Corso di formazione Shiny, R e HTML: L'integrazione tra Scienza dei Dati e Sviluppo Web

Questa formazione in modalità live condotta da un istruttore in Italia (online o in sede) è rivolta a utenti intermedi di R avanzato che desiderano utilizzare R per creare flussi di lavoro più veloci, migliorare la qualità del codice e gestire compiti di analisi più complessi.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: creare funzioni riutilizzabili, migliorare i flussi di lavoro sui dati, eseguire il debug e ottimizzare il codice e produrre report riproducibili.

Questo training guidato dal docente in Italia (online o in presenza) è rivolto ai business analyst che desiderano automatizzare i loro scambi con il trading algoritmico, Python e R.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare algoritmi per acquistare e vendere titoli a incrementi specifici rapidamente.
• Ridurre i costi associati allo scambio utilizzando il trading algoritmico.
• Monitorare automaticamente i prezzi delle azioni e eseguire gli ordini.

I Big Data sono un termine che si riferisce a soluzioni destinate allo stoccaggio e al processing di grandi set di dati. Sviluppate inizialmente da Google, queste soluzioni Big Data si sono evolute ed hanno ispirato altri progetti simili, molti dei quali disponibili come open-source. R è un linguaggio di programmazione molto popolare nel settore finanziario.

Questa formazione guidata dal docente in Italia (online o in presenza) è rivolta a data analyst inizianti che desiderano utilizzare R per manipolare i dati, eseguire analisi di base dei dati e creare visualizzazioni coinvolgenti per ottenere informazioni.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi della programmazione R.
• Applicare processi fondamentali della data science.
• Creare rappresentazioni visive dei dati.

R è un linguaggio di programmazione gratuito open source per elaborazione statistica, analisi dei dati e grafica. R è utilizzato da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno di aziende e università. R ha anche trovato seguaci tra statistici, ingegneri e scienziati senza competenze di programmazione informatica che lo trovano facile da usare. La sua popolarità è dovuta al crescente utilizzo del data mining per vari obiettivi, come fissare i prezzi degli annunci, trovare nuovi farmaci più rapidamente o perfezionare i modelli finanziari. R ha una vasta gamma di pacchetti per il data mining.

Questo training guidato dall'instruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a data analysts che desiderano programmare con R in SAS per l'analisi dei cluster.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare l'analisi dei cluster per il data mining
• Padroneggiare la sintassi R per le soluzioni di clustering.
• Implementare clustering gerarchici e non gerarchici.
• Prendere decisioni basate sui dati per migliorare le operazioni aziendali.

L'analisi dei dati è uno strumento cruciale nel mondo degli affari attuale. Ci concentreremo sull'acquisizione di competenze pratiche per l'analisi dei dati. Lo scopo è aiutare i partecipanti a fornire risposte basate su prove alle domande:

Cosa è successo?

• elaborazione e analisi dei dati
• creazione di visualizzazioni informative

Cosa succederà?

• previsione delle prestazioni future
• valutazione delle previsioni

Cosa dovrebbe succedere?

• trasformare i dati in decisioni aziendali basate su prove
• ottimizzazione dei processi

Questo corso di formazione guidato dal docente in Italia (online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello base che desiderano pulire e analizzare i dati, effettuare proiezioni statistiche e creare visualizzazioni significative utilizzando questi strumenti.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi di Python, R, Power Query e Power BI per l'analisi dei dati.
• Pulire e organizzare set di dati utilizzando Python e Power Query.
• Eseguire analisi statistiche e proiezioni con R.
• Creare dashboard e report professionali con Power BI.
• Integrare e analizzare dati da fonti multiple in modo efficace.

R è un ambiente di calcolo statistico, analisi dei dati e grafica molto popolare e open source. Questo corso introduce agli studenti il linguaggio di programmazione R. Copre i fondamenti del linguaggio, le librerie e concetti avanzati. Analisi dei dati avanzata e creazione di grafici con dati reali.

Pubblico

Sviluppatori / analisti dei dati

Durata

3 giorni

Formato

Lezioni e sessioni pratiche

Questo corso guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano padroneggiare le basi di R e come lavorare con i dati.

Alla fine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'ambiente di programmazione R e l'interfaccia RStudio.
• Importare, manipolare ed esplorare insiemi dati utilizzando comandi e pacchetti R.
• Eseguire analisi statistiche di base e riepilogare i dati.
• Generare visualizzazioni sia con base R che con ggplot2.
• Gestire workspace, script e pacchetti in modo efficace.

Questo training guidato dall'insegnante in Italia (online o presenza) è rivolto a analisti di dati intermediari e professionisti aziendali che desiderano eseguire la previsione delle serie temporali ed automatizzare i flussi di lavoro dell'analisi dei dati utilizzando R.

Al termine del training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti delle tecniche di previsione in R.
• Applicare modelli di smoothing esponenziale e ARIMA per l'analisi delle serie temporali.
• Utilizzare il pacchetto 'forecast' per generare modelli di previsione accurati.
• Automatizzare i flussi di lavoro della previsione per applicazioni aziendali e di ricerca.

R è un linguaggio di programmazione open source per calcolo statistico, analisi dei dati e grafica R è utilizzato da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno di aziende e università R ha una vasta gamma di pacchetti per il data mining .

Questo training guidato dal formatore in Italia (online o in presenza) è rivolto a data scientist che desiderano programmare in Python e R per KNIME.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Pianificare, costruire e distribuire modelli di machine learning con KNIME.
• Prendere decisioni basate sui dati per le operazioni.
• Implementare progetti di data science end-to-end.

Si stima che i dati non strutturati rappresentino oltre il 90% di tutti i dati, gran parte dei quali sotto forma di testo. Post di blog, tweet, social media e altre pubblicazioni digitali si aggiungono continuamente a questo crescente corpo di dati.

Questo corso dal vivo con istruttore è incentrato sull'estrazione di informazioni e significato da questi dati. Utilizzando le librerie R Language e Natural Language Processing (NLP), combiniamo concetti e tecniche dell'informatica, dell'intelligenza artificiale e della linguistica computazionale per comprendere algoritmicamente il significato dei dati testuali. Gli esempi di dati sono disponibili in varie lingue in base alle esigenze del cliente.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di preparare set di dati (grandi e piccoli) da fonti disparate, quindi applicare gli algoritmi giusti per analizzarne e riferirne il significato.

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, pratica pratica pesante, test occasionali per valutare la comprensione

Pubblico

Formato del corso

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

In questo corso tenuto dal formatore, i partecipanti impareranno come manipolare e visualizzare dati utilizzando gli strumenti inclusi nel Tidyverse.

Il Tidyverse è una raccolta di pacchetti R flessibili per pulire, elaborare, modellare e visualizzare dati. Alcuni dei pacchetti inclusi sono: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr e tibble.

• Principianti nella lingua R
• Principianti nell'analisi dei dati e nella visualizzazione di dati

• Parte lezione, parte discussione, esercizi ed esperienza pratica intensiva

• Eseguire l'analisi dei dati e creare visualizzazioni attraenti
• Trarre conclusioni utili da vari set di dati di esempio
• Filtrare, ordinare e riepilogare i dati per rispondere a domande esplorative
• Trasformare i dati elaborati in line plot informativi, grafici a barre, istogrammi
• Importare e filtrare dati da diverse fonti di dati, inclusi Excel, CSV e file SPSS