서울 R Language 과정

• 내장된 R 코드 조각과 서식을 지정된 텍스트로 R Markdown 문서를 생성합니다.
• HTML, PDF, 및 Word을 포함한 여러 형식으로 출력을 생성합니다.
• 동적 콘텐츠를 생성하기 위해 매개변수화된 보고서와 조건부 논리를 사용합니다.
• 테마, 템플릿 및 LaTeX를 사용하여 문서 외관을 맞춤화하여 전문적인 프레젠테이션을 합니다.

• 상호작용식 강의 및 토론.
• 다양한 연습과 실습.
• 실제 랩 환경에서 직접 구현.

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조치를 취하세요.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석가 및 데이터 시각화를 위해 Tableau, Python, R 및 SQL을 사용하고 통합하는 방법을 배우고 싶은 모든 사람을 대상으로 합니다. 그리고 분석.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python, R 및 SQL을 사용하여 데이터 분석을 수행합니다.
• Tableau를 사용하여 데이터 시각화를 통해 통찰력을 창출하세요.
• 비즈니스 운영을 위해 데이터 기반 결정을 내립니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 이러한 도구를 사용하여 데이터를 정리하고 분석하고, 통계적 예측을 하고, 통찰력 있는 시각화를 만들고자 하는 초보 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 분석을 위한 Python, R, Power Query, Power BI의 기본을 이해합니다.
• Python 및 Power Query를 사용하여 데이터 세트를 정리하고 구성합니다.
• R을 사용하여 통계 분석과 예측을 수행합니다.
• Power BI을 사용하여 전문적인 대시보드와 보고서를 만드세요.
• 다양한 소스의 데이터를 효과적으로 통합하고 분석합니다.

Shiny는 JavaScript이나 복잡한 웹 프레임워크에 대한 지식이 없더라도 R을 통해 직접적으로 상호작용하고 동적인 웹 애플리케이션을 구축할 수 있게 해주는 R 패키지입니다.

이 강사는 중급 R 사용자를 대상으로, Shiny를 사용하여 데이터 시각화, 사용자 상호작용, 그리고 보고를 위한 사용자 정의 웹 애플리케이션을 구축하고 배포하는 방법을 배우게 됩니다. (온라인 또는 현장)

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• Shiny와 R을 사용하여 상호작용하는 웹 애플리케이션을 생성합니다.


• 반응형 요소와 동적인 입력으로 사용자 인터페이스를 설계합니다.


• 데이터 시각화와 보고 기능을 Shiny 앱에 통합합니다.


• Shiny Server나 Posit Cloud를 통해 로컬 또는 온라인에서 Shiny 앱을 배포하고 공유합니다.

강좌 형식

• 상호작용하는 강의와 토론.


• 많은 연습과 문제풀이.


• 실습 환경에서 직접 구현.

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 연결하여 조치를 취하십시오.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 통계 분석을 위해 Stata를 활용하고 이를 R과 통합하려는 중급에서 고급 수준의 컴퓨터 과학 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Stata를 데이터 분석 및 통계 모델링에 효과적으로 활용하세요.
• Stata의 기능을 SPSS 및 R과 비교해보세요.
• 원활한 통계 계산을 위해 Stata를 R과 통합합니다.
• Stata 및 R을 사용하여 워크플로를 개발하고 자동화합니다.

R은 통계 계산, 데이터 분석 및 그래픽을 위한 매우 인기 있는 오픈 소스 환경입니다. 이 과정은 학생들에게 R 프로그래밍 언어를 소개합니다. 언어 기초, 라이브러리 및 고급 개념을 다룹니다. 실세계 데이터를 활용한 고급 데이터 분석 및 그래핑을 포함합니다.

참여자

개발자 / 데이터 분석가

기간

3일

형식

강의 및 실습

데이터 분석은 오늘날 비즈니스에서 필수적인 도구입니다. 우리는 실제 데이터 분석을 위한 실무 기술을 개발하는 데 중점을 두겠습니다. 이 과정은 참가자들이 증거에 기반한 답변을 제공하는 방법을 도울 것입니다: 

무엇이 일어났나요?

• 데이터 처리 및 분석
• 정보 제공 데이터 시각화

무엇이 일어날까요?

• 미래 성능 예측
• 예측 평가

무엇이 일어나야 하나요?

• 데이터를 증거에 기반한 비즈니스 결정을 위한 정보로 전환
• 프로세스 최적화

이 과정은 6일 동안의 오프라인 강의 또는 선호에 따라 주 단위로 원격으로 진행할 수 있습니다. 고객의 요구에 맞춰 최적의 방식으로 과정을 제공할 수 있습니다.

