Podstawy analizy danych w środowisku R

online lub stacjonarnie 3 dni

Cena regularna:  3195 zł netto

Cena dla akademickich użytkowników Statistica (-15%)*:  2716 zł netto

  • O kursie
  • Program
  • Prowadzący
  • Informacje organizacyjne
  • Ceny
  • Dofinansowanie

W trakcie szkolenia zostaną omówione zasady pracy w środowisku R, rodzaje najczęściej wykorzystywanych obiektów oraz przykłady ilustrujące pracę z tym pakietem. Podczas kursu wykorzystywać będziemy RStudio, czyli zestaw zintegrowanych narzędzi zaprojektowanych z myślą o zwiększeniu wydajności pracy z R.

Dla kogo?

  • analityków danych
  • analityków biznesowych
  • osób, które chciałyby samodzielnie analizować dane w środowisku R
  • specjalistów z zakresu sprzedaży, marketingu, finansów i innych dziedzin, rozpoczynających pracę z zaawansowanymi narzędziami Data Science lub chcących uporządkować i uzupełnić wiedzę w tym zakresie

Co zyskasz?

  • nauczysz się, jak za pomocą środowiska R importować i przygotowywać dane do analizy
  • dowiesz się, jak badać empiryczne rozkłady zmiennych jakościowych i ilościowych
  • poznasz sposoby obliczania i interpretacji statystyk opisowych
  • zgłębisz wiedzę na temat kryteriów, które decydują o wyborze odpowiednich testów parametrycznych i nieparametrycznych oraz etapy weryfikacji hipotez statystycznych
  • poznasz przykłady ilustrujące pracę z tym pakietem
  • opcjonalnie dla zainteresowanych po zakończeniu szkolenia: zobaczysz, jak zintegrować program Statistica ze środowiskiem R

Podobne szkolenia

Multivariate Analysis

Most popular methods of multivariate data analysis are presented in the course. They can be used to analyse complex phenomena characterized by many variables. […]

Dowiedz się więcej

Sztuczna inteligencja (AI) w procesie budowy modeli uczenia maszynowego

Dla kogo? Szkolenie przeznaczone jest dla analityków pragnących nauczyć się efektywnie wykorzystywać narzędzia generatywnej AI w modelowaniu danych. Podczas szkolenia szczegółowej […]

Dowiedz się więcej

Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python

Prognozowanie jest jednym z najczęstszych zadań analizy danych: w końcu któż nie chciałby wiedzieć co będzie w przyszłości? Jednocześnie prognozowanie wydaje się trudne: w tworzeniu prognoz […]

Dowiedz się więcej

Masz pytania?

Porozmawiaj z nami!

Jesteśmy tutaj, aby pomóc i rozwiać wszystkie Twoje wątpliwości. Wypełnij formularz, napisz do nas maila lub zadzwoń – odpowiemy najszybciej, jak to możliwe!

    Przejdź do treści