Design of Experiments (DoE)培訓

Tidyverse是一系列多功能R包，用於清潔，處理，建模和可視化數據。包括的一些包是：ggplot2，dplyr，tidyr，readr，purrr和tibble。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用Tidyverse包含的工具來操縱和可視化數據。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 執行數據分析並創建吸引人的可視化
• 從樣本數據的各種數據集中得出有用的結論
• 過濾，排序和匯總數據以回答探索性問題
• 將處理過的數據轉換為信息性線圖，條形圖，直方圖
• 導入和過濾來自不同數據源的數據，包括Excel ，CSV和SPSS文件

聽眾

• 初學者到R語言
• 初學者進行數據分析和數據可視化

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習

這種以講師為主導的香港現場現場培訓面向任何希望學習和掌握計量經濟學分析和建模基礎知識的人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 學習和理解計量經濟學的基礎知識。
• 利用 Eviews 和風險模擬器。

這種由講師指導的現場培訓（現場或遠程）針對希望使用分析方法提高組織績效的人力資源專業人員。本課程涵蓋定性和定量，經驗和統計方法。

課程格式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

SPSS是用於編輯和分析數據的軟件。

這種以講師為主導的現場培訓（現場或遠程）是針對希望使用分析方法提高組織績效的人力資源專業人員和招聘專家。本課程涵蓋定性和定量，經驗和統計方法。

課程格式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

本課程涵蓋R編程的高級主題。

這種以講師為主導的香港現場現場培訓針對希望通過演算法交易，Python和R實現自動交易的業務分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 採用演算法以專門的增量快速買賣證券。
• 使用演算法交易降低與交易相關的成本。
• 自動監控股票價格並進行交易。

這種以講師為主導的香港現場培訓（現場或遠端）針對的是希望使用R和Python進行程式設計以進行異常值檢測的數據科學家和數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 確定數據是異常值還是預期值。
• 實現異常檢測演算法。
• 使用各種技術和方法來檢測異常。

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。

這種以講師為主導的香港現場現場培訓針對的是希望在SAS中使用R進行程式設計以進行聚類分析的數據分析師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用聚類分析進行數據挖掘
• 群集解決方案的 Master R 語法。
• 實現分層和非分層聚類。
• 做出數據驅動的決策，説明改善業務運營。

数据分析是当今商业中的重要工具。我们将始终专注于培养实际动手数据分析的技能。目的是帮助代表们对以下问题给出循证答案： 

发生了什么事？

• 处理和分析数据
• 生成信息丰富的数据可视化

会发生什么？

• 预测未来表现
• 评估预测

应该发生什么？

• 将数据转化为基于证据的业务决策
• 优化流程

该课程本身可以作为为期 6 天的课堂课程提供，也可以根据需要在数周内远程提供。 我们可以与您合作，提供最适合您需求的课程。 

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。本课程向学生介绍R编程语言。 它涵盖了语言基础知识、库和高级概念。 使用真实世界数据进行高级数据分析和绘图。

观众

开发人员/ 数据分析

期间

3天

格式

讲座和实践

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。

機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用R實施深度學習模型，因為他們逐步創建深度學習股票價格預測模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解深度學習的基本概念
• 了解深度學習在金融領域的應用和用途
• 使用R為財務創建深度學習模型
• 使用R建立自己的深度學習股票價格預測模型

聽眾

• 開發商
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習