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.
Auf alle Themenwünsche eingegangen und viel Zeit für die Beantwortung genommen.
HSH Nordbank AG
Course: Prognosen mit R
Die freien Übungen.
Sabine Stammberger
Course: Prognosen mit R
Er (der Trainer) ist ausgezeichnet. Sehr geduldig, kann gut auf unsere Fragen hören. Wir haben seine Geduld und sein Tempo gemocht.
Ellen Lentz- Genentech Inc
Course: Einführung in R
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Mir hat das praktische Lernen sehr gefallen.
Guihong Chen - TCF
Course: Einführung in R
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Trainer war flexibel - er versuchte, unsere Probleme anzugehen. Der Kurs war gut organisiert und der Trainer verfügte sowohl im R-Programm als auch in der Finanzbranche über das nötige Wissen, um uns zu helfen.
George Rezek - TCF
Course: Einführung in R
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Ich habe es sehr geschätzt, dass er (der Trainer) ein Praktizierender war und diese Perspektive hatte.
Bradley Olson - TCF
Course: Einführung in R
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Er (der Trainer) war ausgezeichnet. Ich mochte das Tempo und die Konzentration auf Prinzipien zu Beginn, nicht über das Detail zu überspringen.
Geoff Copps - Mediabrands
Course: Einführung in R
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Was hat dir am Training am meisten gefallen ?: Praktisch zu machen und Hilfe vom Trainer zu bekommen, wie man in schwierigen Fragen arbeitet.
Faeiza Ab Rahman - Seagate Singapore International Headquarters Pte. Ltd
Course: Einführung in R
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Er war sehr informativ und hilfsbereit.
Pratheep Ravy
Course: Predictive Modelling with R
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Ich bekomme Antworten auf alle meine Fragen.
Natalia Gladii
Course: Data Analytics With R
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Viele Probleme, die nach dem Training erforscht werden können
Klaudia Kłębek
Course: Data Mining with R
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Der Trainer war so sachkundig und schloss Bereiche ein, an denen ich interessiert war.
Mohamed Salama
Course: Data Mining & Machine Learning with R
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Sehr auf die Bedürfnisse zugeschnitten.
Yashan Wang
Course: Data Mining with R
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Ich habe es wirklich genossen, 1: 1 mit Gunner zu arbeiten.
Bryant Ives
Course: Einführung in R
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Ich mochte die neuen Einblicke in tiefes maschinelles Lernen.
Josip Arneric
Course: Training 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
Course: Training Neural Network in R
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Mir gefielen die Graphen in R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Course: Training 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
Course: 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
Course: Data and Analytics - from the ground up
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Lernen, wie man Excel richtig einsetzt.
Torin Mitchell
Course: Data and Analytics - from the ground up
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Die Art, wie der Trainer komplexe Themen verständlich machte.
Adam Drewry
Course: 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
Course: Data and Analytics - from the ground up
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Tamil ist sehr kenntnisreich und nette Person, ich habe viel von ihm gelernt.
Aleksandra Szubert
Course: Data and Analytics - from the ground up
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Ich mochte die erste Sitzung. Sehr intensiv und schnell.
Digital Jersey
Course: Data and Analytics - from the ground up
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Am meisten mochte ich die Geduld Tamils.
Laszlo Maros
Course: Data and Analytics - from the ground up
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Ich habe wirklich von den praktischen Beispielen des wirklichen Lebens profitiert.
Wioleta (Vicky) Celinska-Drozd
Course: Data and Analytics - from the ground up
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Viel Wissen - theoretisch und praktisch.
Anna Alechno
Course: Prognosen mit R
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Ich mochte sein Wissen und seine praktischen Beispiele wirklich.
Irina Tulgara
Course: Prognosen mit R
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Überblick und Verständnis, wie groß das Thema ist.
British American Shared Services Europe BAT GBS Finance, WER/Centre/EEMEA
Course: Prognosen mit R
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gute Interaktion mit dem Trainer, dynamischer Wissensaustausch
NIIT Limited
Course: Data Analytics With R
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Praktische Beispiele waren am hilfreichsten.
