Shiny, R and HTML: Merging Data Science and Web Development培訓

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香港（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。

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。

本課程爲講師指導的香港線下或線上培訓，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

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

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。

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

這是一個由講師指導的香港（線上或線下）培訓課程，旨在幫助初學者掌握R語言的基礎知識以及如何處理數據。

在本培訓結束時，學員將能夠：

• 了解R編程環境和RStudio界面。
• 使用R命令和套件導入、處理和探索數據集。
• 執行基本的統計分析和數據摘要。
• 使用base R和ggplot2生成可視化圖表。
• 有效管理工作區、腳本和套件。

這門由講師指導的香港（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。

R是用于統計計算，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管理人員和數據分析人員所使用。 R有各種各樣的數據挖掘軟件包。

本課程爲講師主導的培訓，在香港（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。

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

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