Leipzig

NobleProg Leipzig, Arthur-Hoffmann Str., Leipzig, germany, 04107

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Arthur-Hoffmann-Strasse  in Leipzig. Unsere großzügigen Schulungsräume sind zentral gelegen, nahe der Universität, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.

Anfahrt 

Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe der S-Bahnstation Bayerischer Bahnhof. Im Norden erreichtman die Autobahn A41, im Süden die A38.

Parkplätze 

Rund um unsere Schulungsräume finden Sie zahlreiche Parkplätze.

Lokale Infrastruktur 

In der Nähe der Schulungsräume finden Sie zahlreiche Hotels und Restaurants.

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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

7 Stunden

Einführung in R mit Zeitreihenanalyse

21 Stunden

KNIME mit Python und R für Maschinelles Lernen

14 Stunden

Marketinganalytik mit R

21 Stunden

Prädiktive Modellierung mit R

14 Stunden

Fortgeschrittene Maschinelles Lernen mit R

21 Stunden

Einführung in R für Biologen

28 Stunden

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

7 Stunden

Einführung in R

21 Stunden

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