Promocja

Kurs Data Science – R

4 680 ocen
Data Science & AI
Data Science & AI

Kurs Data Science – R jest przeznaczony dla wszystkich, którzy chcą poznać tajniki jednego z czołowych języków programowania do pracy z danymi. Nasze szkolenie pozwoli Ci zdobyć wiedzę i praktyczne umiejętności niezbędne dla osób chcących pracować jako data scientist, w tym użycie w praktyce języka R. Szkolenie uczy m.in. praktycznego wykorzystania statystyki w data science, dokonywania predykcji i wizualizacji danych. Kurs obejmuje praktyczne projekty pozwalające wykorzystać wiedzę nabytą podczas kursu.

64 godziny nauki

2860,00  2300,00  netto

Czas

64 godziny

Język

angielski

Typ szkolenia

Wirtualna klasa – live online

kurs data science-r
Promocja
Kurs Data Science - R
Zobacz terminy zajęć
Zobacz terminy zajęć
Wyczyść
×
Termin: 7.08 - 5.09.2021, weekendowy
Terminy zajęć:
  • Sesja 1: 7 sierpnia (sobota), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 2: 8 sierpnia (niedziela), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 3: 14 sierpnia (sobota), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 4: 15 sierpnia (niedziela), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 5: 21 sierpnia (sobota), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 6: 22 sierpnia (niedziela), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 7: 28 sierpnia (sobota), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 8: 29 sierpnia (niedziela), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 9: 4 września (sobota), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 10: 5 września (niedziela), godziny: 15:30-19:30
×
Termin: 21.08 - 19.09.2021, weekendowy
Terminy zajęć:
  • Sesja 1: 21 sierpnia (sobota), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 2: 22 sierpnia (niedziela), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 3: 28 sierpnia (sobota), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 4: 29 sierpnia (niedziela), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 5: 4 września (sobota), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 6: 5 września (niedziela), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 7: 11 września (sobota), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 8: 12 września (niedziela), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 9: 18 września (sobota), godziny: 15:30-19:30
  • Sesja 10: 19 września (niedziela), godziny: 15:30-19:30

PayU Ratyjuż od: (oblicz)

Masz dodatkowe pytania?

Opis kursu

Pobierz broszurę

Efekty szkolenia Data Science – R

Nasz kurs data science pozwoli Ci zdobyć umiejętności w zakresie analityki biznesowej, wizualizacji danych oraz analizy prognostycznej z użyciem R. R jest jednym z najszerzej wykorzystywanych języków programowania w dziedzinie data science. Zapoznasz się z pakietami języka R, strukturami danych, analizą skupień, prognozowaniem, statystyką oraz dowiesz się, jak importować i eksportować dane.

Dlaczego warto zapisać się na kurs Data Science – R?

Niezależnie od tego, czy chodzi o udoskonalenie procesu rozwoju produktu, czy o skuteczniejsze utrzymanie klientów, czy też o znalezienie nowych okazji biznesowych, firmy zaczynają coraz częściej wykorzystywać data science, aby podtrzymywać swoją działalność, rozwijać się i prześcigać konkurencję. Dzięki temu data scientist to dziś jeden z najbardziej pożądanych zawodów IT na rynku. Dlatego rozwój kariery w kierunku analizy danych daje dzisiaj ogromne możliwości i mocną pozycję na rynku pracy.

Kogo zainteresuje program szkolenia Data Science – R?

Szkolenie jest przeznaczone przede wszystkim dla analityków danych chcących pracować w języku R, programistów i specjalistów IT zainteresowanych analizą danych. Skorzystają na nim jednak wszyscy, którzy pragną zagłębić się w fascynującą dziedzinę, jaką jest data science.

Wymagania wstępne do zapisu na kurs Data Science – R

Nie trzeba spełniać żadnych wymogów, aby zapisać się na kurs. Dla początkujących będzie to znakomity sposób na rozpoczęcie przygody z data science. Kurs wymaga ściągnięcia R ze strony CRAN oraz RStudio.

Jak wygląda szkolenie Data Science – R?

