Von Lehrern geleitete Live-Schulungen zu R (R Language) demonstrieren online oder vor Ort durch praktische Übungen verschiedene Aspekte der R-Sprache, einschließlich der Grundlagen der R-Programmierung, der fortgeschrittenen R-Programmierung und R für Datenanalyse und Datenvisualisierung. Unsere Schulungsübungen befassen sich mit realen Problemen und Lösungen in Bereichen wie Finanzen, Bankwesen und Versicherungen. Die R-Schulungskurse von NobleProg reichen von Anfängerkursen bis hin zu Fortgeschrittenenkursen und sind bei Unternehmen beliebt, die R für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning einführen möchten. Das R-Training ist als „Online-Live-Training“ oder „Onsite-Live-Training“ verfügbar. Das Online-Live-Training (auch „Remote-Live-Training“) wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt. Vor-Ort-Live-Schulungen können vor Ort beim Kunden in Schweiz oder in den Schulungszentren von NobleProg in Schweiz durchgeführt werden. NobleProg – Ihr lokaler Schulungsanbieter
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Erfahrungsberichte
Die freien Übungen.
Sabine Stammberger
Kurs: Prognosen mit R
Auf alle Themenwünsche eingegangen und viel Zeit für die Beantwortung genommen.
HSH Nordbank AG
Kurs: Prognosen mit R
Hochqualifizierter Ausbilder. Sowohl in Data Science als auch in fortgeschrittener R-Programmierung bewandert und in der Lage, komplexe Probleme aus beiden Welten eingehend zu erklären. Das Wissen war hochspezialisiert und wird für meine Arbeit äußerst wertvoll sein. Kurz gesagt: Dies war die beste Schulung, an der ich teilgenommen habe.
Maria Świderek, Ministerstwo Zdrowia
Kurs: Advanced R Programming
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Viele Beispiele und Übungen zum Thema des Kurses.
Tomasz - Maria Świderek, Ministerstwo Zdrowia
Kurs: Advanced R Programming
Machine Translated
R Language Subcategories
R Language Course Outlines
Name des Kurses
Dauer
Überblick
Name des Kurses
Dauer
Überblick
35 Stunden
Datenanalyse ist die Wissenschaft der Analyse von Rohdaten, um Erkenntnisse und Trends zu gewinnen. Tableau ist ein führendes Business-Intelligence- und Datenvisualisierungstool, während SQL die am häufigsten verwendete Sprache zum Abfragen von Datenbanken ist. Zusammen mit zwei der beliebtesten Programmiersprachen für Data Science, Python und R, bieten Tableau und SQL eine robuste End-to-End-Lösung, die dabei helfen kann, Daten effektiv zu visualisieren und zu analysieren.Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten und alle, die lernen möchten, wie man Tableau, Python, R und SQL für die Datenvisualisierung und -analyse verwendet und integriert.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Führen Sie eine Datenanalyse mit Python, R und SQL durch. Schaffen Sie Erkenntnisse durch Datenvisualisierung mit Tableau. Treffen Sie datengesteuerte Entscheidungen für den Geschäftsbetrieb.
- Interaktiver Vortrag und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Praxisnahe Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.
- Um eine individuelle Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.
21 Stunden
R is a very popular, open source environment for statistical computing, data analytics and graphics. This course introduces R programming language to students. It covers language fundamentals, libraries and advanced concepts. Advanced data analytics and graphing with real world data.
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
42 Stunden
Data analytics is a crucial tool in business today. We will focus throughout on developing skills for practical hands on data analysis. The aim is to help delegates to give evidence-based answers to questions:
What has happened?
- processing and analyzing data
- producing informative data visualizations
- forecasting future performance
- evaluating forecasts
- turning data into evidence-based business decisions
- optimizing processes
21 Stunden
Es wird geschätzt, dass unstrukturierte Daten mehr als 90 Prozent aller Daten ausmachen, ein Großteil davon in Textform. Blogbeiträge, Tweets, Social Media und andere digitale Publikationen tragen immer wieder zu diesem wachsenden Datenbestand bei.
