Formation Advanced R

Tidyverse est une collection de logiciels R polyvalents destinés au nettoyage, au traitement, à la modélisation et à la visualisation de données. Certains des packages inclus sont: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.

Dans cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront à manipuler et à visualiser des données à l'aide des outils inclus dans Tidyverse .

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Effectuer une analyse des données et créer des visualisations attrayantes
• Tirer des conclusions utiles à partir de divers ensembles de données d'échantillons de données
• Filtrer, trier et résumer les données pour répondre à des questions exploratoires
• Transformez les données traitées en tracés linéaires, en barres et en histogrammes informatifs
• Importer et filtrer des données provenant de diverses sources de données, notamment Excel fichiers Excel , CSV et SPSS

Public

• Débutants à la langue R
• Débutants en analyse et visualisation de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes commerciaux qui souhaitent automatiser les échanges avec le trading algorithmique, Python, et R.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Employer des algorithmes pour acheter et vendre rapidement des titres à des intervalles spécialisés.
• Réduire les coûts associés aux transactions grâce à la négociation algorithmique.
• Surveiller automatiquement les cours des actions et placer des transactions.

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux analystes de données qui souhaitent programmer en R et Python pour la détection de valeurs aberrantes.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Identifier si les données sont une anomalie ou une valeur attendue.
• Mettre en œuvre des algorithmes de détection d'anomalies.
• Utiliser diverses techniques et méthodes pour détecter les anomalies.

Big Data désigne des solutions destinées au stockage et au traitement de grands ensembles de données. Développé par Go Ogle au départ, ces Big Data volumes de Big Data des solutions ont évolué et inspiré d' autres projets similaires, dont beaucoup sont disponibles en open source. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes de données qui souhaitent programmer avec R en SAS pour l'analyse de clusters.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser l'analyse de cluster pour l'exploration de données
• Maîtriser la syntaxe R pour les solutions de clustering.
• Mettre en œuvre le clustering hiérarchique et non hiérarchique.
• Prendre des décisions basées sur les données afin d'améliorer les opérations de l'entreprise.

L'analyse des données est un outil crucial pour les entreprises aujourd'hui. Nous nous concentrerons tout au long de la formation sur le développement de compétences pour l'analyse pratique des données. L'objectif est d'aider les délégués à donner des réponses fondées sur des preuves aux questions suivantes :

Que s'est-il passé ?

• traiter et analyser des données
• produire des visualisations de données informatives

Que va-t-il se passer ?

• prévoir les performances futures
• évaluer les prévisions

Que devrait-il se passer ?

• transformer les données en décisions commerciales fondées sur des preuves
• optimiser les processus

Le cours lui-même peut être dispensé en classe pendant 6 jours ou à distance sur une période de plusieurs semaines si vous le souhaitez. Nous pouvons travailler avec vous pour adapter le cours à vos besoins.

R est un environnement open source très populaire pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques. Ce cours présente le langage de programmation R aux étudiants. Il couvre les fondamentaux du langage, les bibliothèques et les concepts avancés. Analyses de données avancées et graphiques avec des données du monde réel.

Public

Développeurs / analyse de données

Durée

3 jours

Format

Conférences et travaux pratiques

R est un langage de programmation gratuit à source ouverte pour l'informatique statistique, l'analyse de données et les graphiques. R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein de sociétés et d'universités. R propose une grande variété de packages pour l'exploration de données.

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier. Il est utilisé dans des applications financières allant des programmes de négociation principaux aux systèmes de gestion des risques.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage approfondi pour la finance en utilisant R lorsqu'ils créeront un modèle de prévision du prix des actions d'apprentissage approfondi.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
• Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur en finance
• Utilisez R pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance
• Construire leur propre modèle de prévision du prix des actions d'apprentissage en profondeur en utilisant R

Public

• Développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier. Il est utilisé dans des applications financières allant des programmes de négociation principaux aux systèmes de gestion des risques.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant R au fur et à mesure de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
• Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
• Utilisez R pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour le secteur bancaire
• Construire leur propre modèle de risque de crédit d'apprentissage profond en utilisant R

Public

• Développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

R  est un langage de programmation open-source gratuit pour la comptabilité statistique, l'analyse des données et les graphiques. La recherche est utilisée par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données à l'intérieur des sociétés et de l'académie. R a une grande variété de paquets pour l'exploitation de données.

L'objectif du cours est de permettre aux participants d'acquérir une maîtrise des bases de R et de travailler avec des données.

Ce cours permet aux délégués d’automatiser complètement le processus de prévision avec R

Cette formation en <loc> ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists qui souhaitent programmer en Python et R pour KNIME.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Planifier, construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique en KNIME.
• Prendre des décisions basées sur les données pour les opérations.
• Mettre en œuvre des projets de science des données de bout en bout.