Kursy r - Warszawa

Kurs skupia się na rozszerzeniu analityki Process Mining za pomocą narzędzi dostępnych w języku R. Process Mining (Eksploracja procesów) to technika analizy procesów biznesowych poprzez zastosowanie algorytmów do dzienników zdarzeń. Pozwala ona na analizę danych związanych z procesami w celu odkrycia trendów, wzorców oraz wydajności procesu.

R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej. Jest używany w aplikacjach finansowych, od podstawowych programów handlowych po systemy zarządzania ryzykiem. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają zaawansowane koncepcje programowania w R, przechodząc przez kodowanie w R na przykładach finansowych.

R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej. Jest używany w aplikacjach finansowych, od podstawowych programów handlowych po systemy zarządzania ryzykiem. W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy handlu finansowego, przechodząc przez tworzenie i wdrażanie podstawowych strategii handlowych i działań w R przy użyciu quantstrat.

Przeznaczeniem kursu Analiza i wizualizacja danych w R, jest kompleksowe wprowadzenie Słuchaczy do pakietu R. Analitycy na całym świecie używają go do profesjonalnej analizy danych. Zajęcia dedykowane są przede wszystkim osobom rozpoczynającym przygodę z programem R i zaawansowaną analizą danych. Użytkownicy niepracujący wcześniej z danymi ilościowymi powinni (naszym zdaniem) najpierw dobrze poznać środowisko MS Excel. Z R komunikujemy się prawie wyłącznie przez pisanie komend (dostępnych w różnych pakietach). R posiada również interfejs graficzny, ale jest on tylko dodatkiem i ułatwieniem w programowaniu i obliczeniach. Na zajęciach uczymy się również używać gotowych komend oraz poznajemy podstawy programowania.

Na kursie „Warsztaty analityka Data Science w R”, przekazujemy uczestnikom zestaw zaawansowanych kompetencji w dziedzinie przetwarzania danych – Data Science Toolbox. Około 70% pracy analityka polega na pozyskaniu danych, czyszczeniu, transformacji i przygotowaniu do dalszych analiz. Kolejne 10% spędza na modelowaniu, a ostatnie 20% na wizualizacji wyników i ich intuicyjnym raportowaniu. Celem kursu jest zatem usprawnienie i skrócenie czynności, które stanowią 90% czasu typowego projektu Data Science. Kluczem do sukcesu jest automatyzacja pracy i wykorzystanie odpowiednich pakietów. Aby móc skrócić czas od otrzymania danych do otrzymania wyników, należy rozbudować kompetencje narzędziowe w różnych dziedzinach: umiejętność płynnej pracy w języku R, znajomość technik programowania funkcyjnego i obiektowego, umiejętność optymalizacji kodu (np. obliczenia równoległe) a także wiedzę o zaawansowanych metodach wizualizacji danych (pakiet Shiny). Na zajęciach prezentujemy gotowe skrypty (gotowe przepisy) do efektywnej i efektownej analizy danych. Dzięki temu Słuchacze po kursie pracują szybciej – a ich analizy zaskakują nie tylko precyzją i tempem opracowania, ale i atrakcyjną stroną wizualną.

Szkolenie obejmuje podstawowe techniki szeroko rozumianej analizowany szeregów czasowych ze szczególnym naciskiem na, tak automatycznej jak to tylko możliwe, metody prognozowania tychże szeregów. Celem szkolenia jest zapoznanie uczestników z najpopularniejszymi metodami analizy i prognozowania szeregów czasowych i ich implementacjami tychże metod w R. Osoba, która ukończy szkolenie, będzie potrafiła dobrać odpowiednią metodę do szeregu czasowego, którego własności chce przeanalizować lub którego wartości chce zaprognozować. Będzie też potrafiła wykonać odpowiednie obliczenia w R i zinterpretować ich wyniki.

Celem przedmiotu jest nauczenie studentów efektywnego wykorzystania języka programowania R do analizy i przetwarzania danych. Kurs przeznaczony jest dla osób, które chcą zdobyć kompetencje w zakresie inteligentnej analizy danych i rozwiązywania rzeczywistych problemów w oparciu o dużą ilość informacji. Program nauczania obejmuje szeroki zakres tematów, od wprowadzenia do źródeł metod i sztucznej inteligencji, po statystykę i uczenie maszynowe. Uczestnicy kursu zdobędą gruntowne zrozumienie teorii, a także umiejętność zastosowania tej wiedzy w praktyce.

