Online vzdělávání R Language v České republice

R Markdown je autoringový framework, který kombinuje proveditelný kód v jazyce R s narativním textem za účelem tvorby dynamických a plně reprodukovatelných dokumentů.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro uživatele jazyka R od začátečnické po středně pokročilou úroveň, kteří chtějí vytvářet automatizované a dynamické reporty pomocí R Markdown – a to pro interní dokumentaci, výzkumné publikace či webové publikování.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet dokumenty R Markdown obsahující vložené bloky kódu v jazyce R i formátovaný text.
• Generovat výstupy v různých formátech – HTML, PDF a Word.
• Používat parametrizované reporty a podmíněnou logiku pro tvorbu dynamického obsahu.
• Přizpůsobovat vzhled dokumentů pomocí témat, šablon a LaTeXu tak, aby splňovaly profesionální standardy.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Mnoho cvičení a praktických aktivit.
• Praktické procvičování v reálném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat individuálně připravené školení, kontaktujte nás pro domluvu.

Toto živé školení pod vedením lektora České republice (online nebo na místě) je určeno pro datové analytiky a všechny, kdo mají zájem naučit se používat a kombinovat nástroje Tableau, Python, R a SQL při vizualizaci a analýze dat.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Provádět analýzu dat pomocí Pythonu, R a SQL.
• Tvořit užitečné poznatky prostřednictvím vizualizace dat v Tableau.
• Činit na základě dat rozhodnutí v rámci obchodní činnosti.

Toto školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro začátečníky, kteří si přejí data čistit a analyzovat, provádět statistické prognózy a pomocí těchto nástrojů vytvářet informativní vizualizace.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy použití Pythonu, R, Power Query a Power BI při analýze dat.
• Čistit a organizovat datové sady pomocí Pythonu a Power Query.
• Provádět statistickou analýzu a prognózy v prostředí R.
• Vytvářet profesionální řídicí panely a reporty pomocí Power BI.
• Efektivně integrovat a analyzovat data z různých zdrojů.

Shiny je balíček v prostředí R, který umožňuje uživatelům vytvářet interaktivní a dynamické webové aplikace přímo z R, aniž by museli znát JavaScript nebo složité webové frameworky.

Toto praktické školení pod vedením lektora (online či na místě) je určeno pro uživatele R středně pokročilé úrovně, kteří si přejí vyvíjet a nasazovat vlastní webové aplikace pomocí Shiny pro vizualizaci dat, interakci s uživateli a generování reportů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet interaktivní webové aplikace pomocí Shiny a R.
• Navrhovat uživatelská rozhraní s reaktivními prvky a dynamickými vstupy.
• Začleňovat vizualizace dat a funkce pro generování reportů do aplikací Shiny.
• Nasazovat a sdílet aplikace Shiny lokálně nebo online prostřednictvím Shiny Serveru či Posit Cloud.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Četné cvičení a praktické úkoly.
• Praktická realizace v reálném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat školení upravené na míru, kontaktujte nás a domluvte si podrobnosti.

Toto školení vedené lektorem České republice (online či prezenčně) je určeno pro počítačové specialisty na středně pokročilé a pokročilé úrovni, kteří chtějí využít Stata ke statistické analýze a zároveň ho integrovat s programem R.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Efektivně používat Stata k analýze dat a tvorbě statistických modelů.
• Porovnat funkce Stata s programy SPSS a R.
• Integrovat Stata s programem R tak, aby došlo k hladkému provádění statistických výpočtů.
• Vytvářet a automatizovat pracovní postupy využívající jak Stata, tak i R.

R je velmi oblíbené a otevřené prostředí určené ke statistickému výpočtu, analýze dat a tvorbě grafik. Tento kurz seznamuje studenty s programovacím jazykem R – probírá základy jazyka, knihovny i pokročilé koncepty. Účastníci si vyzkouší pokročilou analýzu dat a vytváření grafik na reálných datech.