Sean Kaukas
Course: Einführung in 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
Course: Programming with Big Data in R
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Ich habe die Einführung neuer Pakete sehr genossen.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course: Programming with Big Data in R
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Der Lehrer, Herr Michael An, interagierte sehr gut mit dem Publikum, die Anweisung war klar. Der Tutor kann auch weitere Informationen hinzufügen, die auf den Anfragen der Schüler während des Trainings basieren.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Course: 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
Course: 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
Course: R
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Ich habe das Wissen des Trainers sehr genossen.
Stephanie Seiermann
Course: 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
Course: R Programming for Data Analysis
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viele Übungen, die ich direkt in meiner Arbeit anwenden kann.
Alior Bank S.A.
Course: Training Neural Network in R
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Beispiele für echte Daten.
Alior Bank S.A.
Course: Training Neural Network in R
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neuralnet, pROC in einer Schleife.
Alior Bank S.A.
Course: Training Neural Network in R
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Ich mochte die Übungen zur Zeitreihenmodellierung sehr.
Teleperformance
Course: 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
Course: Data Analytics With R
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Das Tool war interessant und ich sehe die Verwendung. Ich würde gerne mehr darüber erfahren.
Teleperformance
Course: Data Analytics With R
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Viel Übung.
Centrum Innowacji ProLearning Agnieszka Kołodziejczyk
Course: R
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Umfangreiche Kenntnisse des Trainers und Erfahrung, verschiedene Beispiele
Anna Wysocka - Centrum Innowacji ProLearning Agnieszka Kołodziejczyk
Course: R
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Die Angelegenheit war gut präsentiert und ordentlich.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Course: Introduction to R with Time Series Analysis
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Er hat wirklich alles gut erklärt und Beispiele verwendet.
royal bank of Canada
Course: R
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Ich habe das Selbstlernen durch Übungen und die geteilten Tipps und Verknüpfungen genossen.
Competition Bureau
Course: R für Datenanalyse und Forschung
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Code | Name | Dauer | Übersicht |
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foundr | Foundation R | 7 Stunden | Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmern zu ermöglichen, die Grundlagen von R zu beherrschen und mit Daten zu arbeiten . |
advr | Advanced R | 7 Stunden | Dieser Kurs behandelt fortgeschrittene Themen in der R-Programmierung . |
shinyrhtml | Shiny, R and HTML: Merging Data Science and Web Development | 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 . |
dlforbankingwithr | Deep Learning for Banking (with R) | 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 populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie tiefe Lernmodelle für das Banking mit R implementieren können, während sie ein kreatives Kreditrisiko-Modell entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Banking kennen Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Banking zu erstellen Erstellen Sie ein eigenes Deep-Learning-Kreditrisikomodell mit R Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
dlfinancewithr | Deep Learning for Finance (with R) | 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 populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie mithilfe von R Deep Learning-Modelle für das Finanzwesen implementieren können, während sie die Erstellung eines Deep Learning-Kursmodells für die Kursentwicklung durchlaufen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des Deep Learning Lernen Sie die Anwendungen und Anwendungen von Deep Learning im Finanzwesen Verwenden Sie R, um Deep Learning-Modelle für das Finanzwesen zu erstellen Erstellen Sie ein eigenes Deep-Learning-Kurs-Vorhersage-Modell mit R Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
