Building Web Applications in R with Shiny培訓

Big Data是指用於存儲和處理大型數據集的解決方案。最初由Go ogle開發，這些Big Data解決方案已經發展並啟發了其他類似的項目，其中許多項目都是開源的。 R是金融行業中流行的編程語言。

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R還發現沒有計算機編程技能的統計學家，工程師和科學家的追隨者都很容易使用。它的受歡迎程度是由於越來越多地使用數據挖掘來實現各種目標，例如設定廣告價格，更快地找到新藥或微調財務模型。 R有各種各樣的數據挖掘包。

R 是一个非常流行的开源环境，用于统计计算、数据分析和图形绘制。本课程向学生介绍R编程语言，涵盖语言基础、库和高级概念，并使用真实数据进行高级数据分析和图形绘制。

受众

开发者 / 数据分析师

时长

3天

形式

讲座与实操

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R有各種各樣的數據挖掘包。

R 是一種用於統計計算、數據分析和圖形的開源免費程式設計語言。R 被越來越多的公司和學術界的經理和數據分析師使用。R 具有多種用於數據挖掘的包。

這門由講師指導的澳門（線上或線下）培訓課程，旨在幫助中級數據分析師和商業專業人士使用R進行時間序列預測，並自動化數據分析工作流程。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解R中預測技術的基本原理。
• 應用指數平滑和ARIMA模型進行時間序列分析。
• 使用‘forecast’套件生成準確的預測模型。
• 為商業和研究應用自動化預測工作流程。

聽眾

Business主（營銷經理，產品經理，客戶群經理）及其團隊;客戶見解專業人士。

概觀

該課程遵循客戶生命週期，從獲得新客戶，管理現有客戶的盈利能力，留住優質客戶，最終了解哪些客戶離開我們以及為什麼。我們將處理來自各行各業的真實（如果是匿名的）數據，包括電信，保險，媒體和高科技。

格式

由五個為期半天的課程進行的講師指導培訓，包括課堂練習和家庭作業。它可以作為教室或距離（在線）課程提供。

聽眾

• 經理
• 開發商
• 科學家們
• 學生們

課程形式

在線指導和討論或面對面的研討會

R 是一个开源的免费编程语言,用于统计计算,数据分析和图形。 研究由越来越多的管理人员和数据分析师在企业和学术界内使用。 R 还在没有计算机编程技能的统计学家、工程师和科学家中找到了追随者,他们发现它很容易使用。 它的普及是由于数据采矿越来越多用于各种目的,如设置广告价格,更快地找到新的药物或精致的金融模型。 R 有大量的数据采矿包。

该课程涵盖R中的对象的操纵,包括阅读数据,访问R包,写R功能,并制作信息图表。 它包括使用常见的统计模型的数据分析。 该课程教导如何在命令线和图形用户界面(GUI)上使用R软件(0)。

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R還發現沒有計算機編程技能的統計學家，工程師和科學家的追隨者都很容易使用。它的受歡迎程度是由於越來越多地使用數據挖掘來實現各種目標，例如設定廣告價格，更快地找到新藥或微調財務模型。 R有各種各樣的數據挖掘包。

R是一種用於統計計算，數據分析和圖形的開源免費編程語言。 R被企業和學術界內越來越多的經理和數據分析師使用。 R還發現沒有計算機編程技能的統計學家，工程師和科學家的追隨者都很容易使用。它的受歡迎程度是由於越來越多地使用數據挖掘來實現各種目標，例如設定廣告價格，更快地找到新藥或微調財務模型。 R有各種各樣的數據挖掘包。

本課程介紹如何使用 R-project 軟件將神經網絡應用於現實世界中的問題。

本課程適用於已具備基本R和C++編程技能及R代碼的數據科學家和統計學家，需要進一步提升R編程技能。

課程旨在為有興趣在工作中應用這些方法的參與者提供實用的高級R編程培訓。

通過行業特定案例，使培訓內容更貼合學員需求。

本課程屬於數據科學家技能組的一部分（領域：數據與技術）

受众

课程形式

通过本次培训，参与者将能够：

在这次由讲师主导的线下培训中，参与者将学习如何使用Tidyverse中包含的工具来操作和可视化数据。

Tidyverse是一组多功能R包，用于数据清理、处理、建模和可视化。包含的一些包有：ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr和tibble。

• R语言初学者
• 数据分析和数据可视化初学者

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

• 进行数据分析并创建吸引人的可视化效果
• 从各种样本数据集中得出有用的结论
• 过滤、排序和汇总数据以回答探索性问题
• 将处理后的数据转换为信息丰富的线图、条形图、直方图
• 从不同的数据源（包括Excel、CSV和SPSS文件）导入和过滤数据