線上 R語言 培訓在 澳門

R Markdown 是一個結合可執行的 R 代碼與敘述性文本的創作框架，用於創建動態且可重現的文件。

這是由講師指導的培訓（線上或線下），適合初級到中級的 R 使用者，他們希望使用 R Markdown 生成自動化、動態的報告，用於內部文件、研究出版物或網絡發布。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 創建包含嵌入 R 代碼塊和格式化文本的 R Markdown 文件。
• 生成多種格式的輸出，包括 HTML、PDF 和 Word。
• 使用參數化報告和條件邏輯生成動態內容。
• 通過主題、模板和 LaTeX 自定義文件外觀，實現專業呈現。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手實作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）面向數據分析師和任何有興趣學習如何使用和集成Tableau，Python，R和SQL進行數據可視化和分析的人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Python、R 和 SQL 執行數據分析。
• 使用 Tableau 通過數據可視化創建見解。
• 為業務運營做出數據驅動的決策。

這門由講師主導的實時培訓課程旨在幫助希望使用這些工具清潔和分析數據、進行統計預測以及創建深刻視覺化的初學者水平專業人員，無論是在線還是現場。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解數據分析中Python、R、Power Query和Power BI的基本概念。
• 使用Python和Power Query清理和組織數據集。
• 使用R進行統計分析和預測。
• 使用Power BI創建專業的儀表板和報告。
• 有效地整合和分析來自多個來源的数据。

Shiny 是一個 R 套件，允許使用者直接從 R 中構建互動和動態的 Web 應用程式，無需具備 JavaScript 或複雜的 Web 框架知識。

這是一個由講師指導的、實時的培訓（線上或線下），針對中級 R 使用者，他們希望使用 Shiny 構建和部署客製化的 Web 應用程式，用於數據可視化、用戶互動和報告。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Shiny 和 R 創建互動式 Web 應用程式。
• 設計具有反應元素和動態輸入的用戶界面。
• 將數據可視化和報告功能整合到 Shiny 應用程式中。
• 通過 Shiny Server 或 Posit Cloud 在本地或線上部署和分享 Shiny 應用程式。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手實作。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

本次由講師指導的培訓在澳門（線上或線下）面向中級到高級的計算機科學專業人士，旨在幫助他們利用Stata進行統計分析，並將其與R集成。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 有效使用Stata進行數據分析和統計建模。
• 比較Stata與SPSS和R的功能。
• 將Stata與R集成，實現無縫的統計計算。
• 使用Stata和R開發和自動化工作流程。

R 是一個非常流行的開源環境，用於統計計算、數據分析和圖形繪製。本課程向學生介紹R編程語言，涵蓋語言基礎、庫和高級概念，以及使用真實數據進行高級數據分析和圖形繪製。

受衆

開發者/數據分析師

時長

3天

形式

講座與動手實踐

數據分析是當今商業中的重要工具。我們將重點培養學員的實踐數據分析技能，目標是幫助學員基於證據回答問題：

發生了什麼？

• 處理和分析數據
• 生成信息豐富的數據可視化

將會發生什麼？

• 預測未來表現
• 評估預測結果

應該發生什麼？

• 將數據轉化爲基於證據的商業決策
• 優化流程

據估計，非結構化數據佔所有數據的 90% 以上，其中大部分是文本形式。博客文章、推文、社交媒體和其他數位出版物不斷添加到這個不斷增長的數據主體中。

這個由講師指導的現場課程圍繞著從這些數據中提取見解和意義。利用 R Language 和 Natural Language Processing (NLP) 庫，我們結合了計算機科學、人工智慧和計算語言學的概念和技術，從演算法上理解文本數據背後的含義。根據客戶要求提供各種語言的數據樣本。

在培訓結束時，參與者將能夠準備來自不同來源的數據集（大小），然後應用正確的演算法來分析和報告其重要性。

課程形式

• 部分講課，部分討論，大量的實踐練習，偶爾的測試以衡量理解

R 是金融行業中流行的程式設計語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用R來開發實際應用程式，以解決一些特定的財務相關問題。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 R 程式設計語言的基礎知識
• 選擇並利用 R 包和技術來組織、可視化和分析來自各種來源（CSV、Excel、資料庫、Web 等）的財務數據
• 構建應用程式，解決與資產配置、風險分析、投資績效等相關的問題
• 對 R 應用程式進行故障排除、集成、部署和優化

