R Language Schulungen in Deutschland

R Markdown ist ein Erstellungsumfeld, das ausführbaren R-Code mit narrativen Text kombiniert, um dynamische und reproduzierbare Dokumente zu erstellen.

Dieses von einem Trainer angeleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Mittelstufe-Nutzer von R, die automatisierte, dynamische Berichte mit R Markdown für interne Dokumentation, Forschungsveröffentlichungen oder Webveröffentlichung erstellen möchten.

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

• R Markdown-Dokumente mit eingebetteten Code-Chunks und formatiertem Text zu erstellen.
• Ausgaben in mehreren Formaten, darunter HTML, PDF und Word, zu erzeugen.
• Parameterisierte Berichte und bedingte Logik zur Generierung von dynamischem Inhalt zu verwenden.
• Das Dokumenterscheinungsbild mit Themen, Vorlagen und LaTeX für professionelle Präsentation anzupassen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um einen angepassten Kurs für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten und alle, die lernen möchten, wie man Tableau, Python, R und SQL zur Datenvisualisierung und -analyse verwendet und integriert.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Datenanalysen mit Python, R und SQL durchzuführen.
• Erkenntnisse durch Datenvisualisierung mit Tableau zu gewinnen.
• Datengestützte Entscheidungen für Geschäftsabläufe zu treffen.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die mit diesen Tools Daten bereinigen und analysieren, statistische Hochrechnungen durchführen und aufschlussreiche Visualisierungen erstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Python, R, Power Query und Power BI für die Datenanalyse zu verstehen.
• Bereinigung und Organisation von Datensätzen mit Python und Power Query.
• Statistische Analysen und Hochrechnungen mit R durchführen.
• Erstellen von professionellen Dashboards und Berichten mit Power BI.
• Effektive Integration und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen.

Shiny ist ein R-Paket, das Benutzern ermöglicht, interaktive und dynamische Webanwendungen direkt aus R zu erstellen, ohne Kenntnisse von JavaScript oder komplexen Webframeworks zu benötigen.

Dieser instruktorgeführte Livekurs (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene R-Benutzer, die benutzerdefinierte Webanwendungen mit Shiny zur Datenvisualisierung, Benutzereingaben und Berichterstellung erstellen und bereitstellen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Interaktive Webanwendungen mit Shiny und R zu erstellen.
• Benutzeroberflächen mit reaktiven Elementen und dynamischen Eingaben zu gestalten.
• Datenvisualisierungen und Berichtsfunktionen in Shiny-Anwendungen zu integrieren.
• Shiny-Anwendungen lokal oder online über Shiny Server oder Posit Cloud bereitzustellen und freizugeben.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Hände-zum-Tasten-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Um eine angepasste Ausbildung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Informatiker, die Stata für die statistische Analyse nutzen möchten und es mit R integrieren wollen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Stata effektiv für die Datenanalyse und statistische Modellierung zu nutzen.
• die Funktionen von Stata mit SPSS und R zu vergleichen.
• Stata nahtlos mit R zu integrieren, um statistische Berechnungen durchzuführen.
• Workflows unter Verwendung von Stata und R zu entwickeln und zu automatisieren.

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

Data analytics ist ein entscheidendes Werkzeug im heutigen Geschäftsumfeld. Wir konzentrieren uns darauf, praktische Fähigkeiten zur datenbasierten Analyse zu entwickeln. Das Ziel ist es, den Teilnehmern dabei zu helfen, beispielsweise nachgewiesene Antworten auf folgende Fragen zu geben: 

Was ist geschehen?

• Verarbeitung und Analyse von Daten
• Erstellung informativer Datendarstellungen

Was wird geschehen?

• Prognose zukünftiger Leistungen
• Bewertung von Prognosen

Was sollte geschehen?

• Umwandlung von Daten in beispielsbasierte Geschäftsentscheidungen
• Optimierung von Prozessen

Schätzungen zufolge machen unstrukturierte Daten mehr als 90 Prozent aller Daten aus, viele davon in Form von Text. Blogbeiträge, Tweets, soziale Medien und andere digitale Veröffentlichungen tragen kontinuierlich zu dieser wachsenden Datenmenge bei.

In diesem Live-Kurs, der von einem Dozenten geleitet wird, geht es darum, Erkenntnisse und Bedeutung aus diesen Daten zu extrahieren. Unter Verwendung der R Language- und Natural Language Processing (NLP)-Bibliotheken kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik, um die Bedeutung hinter Textdaten algorithmisch zu verstehen. Datenbeispiele sind je nach Kundenanforderung in verschiedenen Sprachen verfügbar.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen vorzubereiten und dann die richtigen Algorithmen anzuwenden, um die Bedeutung zu analysieren und zu berichten.

Format des Kurses

• Teilweise Vortrag, teilweise Diskussion, viel praktische Übung, gelegentliche Tests zur Überprüfung des Verständnisses

R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Sie wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von zentralen Handelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen reichen.