Dieser von Ausbildern geleitete Live-Kurs konzentriert sich auf die Gewinnung von Einsichten und Bedeutungen aus diesen Daten. Mit Hilfe der Bibliotheken R Language and Natural Language Processing (NLP) kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik, um die Bedeutung hinter den Textdaten algorithmisch zu verstehen. Datenbeispiele sind in verschiedenen Sprachen pro Kundenwunsch erhältlich.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen zu erstellen und dann die richtigen Algorithmen anzuwenden, um ihre Bedeutung zu analysieren und zu berichten.
- Teil-Vortrag, Teilbesprechung, schwere Hands-on-Praxis, gelegentliche Tests zur Messung des Verständnisses
21 Stunden
R ist eine Programmiersprache und ein Softwareumfeld für statistische Computing. Zusammen mit R und Excel, können Benutzer R Tidyverse-Standards und stärkere R-Funktionen für die Verbesserung der Datenanalyse in [0 implementieren.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Datenanalytiker, die in R für [0 programmieren möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
-
Sammeln und bewegen Sie Daten zwischen Excel und R.
Verwenden Sie R Tidyverse und R-Funktionen für Datenanalytiklösungen in Excel.
Aktualisieren Sie Ihre Datenwissenschaftliche Fähigkeiten durch das Lernen R.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
28 Stunden
R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzindustrie. Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagement-Systemen variieren.
In diesem Instructor-leitet, Live-Training lernen die Teilnehmer, wie R zu verwenden, um praktische Anwendungen zu entwickeln, um eine Reihe von spezifischen finanziellen Problemen zu lösen.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
-
Verständnis der Grundsätze der R-Programmungssprache
Wählen und verwenden Sie R-Pakete und Techniken, um Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, [0), Datenbanken, Web usw.) zu organisieren, zu visualisieren und zu analysieren.
Erstellen von Anwendungen, die Probleme in Bezug auf Vermögensverteilung, Risikoanalyse, Investitionseffizienz und mehr lösen
Problemlösung, Integration und Optimierung einer R-Anwendung
-
Entwickler
Analysten
Wieviel
-
Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen
-
Diese Ausbildung zielt darauf ab, Lösungen für einige der Prinzip-Probleme zu bieten, mit denen Finanzprofessionelle konfrontiert sind. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder Technik haben, auf das Sie weiter hinzufügen oder verarbeiten möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um es zu arrangieren.
14 Stunden
Algorithmic Trading ist die Praxis der Implementierung vorprogrammierter Anweisungen für die Einstellung von Trades. In Theorie, mit Algorithmic Trading Benutzer werden in der Lage sein, Gewinne zu einer Frequenz zu erzielen, die für einen Menschen Händler nicht möglich ist.
Dieser Instructor-Leid, Live-Training (online oder on-site) richtet sich an Geschäftsanalytiker, die den Handel mit algorithmischen Handel automatisieren möchten, Python, und R.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
-
Verwenden Sie Algorithmen, um Wertpapiere bei spezialisierten Zunahmen schnell zu kaufen und zu verkaufen.
Reduzieren Sie die mit dem Handel verbundenen Kosten mit algoritmischer Handel.
Automatisch überwachen Sie die Aktienpreise und platzieren Sie Trades.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
14 Stunden
Anomale Erkennung ist die Identifizierung äußerer Werte, die sich von einem Gesamtmuster auf einem Datensatz abweichen. Mit Python und R in SAS können Benutzer Anomalien-Detektion-Algorithmen implementieren, um Anomalien in großen Daten zu identifizieren.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Datenwissenschaftler und Datenanalytiker, die in R und Python in SAS Programmieren möchten, um Anomalien-Detektion durchzuführen.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
-
Identifizieren Sie, ob Daten eine Anomalie oder eine erwartete Wert sind.
