コース概要
- Rstudio IDE
- dplyr、tidyr、reshape2を使用したデータ操作
- Rにおけるオブジェクト指向プログラミング
- パフォーマンスプロファイリング
- 例外処理
- Rコードのデバッグ
- Rパッケージの作成
- knitrとRMarkdownを使用した再現可能な研究
- RにおけるC/C++コーディング
- RからC/C++コードの作成とコンパイル
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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お客様の声 (1)
The flexible and friendly style. Learning exactly what was useful and relevant for me.
Jenny
コース - Advanced R
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関連コース
PythonとRを使用したアルゴリズミックトレーディング
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、ビジネスアナリスト向けに設計されており、PythonとRを使用して取引を自動化する方法を学習します。
本講座終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- アルゴリズムを使用して、専門的な間隔で迅速に証券を売買する。
- アルゴリズミックトレーディングを使用して取引に関連するコストを削減する。
- 株価を自動的に監視し、取引を行う。
Rを用いたビッグデータのプログラミング
21 時間ビッグデータとは、大量のデータセットの保存と処理のために設計されたソリューションのことを指します。Googleが最初に開発したこれらのビッグデータソリューションは進化し、多くの類似プロジェクトをインスパイアしました。その多くはオープンソースで利用可能です。Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。
入門 R (初級から中級)
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、R プログラミングを使用してデータを操作し、基本的なデータ分析を行い、洞察に役立つ魅力的な可視化を作成したいと考えている初級レベルのデータアナリスト向けです。
このトレーニングが終了すると、参加者は次のことができます:
- R プログラミングの基本を理解する。
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Rの基礎
21 時間Rは、統計計算、データ分析、グラフィックス用のオープンソース無料プログラミング言語です。企業や学術界でのマネージャーやデータアナリストが増えるにつれて、Rの利用者が増えています。また、統計家、エンジニア、科学者など、コンピュータープログラミングスキルを持たない人々も使いやすさを評価し、Rのユーザーが増えています。その人気は、広告料金設定、新薬開発の加速化、金融モデルの微調整などの様々な目的でデータマイニングがますます利用されることが主な理由です。Rには豊富なデータマイニング用パッケージがあります。
RとSASを使用したクラスタ分析
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、クラスタ分析を行うためにRを使用したいデータアナリストを対象としています。
本トレーニングの終了時には、参加者は以下のようなことをできるようになります:
- データマイニングにクラスタ分析を使用する
- クラスタリングソリューションのR構文をマスターする
- 階層的および非階層的クラスタリングを実装する
- データに基づいた意思決定を行い、ビジネス運営の改善に役立てる
データと分析 - 基本から
42 時間データ分析は今日のビジネスにおいて重要なツールです。本コースでは、実践的なデータ分析スキルの開発に重点を置きます。目的は、参加者が証拠に基づいた回答を提供できるようにすることです:
何が起こったか?
- データの処理と分析
- 情報的なデータ可視化の作成
何が起こるか?
- 将来的なパフォーマンスの予測
- 予測の評価
何が起こるべきか?