mlfinancer | Machine Learning for Finance (with R) | 28 Stunden | Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anzuwenden, um reale Probleme in der Finanzindustrie zu lösen R wird als Programmiersprache verwendet Die Teilnehmer lernen zunächst die Schlüsselprinzipien kennen und setzen ihr Wissen dann in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen aufbauen und damit eine Reihe von Teamprojekten durchführen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens Erlernen Sie die Anwendungen und Anwendungen des maschinellen Lernens im Finanzwesen Entwickeln Sie eine eigene algorithmische Handelsstrategie mit maschinellem Lernen mit R Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
intermediaterforfinance | Intermediate R for Finance | 21 Stunden | R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer erweiterte Programmierkonzepte in R kennen, während sie anhand von Finanzbeispielen durch die Programmierung in R gehen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Implementieren Sie erweiterte R-Programmierungstechniken Verwenden Sie R, um ihre Daten zu manipulieren, um erweiterte Finanzoperationen durchzuführen Publikum Programmierer Finanzfachleute IT-Fachleute Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
rfintrading | Financial Trading with R | 21 Stunden | R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen des Finanzhandels kennen, während sie durch den Aufbau und die Implementierung grundlegender Handelsstrategien und -aktionen in R mithilfe von quantstrat lernen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte im Handel Erstellen und implementieren Sie ihre erste Handelsstrategie mit R Analysieren Sie die Leistung ihrer Strategie mit R Publikum Programmierer Finanzfachleute IT-Fachleute Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
rintrofinance | Introduction to R for Finance | 21 Stunden | R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer anhand von Finanzbeispielen die Grundlagen der R-Programmierung kennen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen der R-Programmierung Verwenden Sie R, um ihre Daten zu bearbeiten, um grundlegende finanzielle Operationen durchzuführen Publikum Programmierer Finanzfachleute IT-Fachleute Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
rforfinance | R Programming for Finance | 28 Stunden | R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, wie R verwendet wird, um praktische Anwendungen zur Lösung einer Reihe spezifischer finanzbezogener Probleme zu entwickeln Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verstehen Sie die Grundlagen der R-Programmiersprache Wählen und nutzen Sie R-Pakete und -Techniken, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw) zu organisieren, zu visualisieren und zu analysieren Erstellen Sie Anwendungen, die Probleme im Zusammenhang mit der Asset Allocation, der Risikoanalyse, der Anlageperformance und mehr lösen Problembehandlung, Integration Bereitstellung und Optimierung einer R-Anwendung Publikum Entwickler Analysten Quants Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Diese Schulung zielt darauf ab, Lösungen für einige der grundlegenden Probleme von Finanzfachleuten zu finden Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine Technik haben, die Sie anhängen oder weiter ausführen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um zu vereinbaren . |
mlbankingr | Machine Learning for Banking (with R) | 28 Stunden | In diesem instruierten Live-Training werden die Teilnehmer lernen, Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anzuwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen R wird als Programmiersprache verwendet Die Teilnehmer lernen zunächst die Schlüsselprinzipien kennen und setzen ihr Wissen dann in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen aufbauen und sie für eine Reihe von Live-Projekten verwenden Publikum Entwickler Datenwissenschaftler Banking-Profis mit einem technischen Hintergrund Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
