehmen, die R für die Entwicklung von Machine Learning und Deep Learning Anwendungen einsetzen möchten R-Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Fern-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Deutschland oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Deutschland Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
Auf alle Themenwünsche eingegangen und viel Zeit für die Beantwortung genommen.
HSH Nordbank AG
Kurs: Prognosen mit R
Die freien Übungen.
Sabine Stammberger
Kurs: Prognosen mit R
Er war sehr informativ und hilfsbereit.
Pratheep Ravy
Kurs: Predictive Modelling with R
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Viel Wissen - theoretisch und praktisch.
Anna Alechno
Kurs: Forecasting with R
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Ich mochte sein Wissen und seine praktischen Beispiele wirklich.
Irina Tulgara
Kurs: Forecasting with R
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Überblick und Verständnis, wie groß das Thema ist.
British American Shared Services Europe BAT GBS Finance, WER/Centre/EEMEA
Kurs: Forecasting with R
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Es war sehr informativ und professionell gehalten. Wojteks Wissensniveau war so weit fortgeschritten, dass er grundsätzlich jede Frage beantworten konnte und er bereit war, sich darum zu bemühen, das Training auf meine persönlichen Bedürfnisse abzustimmen.
Sonja Steiner - BearingPoint GmbH
Kurs: R Programming for Data Analysis
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Ich bekomme Antworten auf alle meine Fragen.
Natalia Gladii
Kurs: Data Analytics With R
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Viele Probleme, die nach dem Training erforscht werden können
Klaudia Kłębek
Kurs: Data Mining z wykorzystaniem R
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Der Trainer war so sachkundig und schloss Bereiche ein, an denen ich interessiert war.
Mohamed Salama
Kurs: Data Mining & Machine Learning with R
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Sehr auf die Bedürfnisse zugeschnitten.
Yashan Wang
Kurs: Data Mining with R
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Ich habe es wirklich genossen, 1: 1 mit Gunner zu arbeiten.
Bryant Ives
Kurs: Introduction to R
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Ich mochte die neuen Einblicke in tiefes maschinelles Lernen.
Josip Arneric
Kurs: Neural Network in R
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Wir haben etwas über NN im Allgemeinen gelernt, und was für mich am interessantesten war, waren die neuen Typen von NN, die heutzutage populär sind.
Tea Poklepovic
Kurs: Neural Network in R
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Mir gefielen die Graphen in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Kurs: Neural Network in R
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Der flexible und freundliche Stil. Ich lernte genau, was für mich nützlich und relevant war.
Jenny Tickner
Kurs: Advanced R
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Ich genoss die bereitgestellten Excel-Tabellen mit den Übungen mit Beispielen. Das bedeutete, dass, wenn Tamil anderen Leuten helfen würde, ich mit den nächsten Teilen weitermachen könnte.
Luke Pontin
Kurs: Data and Analytics - from the ground up
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Lernen, wie man Excel richtig einsetzt.
Torin Mitchell
Kurs: Data and Analytics - from the ground up
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Die Art, wie der Trainer komplexe Themen verständlich machte.
Adam Drewry
Kurs: Data and Analytics - from the ground up
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Detaillierte und umfassende Anleitung von erfahrenen und klar kenntnisreichen Experten zum Thema gegeben.
Justin Roche
Kurs: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Tamil ist sehr kenntnisreich und nette Person, ich habe viel von ihm gelernt.
Aleksandra Szubert
Kurs: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Ich mochte die erste Sitzung. Sehr intensiv und schnell.
Digital Jersey
Kurs: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Am meisten mochte ich die Geduld Tamils.
Laszlo Maros
Kurs: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Ich habe wirklich von den praktischen Beispielen des wirklichen Lebens profitiert.
Wioleta (Vicky) Celinska-Drozd
Kurs: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
gute Interaktion mit dem Trainer, dynamischer Wissensaustausch
NIIT Limited
Kurs: Data Analytics With R
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Praktische Beispiele waren am hilfreichsten.
Sean Kaukas
Kurs: Introduction to R
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Michael der Trainer ist sehr sachkundig und geschickt in Bezug auf das Thema Big Data und R. Er ist sehr flexibel und passt das Training schnell an die Bedürfnisse der Kunden an. Er ist auch sehr in der Lage, technische und fachliche Probleme unterwegs zu lösen. Fantastisches und professionelles Training!