Celem tego kursu jest zapewnienie podstawowej biegłości w stosowaniu metod Machine Learning w praktyce. Dzięki wykorzystaniu platformy programistycznej R i jej różnych bibliotek oraz na podstawie wielu praktycznych przykładów kurs ten uczy, jak korzystać z najważniejszych elementów składowych Machine Learning, jak podejmować decyzje dotyczące modelowania danych, interpretować wyniki algorytmów i weryfikować wyniki. Naszym celem jest zapewnienie umiejętności rozumienia i korzystania z najbardziej podstawowych narzędzi z zestawu narzędzi Machine Learning oraz unikania typowych pułapek aplikacji Data Sciences.

Advanced Machine Learning with R W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają... Ten kurs przygotuje studentów do głębszego zrozumienia technik uczenia maszynowego i zastosowania tej wiedzy do rzeczywistych zadań analizy danych. Będą potrafili przewidywać, ulepszać modele i wdrażać je w praktycznych scenariuszach, dokonując efektywnej analizy danych i wykorzystując zdobytą wiedzę do podejmowania decyzji.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy programowania R, przechodząc przez kodowanie w R na przykładach finansowych. Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie - Zrozumienie podstaw programowania w języku R Wykorzystanie R do manipulowania danymi w celu wykonywania podstawowych operacji finansowych

Szkolenie Wizualizacja danych z wykorzystaniem języka R.... Szkolenie kierowane jest do uczestników – naukowców, analityków danych, badaczy, dziennikarzy itp., którzy chcą tworzyć atrakcyjne i nietypowe wizualizacje – w szczególności do tych, którym nie wystarczają już programy pakietu MS Office.

Handel algorytmiczny to praktyka wdrażania wstępnie zaprogramowanych instrukcji dotyczących zawierania transakcji. W teorii, dzięki handlowi algorytmicznemu użytkownicy będą w stanie osiągać zyski z częstotliwością nieosiągalną dla ludzkiego tradera. To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla analityków biznesowych, którzy chcą zautomatyzować handel za pomocą handlu algorytmicznego, Python i R.

Wykrywanie anomalii to identyfikacja wartości ekstremalnych, które odbiegają od ogólnego wzorca w zbiorze danych. Korzystając z Pythona i R w SAS, użytkownicy mogą implementować algorytmy wykrywania anomalii w celu identyfikacji anomalii w dużych zbiorach danych. Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i analityków danych, którzy chcą programować w językach R i Python w SAS w celu wykrywania anomalii.

R to język programowania i środowisko programistyczne do obliczeń statystycznych. SAS to platforma oprogramowania statystycznego do analizy predykcyjnej, zarządzania danymi, zaawansowanej analityki i nie tylko. Dzięki R w SAS użytkownicy mogą znaleźć naturalne grupy danych do analizy skupień, które są niezbędne do eksploracji danych. Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą programować z R w SAS do analizy skupień.

Kurs koncentruje się na aspektach praktycznych i zapewnia uczestnikom możliwość wykonywania praktycznych zadań i prac projektowych w celu utrwalenia zdobytej wiedzy w praktyce. Lektorzy to doświadczeni specjaliści z zakresu przetwarzania danych i programowania, co pozwala zapewnić wysoką jakość kształcenia oraz praktyczne podejście do studiowania materiału. Program nauczania jest starannie skonstruowany, zaczynając od podstawowych pojęć i technik pracy z dużymi zbiorami danych w języku R, a kończąc na zaawansowanych tematach programowania równoległego i rozproszonego przetwarzania danych. Po ukończeniu kursu studenci będą pewni swoich umiejętności programowania dużych zbiorów danych w R i będą mogli z powodzeniem wykorzystywać tę wiedzę w różnych dziedzinach, takich jak analiza danych, uczenie maszynowe, statystyka i inne dziedziny, w których przetwarzane są duże ilości dane są krytyczne.