tidyverse | Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R | 7 Stunden | Das Tidyverse ist eine Sammlung von vielseitigen R-Paketen zur Reinigung, Verarbeitung, Modellierung und Visualisierung von Daten Einige der enthaltenen Pakete sind: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr und tibble In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Daten mithilfe der Tools von Tidyverse manipulieren und visualisieren können Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Führen Sie eine Datenanalyse durch und erstellen Sie ansprechende Visualisierungen Zeichnen Sie nützliche Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen von Beispieldaten Filtern, sortieren und fassen Sie Daten zusammen, um explorative Fragen zu beantworten Verwandeln Sie verarbeitete Daten in informative Liniendiagramme, Balkendiagramme und Histogramme Importieren und filtern Sie Daten aus verschiedenen Datenquellen, einschließlich Excel-, CSV- und SPSS-Dateien Publikum Anfänger in die R-Sprache Anfänger zur Datenanalyse und Datenvisualisierung Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen . |
radvml | Advanced Machine Learning with R | 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 . |
danagr | Data and Analytics - from the ground up | 42 Stunden | Datenanalyse ist ein entscheidendes Werkzeug in der heutigen Geschäftswelt Wir werden uns ganz auf die Entwicklung von Fähigkeiten für die praktische Analyse von Daten konzentrieren Ziel ist es, den Delegierten zu helfen, auf Fragen fundierte Antworten zu geben: Was ist passiert? Verarbeitung und Analyse von Daten Erstellung von informativen Datenvisualisierungen Was wird passieren? Prognose zukünftiger Leistung Bewertung von Prognosen Was soll passieren? Daten in evidenzbasierte Geschäftsentscheidungen umwandeln Prozesse optimieren Der Kurs selbst kann entweder als 6-tägiger Kurs oder remote über einen Zeitraum von mehreren Wochen abgehalten werden Wir können mit Ihnen zusammenarbeiten, um den Kurs für Ihre Bedürfnisse zu liefern . |
nlpwithr | NLP: Natural Language Processing with R | 21 Stunden | Es wird geschätzt, dass unstrukturierte Daten mehr als 90 Prozent aller Daten ausmachen, viele davon in Form von Text Blogposts, Tweets, soziale Medien und andere digitale Publikationen tragen ständig zu diesem wachsenden Datenbestand bei Dieser Kurs konzentriert sich auf das Extrahieren von Einsichten und Bedeutung aus diesen Daten Unter Verwendung der R Language und Natural Language Processing (NLP) -Bibliotheken kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, künstlichen Intelligenz und Computerlinguistik, um die Bedeutung von Textdaten algorithmisch zu verstehen Datenmuster sind in verschiedenen Sprachen je Kundenanforderung verfügbar Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen zu erstellen, dann die richtigen Algorithmen zu verwenden, um sie zu analysieren und über ihre Bedeutung zu berichten Publikum Linguisten und Programmierer Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, schwere Handson-Praxis, gelegentliche Tests, um das Verständnis zu erfassen . |
intror | Introduction to R with Time Series Analysis | 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 . |
predmodr | Predictive Modelling with R | 14 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 . |
dmmlr | Data Mining & Machine Learning with R | 14 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 . |
rprogda | R Programming for Data Analysis | 14 Stunden | Dieser Kurs ist Teil des Data Scientist Skill-Sets (Bereich: Daten und Technologie) . |
dataar | Data Analytics With R | 21 Stunden | R ist eine sehr beliebte Open-Source-Umgebung für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken Dieser Kurs stellt den Studenten die Programmiersprache R vor Es umfasst Sprachgrundlagen, Bibliotheken und fortgeschrittene Konzepte Erweiterte Datenanalyse und grafische Darstellung mit realen Daten Publikum Entwickler / Datenanalyse Dauer 3 Tage Format Vorträge und Handson . |
rintrob | Introductory R for Biologists | 28 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 hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern gefunden, ohne Programmierkenntnisse, die es leicht zu benutzen finden Seine Popularität ist auf die zunehmende Verwendung von Data Mining für verschiedene Ziele wie festgesetzte Anzeigenpreise zurückzuführen, neue Medikamente schneller zu finden oder Finanzmodelle zu verfeinern R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining . |
webappsr | Building Web Applications in R with Shiny | 7 Stunden | Beschreibung: Dieser Kurs soll R-Benutzern zeigen, wie sie Web-Apps erstellen können, ohne Crossbrowser-HTML, Javascript und CSS lernen zu müssen Zielsetzung: Beschreibt die Grundlagen der Funktionsweise von Shiny-Apps Deckt alle gebräuchlichen Input / Output / Rendering / Paneling-Funktionen aus der Shiny-Bibliothek ab . |
rlang | R | 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 hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern gefunden, ohne Programmierkenntnisse, die es leicht zu benutzen finden. Seine Popularität beruht auf der zunehmenden Nutzung von Data Mining für verschiedene Ziele wie festgesetzte Anzeigenpreise, schnelleres Auffinden neuer Medikamente oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining. |
