台灣現場R語言培訓

R Markdown 是一種編寫框架，結合可執行的 R 程式碼與敘述性文字，以建立動態且可重現的文件。

此由導師主導的現場培訓（線上或線下）針對初級至中級的 R 使用者，協助他們使用 R Markdown 為內部文件、研究出版物或網路發布生成自動化的動態報告。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 建立嵌入 R 程式碼區塊並格式化文字之的 R Markdown 文件。
• 生成多種格式輸出，包括 HTML、PDF 和 Word。
• 使用參數化報告與條件邏輯生成動態內容。
• 利用主題、範本及 LaTeX 自訂文件外觀，以實現專業呈現。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行實作。

課程自訂選項

• 如需針對此課程提出客製化培訓需求，請聯繫我們以安排。

這門由講師帶領的現場培訓課程在 台灣（線上或線下）舉辦，旨在針對資料分析人員，以及有興趣學習如何使用並整合 Tableau、Python、R 和 SQL 進行資料視覺化與分析的任何人。

完成本課程後，學員將能夠：

• 使用 Python、R 和 SQL 執行資料分析。
• 透過 Tableau 的資料視覺化創造見解。
• 為業務營運做出以資料為基礎的決策。

本課程為講師在場的實作培訓（台灣 線上或線下），適合初階專業人員，旨在協助學員使用這些工具清洗及分析資料、進行統計預測並建立具洞察力的視覺圖表。

完成培訓後，學員將能夠：

• 了解 Python、R、Power Query 與 Power BI 在資料分析中的基礎知識。
• 使用 Python 和 Power Query 清洗及整理資料集。
• 運用 R 進行統計分析與預測。
• 使用 Power BI 建立專業儀表板與報告。
• 有效整合並分析來自多個來源的資料。

Shiny 是一個 R 套件，讓使用者能直接從 R 建立互動式且動態的 Web 應用程式，無需具備 JavaScript 知識或複雜的 Web 框架技巧。

此課程為講師引導的實作培訓（線上或線下），目標對象為初級至中階水平的 R 使用者，希望運用 Shiny 建立並部署自訂 Web 應用程式，以進行資料視覺化、使用者互動及報告生成。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 使用 Shiny 和 R 建立互動式 Web 應用程式。
• 設計包含反應式元素與動態輸入的使用者介面。
• 在 Shiny 應用程式中整合資料視覺化及報告功能。
• 透過 Shiny Server 或 Posit Cloud，在本機或線上部署並分享 Shiny 應用程式。

課程形式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作。
• 在即時實驗室環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排細節。

本課程由講師親自指導，提供直播教學於台灣（線上或線下），針對希望利用Stata進行統計分析並與R整合的中高階資訊專業人士設計。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 有效使用Stata進行資料分析及統計建模。
• 比較Stata的功能與SPSS及R的差異。
• 將Stata與R整合，實現無縫的統計計算。
• 使用Stata和R開發及自動化工作流程。

R 是一個非常受歡迎的開源環境,用於統計計算、資料分析和圖形處理。本課程向學員介紹 R 程式語言。涵蓋語言基礎知識、函式庫和高級概念。結合真實世界資料進行進階資料分析與繪圖。

受眾

開發人員 / 資料分析師

時長

3天

形式

講授與實作

數據分析是當前企業中不可或缺的工具。我們將著重於培養實用的手動數據分析技能，旨在幫助學員提供基於證據的答案來回答以下問題：

發生了什麼事？

• 處理和分析數據
• 產生有資訊量的數據視覺化

將會發生什麼事？

• 預測未來績效
• 評估預測結果

應該做什麼事？

• 將數據轉化為基於證據的商業決策
• 優化流程

這門由導師主導的現場培訓（線上或線下）面向希望使用R構建更快速工作流、提高代碼質量並處理更複雜分析任務的中級進階R用戶。

完成此培訓後，學員將能夠：創建可重用的函數、改進數據工作流、調試和優化代碼，並生成可復現的報告。

「大型資料」是指用於儲存和處理大量數據集的解決方案。這些解決方案最初由 Google 開發，隨後不斷演進並啟發了其他類似專案，其中許多已成為開源版本。R 是一種在金融行業中廣受歡迎的程式設計語言。

這項位於 台灣 的由講師主導的實體培訓（線上或線下），旨在協助初級資料分析師運用 R 程式語言來操作資料，執行基本數據分析，並建立引人入勝的視覺化圖表以獲取洞察。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 理解 R 程式語言的基本概念
• 應用基本的數據科學流程
• 建立資料的視覺表示

此課程由講師親自指導並提供即時培訓，於 台灣（線上或線下）舉辦，主要針對希望使用 Python 和 R 為 KNIME 編程的數據科學家。

完成本課程後，學員將能夠：

• 規劃、建置及部署 KNIME 中的機器學習模型。
• 針對營運做出數據驅動的決策。
• 實施端到端的數據科學專案。

此課程為講師引導的實作培訓（線上或線下），旨在協助希望利用 Stata 和 R 進行大數據統計分析的数据分析師。

完成本培訓後，參與者將能夠：

• 建立預測關鍵興趣變數與事件的統計模型。
• 生成描述性視覺化圖表、摘要表格、頻率分佈等內容。
• 管理並組織大型資料庫，為數據分析做好準備。

完成本訓練後，學員將能夠：

本課程為線上或線下即時培訓，旨在協助希望為 Tableau 進行 R 程式設計的資料科學家。

• 使用 R 實作 Tableau 的數據分析功能。
• 使用 R 中的機器學習演算法將數值返回至 Tableau。
• 組織並視覺化 Tableau 中的 R 函式。
• 為營運決策提供數據支持的依據。

描述：

此課程旨在教導 R 使用者，無需學習跨瀏覽器 HTML、JavaScript 與 CSS，即可建立 Web 應用程式。

目標：

涵蓋 Shiny 應用程式運作的基本原理。

涵蓋 Shiny 函式庫中所有常用的輸入、輸出、渲染與面板函式。

這是一門由講師帶領的實作培訓課程 台灣（線上或線下），適合具備中級數據分析能力的從業人員及商業專業人士，希望能進行時間序列預測，並利用 R 自動化數據分析工作流程。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 理解 R 中預測技術的基本原理。
• 應用指數平滑法與 ARIMA 模型進行時間序列分析。
• 運用「forecast」套件建構精準的預測模型。
• 為商業與研究應用程式自動化預測工作流程。