台灣現場R語言培訓

R Markdown 是一個結合可執行的 R 代碼與敘述性文本的創作框架，用於創建動態且可重現的文件。

這是由講師指導的培訓（線上或線下），適合初級到中級的 R 使用者，他們希望使用 R Markdown 生成自動化、動態的報告，用於內部文件、研究出版物或網絡發布。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 創建包含嵌入 R 代碼塊和格式化文本的 R Markdown 文件。
• 生成多種格式的輸出，包括 HTML、PDF 和 Word。
• 使用參數化報告和條件邏輯生成動態內容。
• 通過主題、模板和 LaTeX 自定義文件外觀，實現專業呈現。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手實作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向數據分析師和任何有興趣學習如何使用和集成Tableau，Python，R和SQL進行數據可視化和分析的人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Python、R 和 SQL 執行數據分析。
• 使用 Tableau 通過數據可視化創建見解。
• 為業務運營做出數據驅動的決策。

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。

Shiny 是一個 R 套件，允許使用者直接從 R 中構建互動和動態的 Web 應用程式，無需具備 JavaScript 或複雜的 Web 框架知識。

這是一個由講師指導的、實時的培訓（線上或線下），針對中級 R 使用者，他們希望使用 Shiny 構建和部署客製化的 Web 應用程式，用於數據可視化、用戶互動和報告。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Shiny 和 R 創建互動式 Web 應用程式。
• 設計具有反應元素和動態輸入的用戶界面。
• 將數據可視化和報告功能整合到 Shiny 應用程式中。
• 通過 Shiny Server 或 Posit Cloud 在本地或線上部署和分享 Shiny 應用程式。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手實作。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

這項面授的即時培訓旨在幫助中級至高級的統計學專業人士利用Stata進行統計分析，並將其與R語言整合。

完成這次培訓後，參與者將能夠：

• 有效地使用Stata進行數據分析和統計建模。
• 比較Stata與SPSS和R的功能。
• 將Stata與R整合，以實現無縫的統計計算。
• 使用Stata和R開發和自動化工作流程。

R 是一个非常流行的开源环境，用于统计计算、数据分析和图形绘制。本课程向学生介绍R编程语言，涵盖语言基础、库和高级概念，并使用真实数据进行高级数据分析和图形绘制。

受众

开发者 / 数据分析师

时长

3天

形式

讲座与实操

数据分析是当今商业中的关键工具。我们将重点培养学员的实际数据分析技能，旨在帮助他们提供基于证据的答案：

发生了什么？

• 处理和分析数据
• 生成信息丰富的数据可视化

将会发生什么？

• 预测未来表现
• 评估预测结果

应该发生什么？

• 将数据转化为基于证据的商业决策
• 优化流程

本课程可以为期6天的线下课程，也可以远程进行，时间跨度数周，具体根据您的需求安排。我们可以与您合作，确保课程最适合您的需求。

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

這種以講師為主導的台灣現場現場培訓針對的是希望在R中程式設計的數據分析師Excel。

在培訓結束時，參與者將能夠：

在
• Excel 和 R 之間切換和行動資料。
• 將 R Tidyverse 和 R 功能用於 Excel 中的數據分析解決方案。
• 通過學習 R 來擴展他們的數據分析技能。

R 是金融行業中流行的程式設計語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用R來開發實際應用程式，以解決一些特定的財務相關問題。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 R 程式設計語言的基礎知識
• 選擇並利用 R 包和技術來組織、可視化和分析來自各種來源（CSV、Excel、資料庫、Web 等）的財務數據
• 構建應用程式，解決與資產配置、風險分析、投資績效等相關的問題
• 對 R 應用程式進行故障排除、集成、部署和優化

觀眾

• 開發人員
• 分析師
• 量化

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習

注意

• 該培訓旨在為財務專業人士面臨的一些主要問題提供解決方案。但是，如果您有特定的主題、工具或技術，希望進一步補充或詳細說明，請聯繫我們進行安排。

本課程涵蓋R程式設計的高級主題。

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。

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。

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。

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。

這是一個由講師指導的台灣（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。

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。

這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對希望以Python和R為KNIME程式設計的數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 KNIME 中規劃、構建和部署機器學習模型。
• 為運營做出數據驅動的決策。
• 實施端到端數據科學專案。