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Ich habe die Einführung neuer Pakete sehr genossen.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs: Programming with Big Data in R
Machine Translated
Der Tutor, Herr Michael Yan, interagierte sehr gut mit dem Publikum, die Anweisung war klar. Der Tutor ist auch bemüht, weitere Informationen basierend auf den Anforderungen der Schüler während des Trainings hinzuzufügen.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs: Programming with Big Data in R
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Das Thema und das Tempo waren perfekt.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Kurs: Programming with Big Data in R
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Guter Überblick über R und gute Themenvielfalt. Trainer war glücklich, alle Fragen zu beantworten.
Symphony EYC
Kurs: R
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Ich habe das Wissen des Trainers sehr genossen.
Stephanie Seiermann
Kurs: R
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viele Übungen, die ich direkt in meiner Arbeit anwenden kann.
Alior Bank S.A.
Kurs: Sieci Neuronowe w R
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Beispiele für echte Daten.
Alior Bank S.A.
Kurs: Sieci Neuronowe w R
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neuralnet, pROC in einer Schleife.
Alior Bank S.A.
Kurs: Sieci Neuronowe w R
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Ich mochte die Übungen zur Zeitreihenmodellierung sehr.
Teleperformance
Kurs: Data Analytics With R
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Neues Werkzeug, das "R" ist und ich finde es interessant zu wissen, dass ein solches Werkzeug für die Datenanalyse existiert.
Michael Lopez - Teleperformance
Kurs: Data Analytics With R
Machine Translated
Das Tool war interessant und ich sehe die Verwendung. Ich würde gerne mehr darüber erfahren.
Teleperformance
Kurs: Data Analytics With R
Machine Translated
Viel Übung.
Centrum Innowacji ProLearning Agnieszka Kołodziejczyk
Kurs: R
Machine Translated
Umfangreiche Kenntnisse des Trainers und Erfahrung, verschiedene Beispiele
Anna Wysocka - Centrum Innowacji ProLearning Agnieszka Kołodziejczyk
Kurs: R
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Die Angelegenheit war gut präsentiert und ordentlich.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
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Er hat wirklich alles gut erklärt und Beispiele verwendet.
royal bank of Canada
Kurs: R
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Ich habe das Selbstlernen durch Übungen und die geteilten Tipps und Verknüpfungen genossen.
Competition Bureau
Kurs: R for Data Analysis and Research
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R Language Unterkategorien
R Language Kurspläne
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
35 Stunden
This instructor-led, live training in Deutschland (online or onsite) is aimed at data analysts and anyone who is interested to learn how to use and integrate Tableau, Python, R, and SQL for data visualization and analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
21 Stunden
[R](https://www.r-project.org/) is a very popular, open source environment for statistical computing, data analytics and graphics. This course introduces R programming language to students. It covers language fundamentals, libraries and advanced concepts. Advanced data analytics and graphing with real world data.
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
42 Stunden
Data analytics is a crucial tool in business today. We will focus throughout on developing skills for practical hands on data analysis. The aim is to help delegates to give evidence-based answers to questions:
What has happened?
- processing and analyzing data
- producing informative data visualizations
What will happen?
- forecasting future performance
- evaluating forecasts
What should happen?
- turning data into evidence-based business decisions
- optimizing processes
The course itself can be delivered either as a 6 day classroom course or [remotely](https://www.nobleprog.co.uk/instructor-led-online-training-courses) over a period of weeks if preferred. We can work with you to deliver the course to best suit your needs.
What has happened?
- processing and analyzing data
- producing informative data visualizations
What will happen?
- forecasting future performance
- evaluating forecasts
What should happen?
- turning data into evidence-based business decisions
- optimizing processes
The course itself can be delivered either as a 6 day classroom course or [remotely](https://www.nobleprog.co.uk/instructor-led-online-training-courses) over a period of weeks if preferred. We can work with you to deliver the course to best suit your needs.
21 Stunden
Es wird geschätzt, dass unstrukturierte Daten mehr als 90 Prozent aller Daten ausmachen, ein Großteil davon in Textform. Blogbeiträge, Tweets, Social Media und andere digitale Publikationen tragen immer wieder zu diesem wachsenden Datenbestand bei.
Dieser von Ausbildern geleitete Live-Kurs konzentriert sich auf die Gewinnung von Einsichten und Bedeutungen aus diesen Daten. Mit Hilfe der Bibliotheken R Language and Natural Language Processing (NLP) kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik, um die Bedeutung hinter den Textdaten algorithmisch zu verstehen. Datenbeispiele sind in verschiedenen Sprachen pro Kundenwunsch erhältlich.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen zu erstellen und dann die richtigen Algorithmen anzuwenden, um ihre Bedeutung
zu analysieren und zu berichten.
