Statistical Analysis using SPSS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

本課程涵蓋 R 程式設計中的高級主題。

這個由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望通過演算法交易 Python 和 R 實現自動化交易的業務分析師。

在本次培訓結束時，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台灣現場培訓（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。

這種由講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 R 程式設計來操作數據、執行基本數據分析並創建引人注目的可視化效果以獲得見解的初級數據分析師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 R 的基礎知識 Programming。
• 應用基礎數據科學流程。
• 創建資料的視覺化表示。

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。

這種以講師為主導的台灣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。 

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。本課程向學生介紹 R 程式設計語言。 它涵蓋了語言基礎知識、庫和高級概念。 使用真實世界數據進行高級數據分析和繪圖。

觀眾

開發人員 / 資料分析

期間

3 天

格式

講座和實踐

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

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。

在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用R實施深度學習銀行模型，因為他們逐步創建深度學習信用風險模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解深度學習的基本概念
• 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
• 使用R為銀行業務創建深度學習模型
• 使用R建立自己的深度學習信用風險模型

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

R 是一種用於統計計算、數據分析和圖形的開源免費程式設計語言。R 被越來越多的公司和學術界的經理和數據分析師使用。R 具有多種用於數據挖掘的包。