日本 でのオンライン R言語 トレーニング

R Markdown は、実行可能な R コードと叙述テキストを組み合わせて、動的かつ再現可能なドキュメントを作成するための著者向けフレームワークです。

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、R Markdown を使用して自動化された動的なレポートを生成したい初級から中級レベルの R ユーザーを対象としています。内部ドキュメント、研究論文、またはウェブ公開向けです。

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ます：

• 埋め込み R コードのチャンクとフォーマットされたテキストを使用して R Markdown ドキュメントを作成する。
• HTML、PDF、Word などの複数形式で出力を生成する。
• パラメーター化されたレポートと条件付きロジックを使用して動的なコンテンツを生成する。
• テーマ、テンプレート、LaTeX を使用してドキュメントの外観をカスタマイズし、プロフェッショナルなプレゼンテーションを行う。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。

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）では、データアナリストやTableau、Python、R、SQLを使用してデータ可視化と分析を行うことに興味のある方々を対象としています。

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：

• Python、R、およびSQLを使用してデータ分析を行う。
• Tableauを使用してデータからインサイトを作成する。
• ビジネス運営におけるデータ駆動型の決定を下す。

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。

Shinyは、ユーザーがJavaScriptや複雑なWebフレームワークの知識なしに、Rから直接対話的かつ動的なWebアプリケーションを構築できるRパッケージです。

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、データ可視化、ユーザーインタラクション、レポート作成のためにShinyを使用してカスタムWebアプリケーションを構築および展開したい中級レベルのRユーザー向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが able になります:

• ShinyとRを使用して対話的なWebアプリケーションを作成します。
• 反応性要素や動的入力を備えたユーザーインターフェースを設計します。
• データ可視化機能やレポート機能をShinyアプリに組み込みます。
• Shiny ServerまたはPosit Cloudを介して、ローカルまたはオンラインでShinyアプリを展開および共有します。

コースの形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースのカスタマイズオプション

• このコースをカスタマイズしたトレーニングをご希望の場合、ご連絡ください。

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、中級レベルから上級レベルまでのコンピュータサイエンス専門家向けで、Stataを使用して統計分析を行い、Rと組み合わせ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をできるようになります：

• Stataをデータ分析と統計モデリングに効果的に使用する。
• Stataの機能をSPSSやRと比較する。
• Rとのシームレスな統計計算のためにStataを組み込む。
• StataとRを使用してワークフローを開発し、自動化する。

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

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

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 は、金融業界で人気のあるプログラミング言語です。コアの取引プログラムからリスク管理システムまで、さまざまな金融アプリケーションに使用されています。

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 R を使用して具体的な金融問題を解決する実用的なアプリケーションを開発する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• R プログラミング言語の基本を理解する
• R のパッケージと技術を選択し、利用して、CSV、Excel、データベース、ウェブなどさまざまなソースから金融データを整理、可視化、分析する
• 資産配分、リスク分析、投資パフォーマンスなどの問題に関連するアプリケーションを開発する
• R アプリケーションのトラブルシューティング、統合、展開、最適化を行う

対象者

• 開発者
• アナリスト
• クオンツ

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、および実践的なハンズオン練習の組み合わせ

注意

• このトレーニングでは、金融プロフェッショナルが直面する主な問題に対する解決策を提供します。ただし、特定のトピック、ツール、または技術について追加や詳細を希望する場合は、お問い合わせください。

このインストラクターによるライブトレーニング「高度なR」日本（オンラインまたはオンサイト）は、Rを用いてより高速なワークフローの構築、コード品質の向上、より複雑な分析タスクの処理を目指す中級者向け高度なRユーザーを対象としています。

本トレーニング修了時には、受講者は以下のことができるようになります：再利用可能な関数の作成、データワークフローの改善、コードのデバッグと最適化、再現性の高いレポートの作成。

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。

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。

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。
• 基本的なデータサイエンスプロセスを適用する。
• データの視覚的な表現を作成する。

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

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。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は実際のアプリケーションを作成する過程で、Rを使用した高度な機械学習技術を学びます。

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:

• 非監督学習技術を理解し実装できる
• クラスタリングと分類を用いて現実世界のデータに基づいた予測を行う
• データを可視化して、迅速に洞察を得たり意思決定を行ったり、分析をさらに洗練させることができる
• ハイパーパラメータ調整を使用して機械学習モデルの性能を向上させる
• モデルを生産環境で使用するために大きなアプリケーションと統合する
• 高度な機械学習技術を用いて、ソーシャルネットワークデータやビッグデータに関連する質問に答える

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。Rは、企業や学術界で増加するマネージャーやデータアナリストによって使用されています。また、統計学者、エンジニア、コンピュータープログラミングスキルを持たない科学者たちにとっても、使いやすさからファンを見つけ出しています。その人気は、広告価格の設定、新薬の迅速な発見、金融モデルの微調整などのさまざまな目的でのデータマイニングの使用が増加していることに起因します。Rには、データマイニング用の多種多様なパッケージがあります。

Shinyは、Rを使用して対話型ウェブアプリケーションを構築するためのWebフレームワークを提供するオープンソースのRパッケージです。

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Shiny、R、およびHTMLを使用してデータサイエンスとウェブ開発を組み合わせる方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります:

• Rを使用してShinyで対話型ウェブアプリケーションを構築する

対象者

• データサイエンティスト
• ウェブ開発者
• 統計家

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、そして実践的な練習が含まれます

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、統計分析のためにStataとRを使用してビッグデータを分析したいデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 主要な興味変数やイベントを予測する統計モデルを作成します。
• 説明的な可視化、サマリーテーブル、頻度などを生成します。
• データ分析の準備として大規模データベースを管理および構造化します。

このトレーニングを終了した後、参加者は次のようにできるようになります：

このインストラクター主導のライブトレーニングは日本（オンラインまたはオンサイト）で開催され、TableauでRプログラミングを行うことを目指すデータサイエンティスト向けです。

• TableauでRの分析を実装する。
• Rの学習アルゴリズムを使用してTableauに値を返す。
• TableauでR関数を構造化し、可視化する。
• ビジネス運営のデータ駆動型意思決定を行う。

説明:

このコースは、クロスブラウザのHTML、JavaScript、CSSを学ぶことなくRユーザーがWebアプリケーションを作成する方法を教えるために設計されています。

目的:

Shinyアプリの基本的な仕組みについて説明します。

Shinyライブラリで一般的に使用される入力、出力、レンダリング、パネル化関数をすべてカバーしています。

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。