Implementieren von Algorithmen für die Anomalie-Detektion.
Verwenden Sie verschiedene Techniken und Methoden, um Anomalien zu erkennen.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
21 Stunden
Big Data ist ein Begriff, der sich auf Lösungen bezieht, mit denen große Datenmengen gespeichert und verarbeitet werden können. Entwickelt von Go Ogle zunächst, diese Big Data haben Lösungen entwickelt und inspiriert andere ähnliche Projekte, von denen viele als Quelle Frei zur Verfügung stehen. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche.
21 Stunden
R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.
14 Stunden
R ist eine Programmiersprache und ein Softwareumfeld für statistische Computing. SAS ist eine statistische Software-Plattform für vorhersehbare Analyse, Datenmanagement, fortgeschrittene Analyse und vieles mehr. Mit R in SAS können Benutzer natürliche Datengruppen für die Klusteranalyse finden, die für die Datenmining unerlässlich sind.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (online oder online) richtet sich an Datenanalytiker, die mit R in SAS für Clusteranalyse programmieren möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
-
Cluster-Analyse für die Datenmining
Master R Syntax für Klusterlösungen.
Hierarchische und nicht-hierarchische Klusterung.
Datenbasierte Entscheidungen treffen, um die Geschäftstätigkeiten zu verbessern.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
14 Stunden
R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.
28 Stunden
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für die Finanzierung mit R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell erstellen. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Finanzbereich
- Verwenden Sie R, um vertiefte Lernmodelle für Finanzen zu erstellen
- Bauen Sie mit R ihr eigenes Deep Learning-Aktienkurs-Vorhersagemodell auf
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
28 Stunden
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das Methoden verwendet, die auf dem Lernen von Datendarstellungen und Strukturen wie neuronalen Netzen basieren. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen mithilfe von R implementieren, während sie ein Deep-Learning-Kreditrisikomodell erstellen. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehe die grundlegenden Konzepte des Tiefenlernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Verwendungen von Deep Learning im Bankwesen
- Verwenden Sie R, um Deep-Learning-Modelle für das Bankwesen zu erstellen
- Erstellen Sie mit R ein eigenes Deep Learning-Kreditrisikomodell
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
14 Stunden
R ist eine Open-Source-freie Programmiersprache für statistische Computing, Datenanalyse und Grafik. Die Forschung wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalytikern innerhalb von Unternehmen und Akademien verwendet. R verfügt über eine breite Palette von Paketen für die Datenmining.
7 Stunden
Ziel des Kurses ist es, den Teilnehmern eine Beherrschung der Grundlagen von R und des Umgangs mit Daten zu ermöglichen.
21 Stunden
R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen reichen. In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Programmierkonzepte in R kennen, während sie anhand von Finanzbeispielen durch das Codieren in R gehen. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Implementieren Sie fortgeschrittene R-Programmiertechniken
- Verwenden Sie R, um die Daten zu bearbeiten und erweiterte Finanzoperationen durchzuführen
- Programmierer
- Finance
- IT-Profis
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
21 Stunden
R ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining .
14 Stunden
KNIME ist eine Open-Source-Datenanalyse-Software für die Integration von Maschinenlernen und Data Mining durch Datenleitungen. Mit Python und R können Benutzer ihre Fähigkeiten für Datenanalyse und Maschinenlern erweitern.
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (Online oder OnSite) richtet sich an Datenwissenschaftler, die in Python und R für KNIME programmieren möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
-
Planen, bauen und implementieren Sie Maschinenlehrmodelle in KNIME.
Die Umsetzung endet mit dem Ende der Datenwissenschaftsprojekte.
Datendriven Entscheidungen für Operationen treffen.
-
Interaktive Unterricht und Diskussion.
Viele Übungen und Übungen.
Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
-
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
28 Stunden
In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Bankenbranche zu lösen. Als Programmiersprache wird R verwendet. Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für die Durchführung einer Reihe von Live-Projekten verwenden. Publikum
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
- Bankfachleute mit technischem Hintergrund
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
28 Stunden
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Techniken und Werkzeuge des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme in der Finanzbranche zu lösen. Als Programmiersprache wird R verwendet. Die Teilnehmer lernen zunächst die wichtigsten Prinzipien und setzen dann ihr Wissen in die Praxis um, indem sie ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen erstellen und sie für eine Reihe von Teamprojekten verwenden. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens
- Lernen Sie die Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich kennen
- Entwickeln Sie ihre eigene algorithmische Handelsstrategie mithilfe von maschinellem Lernen mit R
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
14 Stunden
Ziel dieses Kurses ist es, grundlegende Kenntnisse in der Anwendung von Methoden des Machine Learning in der Praxis zu vermitteln. Anhand der R - Programmierplattform und ihrer verschiedenen Bibliotheken sowie anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele wird in diesem Kurs die Verwendung der wichtigsten Bausteine des Machine Learning , das Treffen von Datenmodellierungsentscheidungen sowie die Interpretation der Ergebnisse der Algorithmen und erläutert validieren Sie die Ergebnisse. Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, die grundlegendsten Tools aus der Toolbox für Machine Learning sicher zu verstehen und zu verwenden und die üblichen Fallstricke der Data Science Anwendungen zu vermeiden.
21 Stunden
Publikum Business (Marketingmanager, Produktmanager, Kundenstammmanager) und ihre Teams; Kundeneinblicke Profis. Überblick Der Kurs folgt dem Kundenlebenszyklus, indem neue Kunden gewonnen, die bestehenden Kunden auf Rentabilität hin verwaltet, gute Kunden gehalten und schließlich verstanden werden, welche Kunden uns verlassen und warum. Wir werden mit echten (wenn auch anonymen) Daten aus einer Vielzahl von Branchen arbeiten, darunter Telekommunikation, Versicherungen, Medien und High-Tech. Format Vom Kursleiter geführtes Training über fünf halbtägige Sitzungen mit Übungen im Unterricht sowie Hausaufgaben. Es kann als Unterrichts- oder Fernkurs (online) angeboten werden.
14 Stunden
R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.
21 Stunden
In diesem instruierten Live-Training erlernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken für Maschinelles Lernen mit R, während sie eine Realworld-Anwendung erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie Techniken wie Hyperparameter-Tuning und Deep Learning Unüberwachte Lerntechniken verstehen und implementieren Erstellen Sie ein Modell für die Verwendung in einer größeren Anwendung Publikum Entwickler Analysten Datenwissenschaftler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
21 Stunden
R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzindustrie. Es wird in Finanzanwendungen verwendet, die von Kernhandelsprogrammen bis hin zu Risikomanagement-Systemen variieren.
In diesem Instructor-leitet, Live-Training, werden die Teilnehmer die Grundlagen des Finanzhandel lernen, während sie durch die Konstruktion und Implementierung grundlegender Handelsstrategien und Aktionen in R mit quantstrat.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
-
Verständnis der grundlegenden Konzepte im Handel
Erstellen und implementieren Sie Ihre erste Handelsstrategie mit R
Analysieren Sie die Leistung Ihrer Strategie mit R
-
Programmierer
[ 0 ] Fachleute
IT Fachleute
-
Teilverhandlung, Teildiskussion, Übungen und schwere Übungen
28 Stunden
R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.
21 Stunden
R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Es wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von Kernhandelsprogrammen bis zu Risikomanagementsystemen reichen. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen der R-Programmierung kennen, während sie anhand von Finanzbeispielen durch die Programmierung in R gehen. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verstehen Sie die Grundlagen der R-Programmierung
- Verwenden Sie R, um die Daten für grundlegende Finanzoperationen zu bearbeiten
- Programmierer
- Finance
- IT-Profis
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
21 Stunden
R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.
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