Format der
- Teil-Vortrag, Teilbesprechung, schwere Hands-on-Praxis, gelegentliche Tests zur Messung des Verständnisses
Dieser von Ausbildern geleitete Live-Kurs konzentriert sich auf die Gewinnung von Einsichten und Bedeutungen aus diesen Daten. Mit Hilfe der Bibliotheken R Language and Natural Language Processing (NLP) kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik, um die Bedeutung hinter den Textdaten algorithmisch zu verstehen. Datenbeispiele sind in verschiedenen Sprachen pro Kundenwunsch erhältlich.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen zu erstellen und dann die richtigen Algorithmen anzuwenden, um ihre Bedeutung
zu analysieren und zu berichten.
Format der
- Teil-Vortrag, Teilbesprechung, schwere Hands-on-Praxis, gelegentliche Tests zur Messung des Verständnisses
28 Stunden
R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzindustrie. Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagement-Systemen variieren.
In diesem Instructor-leitet, Live-Training lernen die Teilnehmer, wie R zu verwenden, um praktische Anwendungen zu entwickeln, um eine Reihe von spezifischen finanziellen Problemen zu lösen.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Verständnis der Grundsätze der R-Programmungssprache Wählen und verwenden Sie R-Pakete und Techniken, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, [0), Datenbanken, Web usw.) zu organisieren, zu visualisieren und zu analysieren. Erstellen von Anwendungen, die Probleme in Bezug auf Vermögensverteilung, Risikoanalyse, Investitionseffizienz und mehr lösen Problemlösung, Integration und Optimierung einer R-Anwendung
Publikum
Entwickler Analysten Wieviel
Format des Kurses
Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen
Hinweis
Diese Ausbildung zielt darauf ab, Lösungen für einige der Prinzip-Probleme zu bieten, mit denen Finanzprofessionelle konfrontiert sind. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder Technik haben, auf das Sie weiter hinzufügen oder verarbeiten möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um es zu arrangieren.
In diesem Instructor-leitet, Live-Training lernen die Teilnehmer, wie R zu verwenden, um praktische Anwendungen zu entwickeln, um eine Reihe von spezifischen finanziellen Problemen zu lösen.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Verständnis der Grundsätze der R-Programmungssprache Wählen und verwenden Sie R-Pakete und Techniken, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, [0), Datenbanken, Web usw.) zu organisieren, zu visualisieren und zu analysieren. Erstellen von Anwendungen, die Probleme in Bezug auf Vermögensverteilung, Risikoanalyse, Investitionseffizienz und mehr lösen Problemlösung, Integration und Optimierung einer R-Anwendung
Publikum
Entwickler Analysten Wieviel
Format des Kurses
Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen
Hinweis
Diese Ausbildung zielt darauf ab, Lösungen für einige der Prinzip-Probleme zu bieten, mit denen Finanzprofessionelle konfrontiert sind. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder Technik haben, auf das Sie weiter hinzufügen oder verarbeiten möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um es zu arrangieren.
21 Stunden
R ist eine Programmiersprache und ein Softwareumfeld für statistische Computing. Zusammen mit R und Excel, können Benutzer R Tidyverse-Standards und stärkere R-Funktionen für die Verbesserung der Datenanalyse in [0 implementieren.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Datenanalytiker, die in R für [0 programmieren möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Sammeln und bewegen Sie Daten zwischen Excel und R. Verwenden Sie R Tidyverse und R-Funktionen für Datenanalytiklösungen in Excel. Aktualisieren Sie Ihre Datenwissenschaftliche Fähigkeiten durch das Lernen R.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Datenanalytiker, die in R für [0 programmieren möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Sammeln und bewegen Sie Daten zwischen Excel und R. Verwenden Sie R Tidyverse und R-Funktionen für Datenanalytiklösungen in Excel. Aktualisieren Sie Ihre Datenwissenschaftliche Fähigkeiten durch das Lernen R.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
21 Stunden
Publikum
Business (Marketingmanager, Produktmanager, Kundenstammmanager) und ihre Teams; Kundeneinblicke Profis.
Überblick
Der Kurs folgt dem Kundenlebenszyklus, indem neue Kunden gewonnen, die bestehenden Kunden auf Rentabilität hin verwaltet, gute Kunden gehalten und schließlich verstanden werden, welche Kunden uns verlassen und warum. Wir werden mit echten (wenn auch anonymen) Daten aus einer Vielzahl von Branchen arbeiten, darunter Telekommunikation, Versicherungen, Medien und High-Tech.
Format
Vom Kursleiter geführtes Training über fünf halbtägige Sitzungen mit Übungen im Unterricht sowie Hausaufgaben. Es kann als Unterrichts- oder Fernkurs (online) angeboten werden.