비정형 데이터는 전체 데이터의 90% 이상을 차지하는 것으로 추정되며, 그 중 대부분은 텍스트 형태입니다. 블로그 게시물, 트윗, 소셜 미디어 및 기타 디지털 출판물이 지속적으로 증가하는 데이터에 추가됩니다.

강사가 진행하는 이 라이브 과정은 이 데이터에서 통찰력과 의미를 추출하는 데 중점을 둡니다. R Language 및 Natural Language Processing (NLP) 라이브러리를 활용하여 컴퓨터 과학, 인공 지능, 컴퓨터 언어학의 개념과 기술을 결합하여 텍스트 데이터 뒤에 숨은 의미를 알고리즘적으로 이해합니다. 데이터 샘플은 고객 요구 사항에 따라 다양한 언어로 제공됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 서로 다른 소스에서 데이터 세트(대규모 및 소규모)를 준비한 다음 올바른 알고리즘을 적용하여 그 중요성을 분석하고 보고할 수 있게 됩니다.

코스의 형식

• 부분 강의, 부분 토론, 철저한 실습, 이해도 측정을 위한 비정기 테스트

서울(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 R에서 Excel을 프로그래밍하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Excel과 R 간에 데이터를 전환하고 이동합니다.
• Excel의 데이터 분석 솔루션에 R Tidyverse 및 R 기능을 사용하세요.
• R을 학습하여 데이터 분석 기술을 확장하세요.

R은 금융 업계에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이는 핵심 거래 프로그램부터 위험 관리 시스템에 이르는 금융 응용 프로그램에 사용됩니다.

강사가 진행하는 실시간 교육에서 참가자는 R을 사용하여 다양한 특정 금융 관련 문제를 해결하기 위한 실용적인 애플리케이션을 개발하는 방법을 배웁니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• R 프로그래밍 언어의 기본 사항 이해
• R 패키지 및 기술을 선택하고 활용하여 다양한 소스(CSV, Excel, 데이터베이스, 웹 등)의 재무 데이터를 구성, 시각화 및 분석합니다.
• 자산 배분, 위험 분석, 투자 성과 등과 관련된 문제를 해결하는 애플리케이션 구축
• R 애플리케이션 문제 해결, 통합 배포 및 최적화

청중

• 개발자
• 분석가
• 퀀트

코스의 형식

• 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 고강도 실습

메모

• 이 교육은 금융 전문가가 직면한 몇 가지 주요 문제에 대한 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다. 그러나 추가하거나 자세히 설명하고 싶은 특정 주제, 도구 또는 기술이 있는 경우 당사에 연락하여 준비하시기 바랍니다.

이 강의는 R 프로그래밍의 고급 주제를 다룹니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 알고리즘 트레이딩, Python 및 R을 사용하여 거래를 자동화하려는 비즈니스 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 알고리즘을 사용하여 특정 단위로 증권을 빠르게 매수 및 매도합니다.
• 알고리즘 거래를 이용해 거래와 관련된 비용을 줄이세요.
• 자동으로 주가를 모니터링하고 거래를 실행합니다.

Big Data 는 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하기위한 솔루션을 의미하는 용어입니다. 처음에 Go ogle에 의해 개발 된이 Big Data 솔루션은 다른 유사한 프로젝트를 진화시키고 영감을주었습니다. 그 중 많은 프로젝트가 오픈 소스로 제공됩니다. R은 금융 산업에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다.

서울에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 R 프로그래밍을 사용하여 데이터를 조작하고 기본 데이터 분석을 수행하고 통찰력을 위한 매력적인 시각화를 만들고자 하는 초보 수준의 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• R의 기본을 이해하세요 Programming.
• 기본적인 데이터 과학 프로세스를 적용합니다.
• 데이터의 시각적 표현을 만듭니다.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R은 컴퓨터 프로그래밍 기술 없이도 통계학 자, 엔지니어 및 과학자 중 추종자를 쉽게 찾을 수 있음을 발견했습니다. 그 인기는 광고 가격 설정, 신약의 신속 검색 또는 재무 모델 미세 조정과 같은 다양한 목표에 대한 데이터 마이닝의 사용 증가 때문입니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.

