Hamburg

NobleProg Hamburg, Eifflerstraße 43, Hamburg, germany, 22769

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich im Betahaus in der Eifflerstraße 43 in Hamburg. Gut erreichbar und zentral in der traditionsreichen Hansestadt gelegen, bieten sich hier optimale Möglichkeiten für unsere Teilnehmer.

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen mitten im Schanzenviertel. Die nächsten Bushaltestellen sind die Haltestellen "Schulterblatt" der Metrobuslinie 15 sowie die Haltestelle "Sternbrücke" der Metrobuslinie 3, die nächste S- und U-Bahn-Station die Haltestelle Sternschanze.

Parkplätze 

Im Bereich entlang der Eifflerstrasse und den nahegelegenen Seitenstraßen können PKW abgestellt werden, auch wenn man gegebenenfalls einen Moment lang suchen muss. Die Parkplätze sind nicht gebührenpflichtig.

Lokale Infrastruktur 

Das Schanzenviertel bietet verschiedenste gastronomische Angebote und mit dem Pyjama Park, dem Hotel Boston und anderen kleineren und mittleren Hotels ist auch eine ortsnahe Unterbringung möglich.

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Erkunden Sie unsere Kurse

R Markdown for Dynamic Documents and Reproducible Reporting

14 Stunden

Datenanalyse mit Tableau, Python, R und SQL

35 Stunden

Datenanalyse mit Python, R, Power Query und Power BI

21 Stunden

Shiny App Web Development mit R

14 Stunden

Statistische Analyse mit Stata und Integration mit R

35 Stunden

Datenanalyse mit R

21 Stunden

Daten und Analytik - von Grund auf

42 Stunden

NLP: Natural Language Processing mit R

21 Stunden

R-Programmierung für Excel

21 Stunden

R-Programmierung für Finanzen

28 Stunden

Fortgeschrittenes R

14 Stunden

Algorithmisches Handeln mit Python und R

14 Stunden

Programming mit Big Data in R

21 Stunden

Einführung in R (Grundlagen bis Intermediate)

14 Stunden

Clusteranalyse mit R und SAS

14 Stunden

Grundlagen von R

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Einführung in R mit Zeitreihenanalyse

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KNIME mit Python und R für Maschinelles Lernen

14 Stunden

Marketinganalytik mit R

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Prädiktive Modellierung mit R

14 Stunden

Fortgeschrittene Maschinelles Lernen mit R

21 Stunden

Einführung in R für Biologen

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R

21 Stunden

Training Neural Network in R

14 Stunden

Fortgeschrittene "R"-Programmierung

7 Stunden

R Programming für die Datenanalyse

14 Stunden

Shiny, R und HTML: Die Kombination von Datenwissenschaft und Webentwicklung

7 Stunden

Statistische Analyse mit Stata und R

35 Stunden

Datenwissenschaft mit Tableau und R-Programmierung

14 Stunden

Einführung in die Datenvisualisierung mit Tidyverse und R

7 Stunden

Erstellung von Webanwendungen in R mit Shiny

7 Stunden

Prognosen mit R

14 Stunden

R für Datenanalyse und Forschung

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Einführung in R

21 Stunden

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