MLFWR1 | Machine Learning Fundamentals with R | 14 Stunden | Ziel dieses Kurses ist es, Grundkenntnisse in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu vermitteln Durch den Einsatz der R - Programmierplattform und ihrer verschiedenen Bibliotheken vermittelt dieser Kurs anhand einer Vielzahl von praktischen Beispielen, wie man die wichtigsten Bausteine des maschinellen Lernens nutzt, Datenmodellierungsentscheidungen trifft, die Ergebnisse der Algorithmen interpretiert und validiere die Ergebnisse Unser Ziel ist es, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die grundlegendsten Werkzeuge aus der Machine Learning Toolbox sicher zu verstehen und anzuwenden und die üblichen Fallstricke von Data Sciences Anwendungen zu vermeiden . |
bigdatar | Programming with Big Data in R | 21 Stunden | Big Data ist ein Begriff, der sich auf Lösungen bezieht, die zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen bestimmt sind. Diese Big Data-Lösungen, die ursprünglich von Google entwickelt wurden, haben andere ähnliche Projekte entwickelt und inspiriert, von denen viele als Open Source verfügbar sind. R ist eine populäre Programmiersprache in der Finanzindustrie. |
dataminr | Data Mining with R | 14 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. |
rprogadv | Fortgeschrittene "R"-Programmierung | 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 |
rneuralnet | Training Neural Network in R | 14 Stunden | Dieser Kurs ist eine Einführung in die Anwendung neuronaler Netzwerke in realen Problemen mit Rproject Software . |
mrkanar | Marketinganalytik mit R | 21 Stunden | Publikum: Geschäftsinhaber (Marketingmanager, Produktmanager, Kundenmanager) und ihre Teams; Customer Insights-Profis. Überblick: Der Kurs folgt dem Kundenlebenszyklus, indem er neue Kunden gewinnt, die bestehenden Kunden für Rentabilität verwaltet, gute Kunden beibehält und schließlich versteht, welche Kunden uns verlassen und warum. Wir werden mit echten (wenn auch anonymen) Daten aus einer Vielzahl von Branchen wie Telekommunikation, Versicherungen, Medien und Hightech arbeiten. Format: Instructor-geführtes Training über fünf Halbtageseinheiten mit Übungen in der Klasse sowie Hausaufgaben. Es kann als ein Klassenzimmer oder Entfernung (online) Kurs geliefert werden. |
rintro | Einführung in R | 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 hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern gefunden, ohne Programmierkenntnisse, die es leicht zu benutzen finden Seine Popularität ist auf die zunehmende Verwendung von Data Mining für verschiedene Ziele wie festgesetzte Anzeigenpreise zurückzuführen, neue Medikamente schneller zu finden oder Finanzmodelle zu verfeinern R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining Dieser Kurs behandelt die Manipulation von Objekten in R einschließlich das Lesen von Daten, den Zugriff auf R-Pakete, das Schreiben von R-Funktionen und das Erstellen von informativen Graphen Es umfasst die Analyse von Daten mithilfe gängiger statistischer Modelle Der Kurs lehrt, wie man die R-Software ( http://wwwrprojectorg ) sowohl in einer Befehlszeile als auch in einer grafischen Benutzerschnittstelle (GUI) verwendet . |
Course | Schulungsdatum | Kurspreis (Fernkurs / Schulungsraum) |
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Data Mining with R - Frankfurt am Main | Di, 2019-03-05 09:30 | 2500EUR / 3100EUR |
Data Mining with R - Stuttgart | Di, 2019-03-12 09:30 | 2500EUR / 3100EUR |
Data Mining with R - Bremen | Mo, 2019-03-18 09:30 | 2500EUR / 3100EUR |
Data Mining with R - Berlin | Di, 2019-03-19 09:30 | 2500EUR / 3100EUR |
Data Mining with R - Dresden | Mi, 2019-03-20 09:30 | 2500EUR / 3100EUR |
Course | Ort | Schulungsdatum | Kurspreis (Fernkurs / Schulungsraum) |
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Monax: Build a Smart Contract Application | Köln | Mi, 2019-03-06 09:30 | 1575EUR / 1975EUR |
Embedded Linux Kernel and Driver Development | Nürnberg | Mi, 2019-03-20 09:30 | 2250EUR / 2850EUR |
IBM ODM and Blockchain: Applying Business Rules to Smart Contracts | Bremen | Do, 2019-04-18 09:30 | 2250EUR / 2850EUR |
Introduction to the use of neural networks | Leipzig | Do, 2019-05-02 09:30 | 1575EUR / 1975EUR |
R | Leipzig | Mi, 2019-06-19 09:30 | 4725EUR / 5525EUR |
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