Online R-språk Treningskurs i Norge

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere og alle som er interessert i å lære å bruke og integrere Tableau, Python, R og SQL for datavisualisering og analyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utfør dataanalyse ved å bruke Python, R og SQL.
• Skap innsikt gjennom datavisualisering med Tableau.
• Ta datadrevne beslutninger for forretningsdrift.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på nybegynnernivå som ønsker å rense og analysere data, lage statistiske anslag og lage innsiktsfulle visualiseringer ved hjelp av disse verktøyene.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Python, R, Power Query og Power BI for dataanalyse.
• Rengjør og organiser datasett ved hjelp av Python og Power Query.
• Utfør statistiske analyser og anslag med R.
• Lag profesjonelle dashbord og rapporter med Power BI.
• Integrer og analyser data fra flere kilder effektivt.

Denne veiledningsbaserte, live-kurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avansert nivå informatikkprofesjonelle som ønsker å utnytte Stata for statistisk analyse og integrere det med R.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Bruke Stata effektivt for dataanalyse og statistisk modellering.
• Sammenligne Stata-funksjoner med SPSS og R.
• Integrere Stata med R for smidig statistisk beregning.
• Utvikle og automatisere arbeidsflyter ved hjelp av Stata og R.

Denne instruktørledede live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-brukere av avansert R som ønsker å bruke R til å bygge raskere arbeidsflyter, forbedre kodekvaliteten og håndtere mer komplekse analysoppgaver.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne: lage gjenbrukbare funksjoner, forbedre dataarbeidsflyter, feilsøke og optimere kode, samt lage reproducerbare rapporter.

Dette instruktørførte, live-kurset i Norge (online eller plassert) er rettet mot begynnernivå dataanalytikere som ønsker å bruke R-programmering til å manipulere data, utføre grunnleggende dataanalyse og lage overbevisende visualiseringer for innsikt.

Avslutningen på dette kurset vil deltakerne kunne:

• Føre grunnleggende R-programmering.
• Anvende grunnleggende data science-prosesser.
• Lage visuelle representasjoner av data.

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på sted) er rettet mot datavitenskapsfolk som ønsker å programmere i Python og R for KNIME.

Ved treningens slutt vil deltakerne være i stand til:

• Planlegge, bygge og distribuere maskinlæringsmodeller i KNIME.
• Ta datastyrt beslutninger for drift.
• Implementere end-to-end datavetenskapelige prosjekter.

Dette instruktørledede, liveopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere som ønsker å bruke Stata og R til å analysere store datasett for statistisk analyse.

Ved slutten av denne opplæringen, vil deltakerne kunne:

• Opprette statistiske modeller for å forutsi nøkkelfaktorer og hendelser.
• Generere beskrivende visualiseringer, sammendragstabeller, frekvenser og mer.
• Administrere og strukturere store databaser for å forberede seg på dataanalyse.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

Dette veiledet, live-kurset i Norge (online eller på sted) er rettet mot datavitenfolk som ønsker å programmere i R for Tableau.

• Implementer Tableau-analytikk med R.
• Returner verdier til Tableau med læring'algoritmer i R.
• Strukturér og visualiser R-funksjoner i Tableau.
• Ta datastyret beslutninger for driftsområdene.

Denne instruktørledede, live-trening (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataanalytikere og næringslivsprofesjoner som ønsker å utføre tidsrekkeprognoser og automatisere dataanalyseprosesser ved hjelp av R.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå grunnleggende prinsipper for prognoseteknikker i R.
• Bruke eksponentiell glatting og ARIMA-modeller for tidsrekkeanalyse.
• Bruke 'forecast' pakken for å generere nøyaktige prognosemodeller.
• Automatisere prognoseprosesser for næringsliv og forskningsapplikasjoner.