In dieser von einem Kursleiter geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie mit R praktische Anwendungen zur Lösung einer Reihe spezifischer finanzbezogener Probleme entwickeln können.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• die Grundlagen der Programmiersprache R zu verstehen
• Auswahl und Anwendung von R-Paketen und -Techniken zur Organisation, Visualisierung und Analyse von Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw.)
• Erstellen von Anwendungen zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Vermögensallokation, Risikoanalyse, Anlageperformance und mehr
• Fehlerbehebung, Integration, Einsatz und Optimierung einer R-Anwendung

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quants

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Diese Schulung zielt darauf ab, Lösungen für einige der wichtigsten Probleme zu bieten, mit denen Finanzfachleute konfrontiert sind. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine Technik haben, die Sie ergänzen oder vertiefen möchten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an R-Anwender mit mittlerem Erfahrungslevel im Bereich Advanced R, die R nutzen möchten, um schnellere Arbeitsabläufe zu gestalten, die Codequalität zu verbessern und komplexere Analyseaufgaben zu bewältigen.

Bis zum Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein: wiederverwendbare Funktionen zu erstellen, Datenabläufe zu verbessern, Code zu debuggen und zu optimieren sowie reproduzierbare Berichte zu erstellen.

Diese leitungsgeleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Business-Analysten, die Handel durch algorithmisches Handeln, Python und R automatisieren möchten.

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

• Algorithmen einzusetzen, um Wertpapiere in spezialisierten Intervallen schnell zu kaufen und zu verkaufen.
• Kosten im Zusammenhang mit dem Handel durch algorithmisches Handeln zu reduzieren.
• Aktienkurse automatisch zu überwachen und Handelsaufträge zu platzieren.

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.

Dieser von einem Dozenten geleitete, lebendige Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Datenanalysten, die R-Programmierung zur Datenmanipulation, grundlegenden Datenanalyse und erstellen überzeugender Visualisierungen für Einblicke nutzen möchten.

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

• Die Grundlagen von R-Programmierung zu verstehen.
• Fundamentale Datenwissenschaftsprozesse anzuwenden.
• Visuelle Darstellungen von Daten zu erstellen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten, die mit R in SAS programmieren möchten, um Clusteranalysen durchzuführen.

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

• Clusteranalyse für Data Mining zu verwenden
• Die R-Syntax für Clustering-Lösungen zu beherrschen.
• Hierarchische und nicht-hierarchische Clusterverfahren umzusetzen.
• Datengetriebene Entscheidungen zu treffen, um die Geschäftsvorgänge zu verbessern.

Diese vom Trainer geleitete, Live-Trainings in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die in Python und R für KNIME programmieren möchten.

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

• Maschinelles Lernen in KNIME zu planen, aufzubauen und bereitzustellen.
• datengestützte Entscheidungen für Betriebsabläufe zu treffen.
• Datenwissenschaftliche Projekte von Anfang bis Ende umzusetzen.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken für Machine Learning mit R kennen, während sie Schritt für Schritt eine reale Anwendung erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen und Implementieren von Techniken des unüberwachten Lernens
• Clustering und Klassifizierung anwenden, um Vorhersagen auf der Grundlage realer Daten zu treffen.
• Daten visualisieren, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen und Analysen weiter zu verfeinern
• Verbessern Sie die Leistung eines Modells für maschinelles Lernen mit Hilfe von Hyper-Parameter-Tuning.
• Ein Modell zur Verwendung in einer größeren Anwendung in Betrieb nehmen.
• Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um Fragen zu beantworten, die soziale Netzwerkdaten, Big Data und mehr betreffen.

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.

Shiny ist ein Open-Source-R-Paket, das eine Webframework für die Erstellung interaktiver Webanwendungen mit R bereitstellt.

In diesem von einem Trainer geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, Datenwissenschaft und Webentwicklung unter Verwendung von Shiny, R und HTML zu kombinieren.

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

• Interaktive Webanwendungen mit R unter Verwendung von Shiny erstellen.

Zielgruppe

• Datenwissenschaftler
• Webentwickler
• Statistiker

Kursformat

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen.

Diese vom Trainer geleitete, live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten, die lernen möchten, Stata und R zur Analyse von Big Data für statistische Analysen zu verwenden.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Statistische Modelle zur Vorhersage von Schlüsselvariablen und Ereignissen zu erstellen.
• Deskriptive Visualisierungen, Zusammenfassungstabellen, Häufigkeiten und mehr zu generieren.
• Große Datenbanken zu verwalten und zu strukturieren, um sie für die Datenanalyse vorzubereiten.

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

Dieses vom Dozenten geführte, Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die in R für Tableau programmieren möchten.

• Implementierung von Tableau-Analysen mit R.
• Rückgabe von Werten zu Tableau mit Lernalgorithmen in R.
• Strukturierung und Visualisierung von R-Funktionen in Tableau.
• Datengetriebene Entscheidungen für die Geschäftstätigkeit treffen.

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.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalytiker und Geschäftsanalysten, die Zeitreihenvorhersagen durchführen und Prozesse der Datenauswertung mit R automatisieren möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen der Vorhersageverfahren in R zu verstehen.
• Exponentielles Glätten und ARIMA-Modelle für Zeitreihenanalyse anzuwenden.
• Das Paket ‘forecast’ zur Generierung genauer Vorhersagemodelle zu nutzen.
• Vorhersageprozesse für Geschäftsanwendungen und Forschung automatisieren.