Cílová skupina

Programátoři a odborníci na analýzu dat

Délka kurzu

3 dny

Forma výuky

Přednášky a praktická cvičení

Data analytika je v dnešním podnikání klíčovým nástrojem. V tomto kurzu se zaměříme na rozvoj praktických dovedností potřebných k analýze dat. Cílem je poskytnout účastníkům možnost odpovídat na otázky na základě konkrétních důkazů: 

Co se již stalo?

• Zpracování a analýza dat
• Vytváření informativních vizualizací dat

Co se bude dít v budoucnu?

• Předpovídání budoucího výkonu
• Vyhodnocování předpovědí

Co by se mělo stát?

• Přeměna dat v rozhodnutí podniku založená na faktech
• Optimalizace obchodních procesů

Tento kurz pod vedením lektora, realizovaný online či prezenčně, je určen uživatelům R na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí využít tento jazyk k tvorbě rychlejších pracovních postupů, zvyšování kvality kódu a řešení složitějších analytických úkolů.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni vytvářet opakovaně použitelné funkce, zefektivňovat datové postupy, ladit a optimalizovat svůj kód a také připravovat reprodukovatelné reporty.

Velká data je termín označující řešení určená k ukládání a zpracování rozsáhlých souborů dat. Tato řešení byla původně vyvinuta společností Google, poté se rozvinula a inspirovala vznik dalších podobných projektů, z nichž mnohé jsou dostupné jako open-source software. Jazyk R je v oblasti finančnictví velmi oblíbený programovací jazyk.

Toto školení vedené lektorem v České republice (online či prezenčně) je určeno pro začínající analytiky dat, kteří chtějí pomocí jazyka R manipulovat s daty, provádět jejich základní analýzu a vytvářet působivé vizualizace poskytující užitečné poznatky.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy programování v R.
• Aplikovat základní postupy datové vědy.
• Vytvářet vizuální reprezentace dat.

Toto školení pod vedením instruktora České republice (online či prezenčně) je určeno pro datové vědce, kteří chtějí programovat v jazycích Python a R s využitím KNIME.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Plánovat, vytvářet a nasazovat modely strojového učení v KNIME.
• Činit na základě dat rozhodnutí týkající se provozu.
• Realizovat kompletní projekty datové vědy od začátku do konce.

Toto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro datové analytiky, kteří chtějí využít Stata a R k analýze velkých dat z hlediska statistiky.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet statistické modely pro předpovídání klíčových proměnných a událostí.
• Generovat popisné vizualizace, souhrnné tabulky, frekvenční rozdělení a další výstupy.
• Spravovat a organizovat velké databáze s cílem připravit je na analýzu.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

Toto školení vedené lektorem v <lokalitě> (online nebo prezenčně) je určeno datovým vědcům, kteří chtějí programovat v jazyce R pro Tableau.

• Implementujte analytické funkce Tableau s využitím jazyka R.
• Vracejte výsledky do Tableau pomocí učících algoritmů z jazyka R.
• Strukturujte a vizualizujte funkce napsané v jazyce R v prostředí Tableau.
• Čiňte rozhodnutí založená na datech pro účely podnikání.

Popis:

Tento kurz je určen uživatelům R, kteří se chtějí naučit vytvářet webové aplikace bez nutnosti zvládnutí HTML, JavaScriptu či CSS.

Cíl kurzu:

Seznámíte se se základy fungování aplikací v Shiny.

Projdete si všechny běžně používané funkce pro vstup, výstup, renderování a organizaci prvků z knihovny Shiny.

Toto školení pod vedením instruktora v <lok> (online nebo na místě) je určeno datovým analytikům a odborníkům z oblasti businessu na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí provádět předpovídání časových řad a automatizovat pracovní postupy analýzy dat pomocí R.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům metod předpovídání v R.
• Aplikovat exponenciální vyhlazování a modely ARIMA na analýzu časových řad.
• Využívat balíček ‚forecast‘ k vytváření přesných modelů předpovídání.
• Automatizovat procesy předpovídání pro účely podnikání i výzkumu.