觀眾

• 開發人員
• 分析師
• 量化

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習

注意

• 該培訓旨在為財務專業人士面臨的一些主要問題提供解決方案。但是，如果您有特定的主題、工具或技術，希望進一步補充或詳細說明，請聯繫我們進行安排。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，面向中級高級R用戶，他們希望使用R構建更快的工作流程、提高代碼質量並處理更復雜的分析任務。

培訓結束後，參與者將能夠：創建可重用的函數，改進數據工作流程，調試和優化代碼，並生成可重複的報告。

本課程爲講師指導的線下或線上培訓，旨在幫助希望使用算法交易、Python和R實現交易自動化的業務分析師。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用算法快速以特定增量買賣證券。
• 通過算法交易減少與交易相關的成本。
• 自動監控股價並進行交易。

大數據是指用於存儲和處理大規模數據集的解決方案。最初由谷歌開發，這些大數據解決方案已經發展並啓發了其他類似項目，其中許多是開源的。R是金融行業中流行的編程語言。

本次由講師指導的培訓在澳門（線上或線下）進行，面向希望使用R編程來操作數據、進行基本數據分析並創建引人注目的可視化圖表以獲取洞察的初級數據分析師。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解R編程的基礎知識。
• 應用基本的數據科學流程。
• 創建數據的可視化表示。

本課程爲講師指導的澳門線下或線上培訓，面向希望使用R和SAS進行聚類分析的數據分析師。

通過本課程，學員將能夠：

• 使用聚類分析進行數據挖掘
• 掌握R語法以解決聚類問題
• 實現分層和非分層聚類
• 做出數據驅動的決策，以幫助改善業務運營

本課程爲講師主導的培訓，在澳門（線上或線下）進行，面向希望在KNIME中使用Python和R進行編程的數據科學家。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

• 在KNIME中規劃、構建和部署機器學習模型。
• 爲運營做出數據驅動的決策。
• 實施端到端的數據科學項目。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習 Machine Learning 和 R 的高級技術，因為他們逐步創建了實際應用程式。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解並實施無監督學習技術
• 應用聚類和分類，根據真實世界的數據進行預測。
• 可視化數據，以巧妙地獲得見解、做出決策並進一步優化分析。
• 使用超參數優化提高機器學習模型的性能。
• 將模型投入生產，以便在更大的應用程式中使用。
• 應用先進的機器學習技術來回答涉及社交網路數據、大數據等的問題。

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。

Shiny 是一個開源的 R 包，它提供了一個用於使用 R 構建交互式 Web 應用程序的框架。

在這門由講師指導的培訓中，參與者將學習如何結合使用 Shiny、R 和 HTML 來融合數據科學和 Web 開發。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用 Shiny 和 R 構建交互式 Web 應用程序

受衆

• 數據科學家
• Web 開發者
• 統計學家

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量實踐操作

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用Stata和R進行大數據統計分析的數據分析師。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 創建統計模型，預測關鍵興趣變量和事件。
• 生成描述性可視化、彙總表、頻率等。
• 管理和構建大型數據庫，爲數據分析做準備。

在本培訓結束時，參與者將能夠：

本講師指導的培訓在澳門（線上或線下）進行，面向希望在Tableau中使用R編程的數據科學家。

• 在Tableau中實現R分析。
• 使用R中的學習算法將值返回到Tableau。
• 在Tableau中構建和可視化R函數。
• 爲業務運營做出數據驅動的決策。

描述：

本課程旨在教導R語言使用者如何創建web apps，無需學習跨瀏覽器的HTML、Javascript和CSS。

目標：

涵蓋Shiny apps的基本運作原理。

涵蓋Shiny庫中所有常用的輸入/輸出/渲染/面板功能。

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。