Vytváření webových aplikací v R s Shiny Training Course

Big Data je termín, který označuje řešení určená pro ukládání a zpracování velkých souborů dat. Tato řešení Big Data, původně vyvinutá Google, se vyvinula a inspirovala další podobné projekty, z nichž mnohé jsou dostupné jako open-source. R je oblíbený programovací jazyk ve finančním průmyslu.

R je bezplatný programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem pro statistické výpočty, analýzu dat a grafiku. R je používán rostoucím počtem manažerů a datových analytiků v korporacích a na akademické půdě. R si také našel své následovníky mezi statistiky, inženýry a vědci bez znalostí počítačového programování, pro které je jeho použití snadné. Jeho popularita je způsobena stále větším využíváním data miningu pro různé cíle, jako je nastavení cen reklam, rychlejší nalezení nových léků nebo vyladění finančních modelů. R má širokou škálu balíčků pro dolování dat.

R je velmi populární, otevřený zdrojový prostředí pro statistické výpočty, analýzu dat a grafiku. Tento kurz uvádí jazyk R studentům. Zahrnuje základy jazyka, knihoven a pokročilé koncepty. Pokročilou analýzy dat a vytváření grafik pomocí reálných dat.

Účastníci

Vývojáři / analýza dat

Doba trvání

3 dny

Formát

Lekce a praktické cvičení

R je bezplatný programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem pro statistické výpočty, analýzu dat a grafiku. R je používán rostoucím počtem manažerů a datových analytiků v korporacích a na akademické půdě. R má širokou škálu balíčků pro dolování dat.

R je bezplatný programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem pro statistické výpočty, analýzu dat a grafiku. R je používán rostoucím počtem manažerů a datových analytiků v korporacích a na akademické půdě. R má širokou škálu balíčků pro dolování dat.

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé analytiky dat a odborníky ve firmách, kteří chtějí provádět prognózy časových řad a automatizovat pracovní postupy analýzy dat pomocí jazyka R.

Koncepční skladba tohoto kurzu umožní účastníkům:

• Pojmutí základů prognostických technik v jazyce R.
• Použití exponenciálního vyhlazování a ARIMA modelů pro analýzu časových řad.
• Využívání balíčku ‘forecast’ k vytvoření přesných prognostických modelech.
• Automatizace pracovních postupů pro prognózy ve firmách a výzkumu.

Publikum

Business majitelé (marketingoví manažeři, produktoví manažeři, manažeři zákaznické základny) a jejich týmy; odborníci na zákaznické statistiky.

Přehled

Kurz sleduje životní cyklus zákazníka od získávání nových zákazníků, řízení stávajících zákazníků pro ziskovost, udržení dobrých zákazníků a nakonec pochopení toho, kteří zákazníci nás opouštějí a proč. Budeme pracovat se skutečnými (i když anonymními) daty z různých odvětví, včetně telekomunikací, pojišťovnictví, médií a špičkových technologií.

Formát

Školení vedené instruktorem v průběhu pěti půldenních lekcí s cvičením ve třídě a domácími úkoly. Může být poskytnut jako učební nebo distanční (online) kurz.

Publikum

manažeři vývojáři vědci studenti

Formát kurzu

on-line výuka a diskuse NEBO osobní workshopy

R  je open-source programovací jazyk pro statistické výpočetní techniky, analýzu dat a grafiku. Výzkum využívá rostoucí počet manažerů a analytiků v korporacích a akademii. R také našel následovníky mezi statistiky, inženýry a vědci bez počítačových programovacích dovedností, kteří ji snadno používají. Jeho popularita je vzhledem k rostoucímu používání datového těžby pro různé účely, jako je nastavení reklamních cen, nalezení nových léků rychleji nebo fin-tune finanční modely. R má širokou škálu balíčků pro data mining.

Tento kurz se zabývá manipulací s objekty v R včetně čtení dat, přístupu k R balíčkům, psaní funkcí R a tvorby informačních grafů. To zahrnuje analýzu dat pomocí běžných statistických modelů. Tento kurz učí, jak používat software R (https://www.r-project.org) jak na příkazové linii, tak v grafickém uživatelském rozhraní (GUI).

R je bezplatný programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem pro statistické výpočty, analýzu dat a grafiku. R používá rostoucí počet manažerů a datových analytiků v korporacích a akademické obci. R také našel své následovníky mezi statistiky, inženýry a vědci bez znalostí počítačového programování, pro které je jeho použití snadné. Jeho popularita je způsobena stále větším využíváním data miningu pro různé cíle, jako je nastavení cen reklam, rychlejší nalezení nových léků nebo vyladění finančních modelů. R má širokou škálu balíčků pro dolování dat.

R je bezplatný programovací jazyk s otevřeným zdrojovým kódem pro statistické výpočty, analýzu dat a grafiku. R je používán rostoucím počtem manažerů a datových analytiků v korporacích a na akademické půdě. R si také našel své následovníky mezi statistiky, inženýry a vědci bez znalostí počítačového programování, pro které je jeho použití snadné. Jeho popularita je způsobena stále větším využíváním data miningu pro různé cíle, jako je nastavení cen reklam, rychlejší nalezení nových léků nebo vyladění finančních modelů. R má širokou škálu balíčků pro dolování dat.

Tento kurz je úvod do používání neuronových sítí v reálných problémech pomocí softwaru R-project.

Tento kurz je určen pro datové vědce a statistiky, kteří již disponují základními dovednostmi programování v R & C++ a potřebují pokročilé dovednosti programování v R.

Cílem je poskytnout praktický pokročilý kurz programování v R pro účastníky zainteresované v uplatňování metod na pracovišti.

Používají se příklady specifické pro danou odvětví, aby byla školení relevantní pro publikum.

Tento kurz je součástí sady dovedností Data Scientist (Obor: Data a Technologie)

Cílová skupina

Formát kurzu

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

Během tohoto vedeného instruktorem živého kurzu se účastníci naučí, jak manipulovat s daty a je visualizovat pomocí nástrojů obsažených v Tidyverse.

Tidyverse je sbírka flexibilních R balíčků pro čištění, zpracování, modelování a vizualizaci dat. Některé z obsažených balíčků jsou: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr a tibble.

• Začátečníci v jazyce R
• Začátečníci ve vyhledávání dat a vizualizaci dat

• Část přednášky, část diskuse, cvičení a intenzivní praxe

• Provádět analýzu dat a vytvářet působivé vizualizace
• Těžit užitečné závěry z různých souborů vzorných dat
• Filtrovat, řadit a shrnout data k odpovědi na zkoumavé otázky
• Převádět zpracovaná data do informačních čarových grafů, sloupcových grafů a histogramů
• Importovat a filtrovat data ze široké škály datových zdrojů, včetně Excel, CSV a SPSS souborů