Tidyverse Training Courses

Tidyverse Training Courses

I corsi di formazione Tidyverse live condotti da istruttori locali dimostrano attraverso pratiche interattive pratiche come manipolare e visualizzare i dati utilizzando gli strumenti inclusi nel Tidyverse. L'allenamento Tidyverse è disponibile come "allenamento dal vivo in loco" o "allenamento dal vivo a distanza". La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Italia . La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo. NobleProg: il tuo fornitore di formazione locale

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Schema generale del corso Tidyverse

Nome del corso
Durata
Overview
Nome del corso
Durata
Overview
7 hours
Overview
Tidyverse è una raccolta di pacchetti R versatili per la pulizia, l'elaborazione, la modellazione e la visualizzazione dei dati. Alcuni dei pacchetti inclusi sono: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr e tibble.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a manipolare e visualizzare i dati utilizzando gli strumenti inclusi in Tidyverse .

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

- Esegui analisi dei dati e crea visualizzazioni accattivanti
- Trarre conclusioni utili da vari set di dati di dati di esempio
- Filtra, ordina e riepiloga i dati per rispondere a domande esplorative
- Trasforma i dati elaborati in grafici a linee informative, grafici a barre, istogrammi
- Importa e filtra i dati da diverse origini dati, inclusi file Excel , CSV e SPSS

Pubblico

- Principianti nella lingua R.
- Principianti all'analisi e alla visualizzazione dei dati

Formato del corso

- Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
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As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

  • delivering training and consultancy Worldwide
  • preparing training materials
  • creating new courses outlines
  • delivering consultancy
  • quality management

At the moment we are focusing on the following areas:

  • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
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  • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
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