- データを証拠に基づいたビジネス決定に変える
- プロセスの最適化
Python、R、Power Query、および Power BI を使用したデータ分析
21 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、初心者向けのプロフェッショナルを対象としており、これらのツールを使用してデータをクリーニングと分析、統計的予測を行い、洞察に満ちた可視化を作成することを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- Python、R、Power Query、および Power BI のデータ分析の基本を理解する。
- Python と Power Query を使用してデータセットをクリーニングと整理する。
- R を使用して統計的分析と予測を行う。
- Power BI を使用してプロフェッショナルなダッシュボードとレポートを作成する。
- 複数のソースからデータを効果的に統合と分析する。
Rを使用したデータ分析
21 時間Rは、統計計算、データ分析、グラフィックスに使用される非常に人気のあるオープンソース環境です。このコースでは、学生に対してRプログラミング言語を紹介します。言語の基礎、ライブラリ、および高度な概念について説明します。実際のデータを使用した高度なデータ分析とグラフ作成も行います。
対象者
開発者 / データアナリスト
所要時間
3日間
形式
講義と実習
Foundation R
7 時間この講師主導型のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、Rの基本を習得し、データ操作の方法を学びたい初級者向けです。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- Rプログラミング環境とRStudioインターフェースを理解する。
- Rコマンドとパッケージを使用してデータセットをインポート、操作、探索する。
- 基本的な統計分析とデータ要約を行う。
- ベースRとggplot2の両方を使用して可視化を作成する。
- ワークスペース、スクリプト、パッケージを効果的に管理する。
Rによる予測
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルのデータアナリストやビジネスプロフェッショナルを対象としており、時間系列予測とデータ分析ワークフローの自動化を行うことを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- Rでの予測手法の基本を理解する。
- 時間系列分析に指数平滑化とARIMAモデルを適用する。
- 「forecast」パッケージを使用して正確な予測モデルを生成する。
- ビジネスや研究アプリケーションのための予測ワークフローを自動化する。
Rと時系列分析の入門
21 時間Rは、統計計算、データ解析、グラフィックスに使用されるオープンソースの無料プログラミング言語です。Rは、企業や学術界でますます多くのマネージャーやデータアナリストによって利用されています。Rには、データマイニング用の多様なパッケージがあります。
KNIMEでPythonとRを用いた機械学習
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、KNIMEでPythonとRをプログラミングしたいデータサイエンティスト向けです。
本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができます:
- KNIMEで機械学習モデルを計画、構築、および展開する。
- 操作のためにデータに基づいた意思決定を行う。
- 端から端までのデータサイエンスプロジェクトを実装する。
NLP: 自然言語処理とR
21 時間非構造化データは、すべてのデータの90%以上を占めると推定されており、その多くがテキストの形で存在しています。ブログ投稿、ツイート、ソーシャルメディア、および他のデジタル出版物がこの増大するデータ量に継続的に追加されています。
このインストラクター主導のライブコースは、これらのデータから洞察と意味を抽出することを中心に展開されます。R言語と自然言語処理(NLP)ライブラリを使用し、コンピュータサイエンス、人工知能、計算言語学の概念と技術を組み合わせて、テキストデータの意味をアルゴリズム的に理解します。顧客要件に応じて、さまざまな言語のデータサンプルが利用可能です。
このトレーニング終了時には、参加者は異なるソースからの大規模および小規模なデータセットを準備し、適切なアルゴリズムを適用してその重要性を分析し報告することができるようになります。
コースの形式
- 講義と議論の一部、実践的な練習が重視され、理解度を測定するための偶発的なテストも含まれます。
Rを用いた予測モデリング
14 時間Rは、統計計算、データ分析、およびグラフィックスのためのオープンソースかつ無料のプログラミング言語です。Rは、企業や学術界でますます多くのマネージャーやデータアナリストに利用されています。Rには、データマイニング用の多種多様なパッケージが存在します。
TidyverseとRを使用したデータ可視化入門
7 時間対象者
コースの形式
このトレーニングを終了した参加者は、以下のことが Able to ます:
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Tidyverse のツールを使用してデータを操作し、可視化する方法を学びます。
Tidyverse は、データのクリーニング、処理、モデリング、および可視化に使用される多目的 R パッケージのコレクションです。含まれるパッケージには ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, tibble などがあります。
- R 言語の初心者
- データ分析とデータ可視化の初心者
- レクチャー、ディスカッション、演習、および実践的なハンズオンを組み合わせた形式
- データ分析を行い、魅力的な可視化を作成する
- サンプルデータのさまざまなデータセットから有用な結論を導き出す
- 探索的な質問に答えるためにデータをフィルタリング、ソート、および要約する
- 加工したデータを情報豊富な折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラムに変換する
- Excel, CSV, SPSS ファイルなどの多様なデータソースからデータをインポートし、フィルタリングする