聽眾

Business主（營銷經理，產品經理，客戶群經理）及其團隊;客戶見解專業人士。

概觀

該課程遵循客戶生命週期，從獲得新客戶，管理現有客戶的盈利能力，留住優質客戶，最終了解哪些客戶離開我們以及為什麼。我們將處理來自各行各業的真實（如果是匿名的）數據，包括電信，保險，媒體和高科技。

格式

由五個為期半天的課程進行的講師指導培訓，包括課堂練習和家庭作業。它可以作為教室或距離（在線）課程提供。

R 是一種開源免費的程式語言，用於統計計算、數據分析和圖形繪製。R 被越來越多企業和學術界的管理者和數據分析師使用。R 擁有各種數據挖掘的套件。

在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習 Machine Learning 和 R 的高級技術，因為他們逐步創建了實際應用程式。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解並實施無監督學習技術
• 應用聚類和分類，根據真實世界的數據進行預測。
• 可視化數據，以巧妙地獲得見解、做出決策並進一步優化分析。
• 使用超參數優化提高機器學習模型的性能。
• 將模型投入生產，以便在更大的應用程式中使用。
• 應用先進的機器學習技術來回答涉及社交網路數據、大數據等的問題。

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。

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。

本課程介紹如何使用 R-project 軟件將神經網絡應用於現實世界中的問題。

本課程適用於已具備基本R和C++編程技能及R代碼的數據科學家和統計學家，需要進一步提升R編程技能。

課程旨在為有興趣在工作中應用這些方法的參與者提供實用的高級R編程培訓。

通過行業特定案例，使培訓內容更貼合學員需求。

本課程屬於數據科學家技能組的一部分（領域：數據與技術）

Shiny 是一個開源 R 包，它提供了一個 Web 框架，用於使用 R 構建互動式 Web 應用程式。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用 Shiny、R 和 HTML 將數據科學與 Web 開發相結合。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Shiny 透過 R 構建互動式 Web 應用程式

觀眾

• 數據科學家
• Web 開發人員
• 統計

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

這是一個由講師指導的（線上或線下）培訓，旨在幫助數據分析師使用Stata和R來分析大數據以進行統計分析。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 創建統計模型，用於預測關鍵興趣變量和事件。
• 生成描述性可視化、匯總表、頻率等。
• 管理和結構化大型數據庫，為數據分析做好準備。

在此培訓結束時，參與者將能夠：

這是由講師指導的台灣（線上或線下）實時培訓，旨在為希望使用R進行Tableau編程的數據科學家提供指導。

• 使用R實現Tableau分析。
• 使用R中的學習算法將值返回給Tableau。
• 在Tableau中結構化和可視化R函數。
• Make基於數據的業務運營決策。

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

描述：

本課程旨在教導R語言使用者如何創建web apps，無需學習跨瀏覽器的HTML、Javascript和CSS。

目標：

涵蓋Shiny apps的基本運作原理。

涵蓋Shiny庫中所有常用的輸入/輸出/渲染/面板功能。

這門由講師指導的台灣（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。

聽眾

• 經理
• 開發商
• 科學家們
• 學生們

課程形式

在線指導和討論或面對面的研討會

R 是一个开源的免费编程语言,用于统计计算,数据分析和图形。 研究由越来越多的管理人员和数据分析师在企业和学术界内使用。 R 还在没有计算机编程技能的统计学家、工程师和科学家中找到了追随者,他们发现它很容易使用。 它的普及是由于数据采矿越来越多用于各种目的,如设置广告价格,更快地找到新的药物或精致的金融模型。 R 有大量的数据采矿包。

该课程涵盖R中的对象的操纵,包括阅读数据,访问R包,写R功能,并制作信息图表。 它包括使用常见的统计模型的数据分析。 该课程教导如何在命令线和图形用户界面(GUI)上使用R软件(0)。