서울에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 클러스터 분석을 위해 SAS에서 R을 사용하여 프로그래밍하려는 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 데이터 마이닝을 위해 클러스터 분석 사용
• 클러스터링 솔루션을 위한 마스터 R 구문.
• 계층적 및 비계층적 클러스터링을 구현합니다.
• 비즈니스 운영을 개선하는 데 도움이 되는 데이터 기반 결정을 내립니다.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을 위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. 기업과 학계 내에서 점점 더 많은 관리자와 데이터 분석가가 R을 사용하고 있습니다. R에는 데이터 마이닝을 위한 다양한 패키지가 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(서울 온라인 또는 현장)은 R의 기초를 마스터하고 데이터 작업 방법을 배우고자 하는 초보 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• R 프로그래밍 환경과 RStudio 인터페이스를 이해합니다.
• R 명령 및 패키지를 사용하여 데이터셋을 가져오고 조작하고 탐색합니다.
• 기본적인 통계 분석과 데이터 요약을 수행합니다.
• 베이스 R과 ggplot2를 사용하여 시각화를 생성합니다.
• 워크스페이스, 스크립트 및 패키지를 효과적으로 관리합니다.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다 R은 기업 및 학계의 관리자 및 데이터 분석가가 점점 더 많이 사용되고 있습니다 R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다 .

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python 및 KNIME에 대한 R을 프로그래밍하려는 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• KNIME에서 기계 학습 모델을 계획, 구축 및 배포합니다.
• 운영에 대한 데이터 기반 결정을 내립니다.
• 엔드투엔드 데이터 과학 프로젝트를 구현합니다.

청중

Business 소유자 (마케팅 관리자, 제품 관리자, 고객 기반 관리자) 및 팀; 고객 통찰력 전문가.

개요

이 과정은 신규 고객 확보, 수익성 확보를위한 기존 고객 관리, 우수한 고객 유지, 마지막으로 우리를 떠나는 고객과 그 이유에 대한 고객 라이프 사이클을 따릅니다. 우리는 통신, 보험, 미디어 및 첨단 기술을 포함한 다양한 산업의 실제 (익명의 경우) 데이터로 작업 할 것입니다.

체재

숙제뿐만 아니라 수업 내 연습을 통해 5 일간의 반나절 세션 동안 진행되는 강사 주도 교육. 교실 또는 거리 (온라인) 과정으로 제공 될 수 있습니다.

R은 통계 계산, 데이터 분석 및 그래픽을 위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내의 관리자와 데이터 분석가들 사이에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. R은 데이터 마이닝을 위한 다양한 패키지를 갖추고 있습니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 실제 애플리케이션 생성을 단계별로 진행하면서 R을 사용하여 Machine Learning에 대한 고급 기술을 배우게 됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 비지도 학습 기술 이해 및 구현
• 클러스터링과 분류를 적용하여 실제 데이터를 기반으로 예측합니다.
• 데이터를 시각화하여 신속하게 통찰력을 얻고, 결정을 내리고, 분석을 더욱 구체화합니다.
• 하이퍼 매개변수 튜닝을 사용하여 기계 학습 모델의 성능을 향상합니다.
• 더 큰 규모의 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 모델을 프로덕션에 적용합니다.
• 고급 기계 학습 기술을 적용하여 소셜 네트워크 데이터, 빅 데이터 등과 관련된 질문에 답하세요.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R은 컴퓨터 프로그래밍 기술 없이도 통계학 자, 엔지니어 및 과학자 중 추종자를 쉽게 찾을 수 있음을 발견했습니다. 그 인기는 광고 가격 설정, 신약의 신속 검색 또는 재무 모델 미세 조정과 같은 다양한 목표에 대한 데이터 마이닝의 사용 증가 때문입니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.

R은 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R은 기업 및 학계 내에서 점점 더 많은 관리자 및 데이터 분석가가 사용합니다. R은 컴퓨터 프로그래밍 기술 없이도 통계학 자, 엔지니어 및 과학자 중 추종자를 쉽게 찾을 수 있음을 발견했습니다. 그 인기는 광고 가격 설정, 신약의 신속 검색 또는 재무 모델 미세 조정과 같은 다양한 목표에 대한 데이터 마이닝의 사용 증가 때문입니다. R에는 데이터 마이닝을위한 다양한 패키지가 있습니다.

이 과정은 R-project 소프트웨어를 사용하여 실제 문제에서 신경망을 적용하는 방법을 소개합니다.

이 과정은 이미 기본적인 R 및 C++ 코딩 스킬과 R 코드를 가진 데이터 과학자 및 통계학자들을 대상으로 합니다.

참가자들이 업무에 이러한 방법을 적용할 수 있도록, 실제적인 고급 R 프로그래밍 과정을 제공하는 것이 목표입니다.