Business (Marketingmanager, Produktmanager, Kundenstammmanager) und ihre Teams; Kundeneinblicke Profis.
Überblick
Der Kurs folgt dem Kundenlebenszyklus, indem neue Kunden gewonnen, die bestehenden Kunden auf Rentabilität hin verwaltet, gute Kunden gehalten und schließlich verstanden werden, welche Kunden uns verlassen und warum. Wir werden mit echten (wenn auch anonymen) Daten aus einer Vielzahl von Branchen arbeiten, darunter Telekommunikation, Versicherungen, Medien und High-Tech.
Format
Vom Kursleiter geführtes Training über fünf halbtägige Sitzungen mit Übungen im Unterricht sowie Hausaufgaben. Es kann als Unterrichts- oder Fernkurs (online) angeboten werden.
14 Stunden
Dieser Kurs ist eine Einführung in die Anwendung neuronaler Netze bei realen Problemen mit R-Project-Software.
7 Stunden
Dieser Kurs ist ausgelegt für Data Scientists and Statistiker die breits Grundkenntnisse in "R & C++ coding skills und R-Code haben und fortgeschrittene "R-coding-skills" benötigen.
Es handelt sich um einen praxisorientierten Fortgeschrittenen-Kurs in der Programmiersprache "R" für alle diejenigen, die die Methoden für die Arbeit benötigen.
Bereichsspezifische Beispiele erhöhen die Relevanz der Schulung für die Teilnehmer
Es handelt sich um einen praxisorientierten Fortgeschrittenen-Kurs in der Programmiersprache "R" für alle diejenigen, die die Methoden für die Arbeit benötigen.
Bereichsspezifische Beispiele erhöhen die Relevanz der Schulung für die Teilnehmer
14 Stunden
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 bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.
21 Stunden
Big Data ist ein Begriff, der sich auf Lösungen bezieht, mit denen große Datenmengen gespeichert und verarbeitet werden können. Entwickelt von Go Ogle zunächst, diese Big Data haben Lösungen entwickelt und inspiriert andere ähnliche Projekte, von denen viele als Quelle Frei zur Verfügung stehen. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche.
14 Stunden
Ziel dieses Kurses ist es, grundlegende Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des Machine Learning in der Praxis zu vermitteln. Anhand der R - Programmierplattform und ihrer verschiedenen Bibliotheken sowie anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele wird in diesem Kurs die Verwendung der wichtigsten Bausteine des Machine Learning , das Treffen von Datenmodellierungsentscheidungen sowie die Interpretation der Ergebnisse der Algorithmen und erläutert validieren Sie die Ergebnisse.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
21 Stunden
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.
7 Stunden
Beschreibung:
Dies ist ein Kurs, der R-Benutzern beibringen soll, wie sie Web-Apps erstellen, ohne browserübergreifendes HTML , Java Skript und CSS erlernen zu müssen.
Zielsetzung:
Erläutert die Grundlagen der Funktionsweise von Shiny-Apps.
Deckt alle häufig verwendeten Eingabe- / Ausgabe- / Rendering- / Bedienfeldfunktionen aus der Shiny-Bibliothek ab.
Dies ist ein Kurs, der R-Benutzern beibringen soll, wie sie Web-Apps erstellen, ohne browserübergreifendes HTML , Java Skript und CSS erlernen zu müssen.
Zielsetzung:
Erläutert die Grundlagen der Funktionsweise von Shiny-Apps.
Deckt alle häufig verwendeten Eingabe- / Ausgabe- / Rendering- / Bedienfeldfunktionen aus der Shiny-Bibliothek ab.
28 Stunden
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.
14 Stunden
Dieser Kurs ist Teil der Data Scientist-Fähigkeiten (Bereich: Daten und Technologie).
14 Stunden
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 verfügt über eine breite Palette von Paketen für die Datenmining.
14 Stunden
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 bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.
21 Stunden
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 .
21 Stunden
In diesem instruierten Live-Training erlernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken für Maschinelles Lernen mit R, während sie eine Realworld-Anwendung erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie Techniken wie Hyperparameter-Tuning und Deep Learning Unüberwachte Lerntechniken verstehen und implementieren Erstellen Sie ein Modell für die Verwendung in einer größeren Anwendung Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
28 Stunden
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen. Als Programmiersprache wird R verwendet.
Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für die Durchführung einer Reihe von Live-Projekten verwenden.
Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
- Bankfachleute mit technischem Hintergrund
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für die Durchführung einer Reihe von Live-Projekten verwenden.
Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
- Bankfachleute mit technischem Hintergrund
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
21 Stunden
R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen der R-Programmierung kennen, während sie anhand von Finanzbeispielen durch die Programmierung in R gehen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehen Sie die Grundlagen der R-Programmierung
- Verwenden Sie R, um die Daten für grundlegende Finanzoperationen zu bearbeiten
Publikum
- Programmierer
- Finance
- IT-Profis
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen der R-Programmierung kennen, während sie anhand von Finanzbeispielen durch die Programmierung in R gehen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehen Sie die Grundlagen der R-Programmierung
- Verwenden Sie R, um die Daten für grundlegende Finanzoperationen zu bearbeiten
Publikum
- Programmierer
- Finance
- IT-Profis
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
21 Stunden
R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzindustrie. Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagement-Systemen variieren.
In diesem Instructor-leitet, Live-Training, werden die Teilnehmer die Grundlagen des Finanzhandel lernen, während sie durch die Konstruktion und Implementierung grundlegender Handelsstrategien und Aktionen in R mit quantstrat.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Verständnis der grundlegenden Konzepte im Handel Erstellen und implementieren Sie Ihre erste Handelsstrategie mit R Analysieren Sie die Leistung Ihrer Strategie mit R
Publikum
Programmierer [ 0 ] Fachleute IT Fachleute
Format des Kurses
Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen
In diesem Instructor-leitet, Live-Training, werden die Teilnehmer die Grundlagen des Finanzhandel lernen, während sie durch die Konstruktion und Implementierung grundlegender Handelsstrategien und Aktionen in R mit quantstrat.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Verständnis der grundlegenden Konzepte im Handel Erstellen und implementieren Sie Ihre erste Handelsstrategie mit R Analysieren Sie die Leistung Ihrer Strategie mit R
Publikum
Programmierer [ 0 ] Fachleute IT Fachleute
Format des Kurses
Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen
21 Stunden
R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen reichen.
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Programmierkonzepte in R kennen, während sie anhand von Finanzbeispielen durch das Codieren in R gehen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Implementieren Sie fortgeschrittene R-Programmiertechniken
- Verwenden Sie R, um die Daten zu bearbeiten und erweiterte Finanzoperationen durchzuführen
Publikum
- Programmierer
- Finance
- IT-Profis
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Programmierkonzepte in R kennen, während sie anhand von Finanzbeispielen durch das Codieren in R gehen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Implementieren Sie fortgeschrittene R-Programmiertechniken
- Verwenden Sie R, um die Daten zu bearbeiten und erweiterte Finanzoperationen durchzuführen
Publikum
- Programmierer
- Finance
- IT-Profis
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
28 Stunden
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. R is a popular programming language in the financial industry. It is used in financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the finance industry. R will be used as the programming language.
Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts in machine learning
- Learn the applications and uses of machine learning in finance
- Develop their own algorithmic trading strategy using machine learning with R
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the finance industry. R will be used as the programming language.
Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts in machine learning
- Learn the applications and uses of machine learning in finance
- Develop their own algorithmic trading strategy using machine learning with R
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 Stunden
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Finanzierung mit R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell erstellen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Finanzbereich
- Verwenden Sie R, um vertiefte Lernmodelle für Finanzen zu erstellen
- Bauen Sie mit R ihr eigenes Deep Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell auf
Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Finanzierung mit R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell erstellen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Finanzbereich
- Verwenden Sie R, um vertiefte Lernmodelle für Finanzen zu erstellen
- Bauen Sie mit R ihr eigenes Deep Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell auf
Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
28 Stunden
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen mithilfe von R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
- Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen zu erstellen
- Erstellen Sie mit R ein eigenes Deep Learning-Kreditrisikomodell
Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen mithilfe von R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
- Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen zu erstellen
- Erstellen Sie mit R ein eigenes Deep Learning-Kreditrisikomodell
Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
7 Stunden
Shiny ist ein Open-Source-R-Paket, das ein Web-Framework zum Erstellen interaktiver Webanwendungen mit R bereitstellt In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Data Science und Web-Entwicklung mit Shiny, R und HTML kombinieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Erstellen Sie interaktive Web-Anwendungen mit R mit Shiny Publikum Datenwissenschaftler Web-Entwickler Statistiker Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
7 Stunden
Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmern eine Beherrschung der Grundlagen von R und des Umgangs mit Daten zu ermöglichen.
Last Updated:
Zukünftige R Language Kurse
Fortgeschrittene "R"-Programmierung
2022-07-29 09:30
7 hours
Introduction to R
2022-08-01 09:30
21 hours
Prognosen mit R
2022-08-10 09:30
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