수업의 관련성을 높이기 위해 분야별 예시가 사용됩니다.

이 과정은 데이터 과학자 기술 집합의 일부입니다 (도메인: 데이터 및 기술).

Shiny는 R을 사용하여 대화형 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 웹 프레임워크를 제공하는 오픈 소스 R 패키지입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Shiny, R 및 HTML을 사용하여 데이터 과학과 웹 개발을 결합하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Shiny를 사용하여 R로 대화형 웹 애플리케이션 구축

청중

• 데이터 과학자
• 웹 개발자
• 통계학자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

이 강사 주도형 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 데이터 분석가가 통계 분석을 위해 Stata과 R을 사용하여 빅데이터를 분석하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후, 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 주요 관심 변수와 사건의 예측을 위한 통계 모델을 생성합니다.
• 설명적 시각화, 요약 테이블, 빈도수 등을 생성합니다.
• 데이터 분석을 준비하기 위해 대규모 데이터베이스를 관리하고 구조화합니다.

이 훈련을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실습형 교육 (온라인 또는 현장)은 Tableau에 대한 R 프로그래밍을 원하는 데이터 과학자들을 대상으로 합니다.

• R로 Tableau 분석을 구현합니다.
• 학습 알고리즘으로 Tableau에 값을 반환합니다.
• Tableau에서 R 함수를 구조화하고 시각화합니다.
• 비즈니스 운영에 대한 데이터 기반 의사결정을 Make합니다.

수강 대상

과정 형식

이 강의를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

이 강사는 Tidyverse에 포함된 도구를 사용하여 데이터를 조작하고 시각화하는 방법을 익히게 됩니다.

Tidyverse은 데이터를 정리, 처리, 모델링 및 시각화하는 데 유용한 다양한 R 패키지의 모음입니다. 포함된 패키지는 ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, 그리고 tibble이 있습니다.

• R 언어 초보자
• 데이터 분석 및 시각화 초보자

• 강의, 토론, 연습 및 실습 위주

• 데이터 분석을 수행하고 매력적인 시각화를 만듭니다.
• 다양한 샘플 데이터셋에서 유용한 결론을 도출합니다.
• 탐색 질문에 답하기 위해 데이터를 필터링, 정렬 및 요약합니다.
• 처리된 데이터를 정보 있는 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램으로 변환합니다.
• Excel, CSV, SPSS 파일 등 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져오고 필터링합니다.

설명: 

이 코스는 R 사용자가 크로스 브라우저 스크립트와 HTML, Java, CSS을 배우지 않고도 웹 앱을 만들 수 있도록 가르치는 코스입니다.

목표:

Shiny 앱이 어떻게 작동하는지 기본 개념을 다룹니다.

Shiny 라이브러리의 모든 일반적으로 사용되는 입력/출력/렌더링/패널링 함수를 다룹니다.

• R에서의 예측 기술 기본 이해.
• 시간 시리즈 분석을 위해 지수평활법 및 ARIMA 모델 적용.
• 정확한 예측 모델 생성을 위해 'forecast' 패키지 활용.
• 비즈니스 및 연구 응용을 위한 예측 워크플로우 자동화.

청중

• 관리자
• 개발자
• 과학자들
• 재학생

과정 형식

온라인 교육 및 토론 또는 직접 대면하는 워크샵

R 는 통계 컴퓨팅, 데이터 분석 및 그래픽을위한 오픈 소스 무료 프로그래밍 언어입니다. R 는 기업 및 아카데미 내에서 관리자와 데이터 분석가의 증가하는 숫자에 의해 사용됩니다. R는 또한 사용하기 쉬운 컴퓨터 프로그래밍 기술이없는 통계학자, 엔지니어 및 과학자들 사이에서 추종자를 발견했습니다. 그것의 인기는 다양한 목적을 위해 데이터 광산의 증가하는 사용으로 인해 광고 가격을 설정, 새로운 약을 더 빨리 찾거나 얇은 금융 모델. R에는 데이터 광산을 위한 다양한 패키지가 있습니다.

이 과정은 R에서 개체의 조작을 포함하여 읽기 데이터, R 패키지에 액세스하고, R 기능을 작성하고, 정보 그래픽을 만드는 것을 다루고 있습니다. 그것은 일반적인 통계 모델을 사용하여 데이터를 분석하는 것을 포함합니다. 이 과정은 R 소프트웨어 (https://www.r-project.org)를 명령 라인과 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)에서 사용하는 방법을 가르칩니다.