Szkolenie opiera się na wykorzystaniu innowacyjnej metody Online bootcamp. Łączy ona zalety nauki we własnym tempie z materiałów audiowizualnych oraz bezpośredniego kontaktu z doświadczonym trenerem w wirtualnej klasie. Sesje wirtualnej klasy bazują na materiale z kursu do samodzielnej nauki. Dzięki bezpośredniemu kontaktowi z mentorem i praktycznemu podejściu pozwalają skuteczniej przyswoić sobie treści szkoleniowe. W zależności od preferowanych metod nauczania trenera kursanci będą mogli brać udział w dyskusjach, rozwiązywać zadania w grupach czy zadawać pytania. Materiały wideo do samodzielnej nauki oraz sesje wirtualnej klasy wymagają znajomości języka angielskiego.

Dlaczego warto wybrać szkolenie data science online?

Szkolenie data science RSzkolenia w formie zdalnej posiadają liczne zalety w stosunku do tradycyjnych szkoleń stacjonarnych. Według badań szkolenia online przekazują tę samą wiedzę co stacjonarne nawet 60% szybciej, pozwalając na pokrycie znacznie większego zakresu materiału w tym samym czasie. Nauczanie zdalne zapewnia komfort nauki z dowolnego miejsca, bez konieczności poświęcania czasu i pieniędzy na dojazd do miejsca szkolenia, pozwala też rozłożyć materiał na większą ilość spotkań. Nowoczesne oprogramowanie pozwala z kolei na efektywną organizację zajęć, włączając w to możliwość dyskutowania z trenerem, wykonywania zadań, rozwiązywania quizów czy pracy w grupach. Niezależnie od tego, czy tematem poruszanym przez szkolenie online jest Zarządzanie Projektami, Agile, Scrum, IT czy SEO – nasze kursy przekazują wiedzę w sposób praktyczny i skuteczny, zapewniają certyfikat oraz przygotowują do wymagań rynku pracy.

Sylabus szkolenia Data Science – R

  1. Introduction to Business Analytics
  2. Introduction to R Programming
  3. Data Structures
  4. Data Visualization
  5. Statistics for Data Science I
  6. Statistics for Data Science II
  7. Regression Analysis
  8. Classification
  9. Clustering
  10. Association

Już dziś zapisz się na nasz kurs i rozwiń swoją karierę w kierunku data science.

Kurs jest dostępny również jako część programów rozwojowych Data Analyst oraz Data Scientist.

Zagadnienia

W trakcie szkolenia dowiesz się między innymi, jak:

  • posługiwać się językiem R
  • efektywnie wizualizować dane
  • wykorzystywać statystykę w data science
  • testować hipotezy
  • stosować funkcje
  • dokonywać analizy regresji liniowej
  • korzystać z grupowania

Projekty

  1. Projekt 1

    Przewidywanie ocen produktów dla Amazon

    Pomóż Amazonowi ulepszyć system poleceń, przewidując oceny wystawiane nieocenionym produktom i odpowiednio dodając je do rekomendacji.

  2. Projekt 2

    Przewidywanie popytu dla Walmart

    Oszacuj sprzedaż w 45 sklepach Walmart, uwzględniając efekt promocyjnych obniżek. Sprawdź, czy czynniki makroekonomiczne będą miały wpływ na sprzedaż.

  3. Projekt 3

    Poprawa doświadczenia klienta dla Comcast

    Przeanalizuj dane, aby znaleźć czynniki obniżające satysfakcję klientów i doradź amerykańskiej firmie telekomunikacyjnej Comcast, jak mogą poprawić customer experience.

  4. Projekt 4

    Analiza rotacji pracowników dla IBM

    IBM chce zidentyfikować czynniki, które wpływają na rotację pracowników. Stwórz model regresji logistycznej, który pomoże przewidzieć ich odejścia.

Data Science & AI

Zawartość

  • 64 godzin nauki (zajęcia wirtualnej klasy + materiały do samodzielnej nauki)
  • 12 miesięczny dostęp do materiałów wideo do samodzielnej nauki
  • pytania quizowe sprawdzające wiedzę z przyswojonego materiału
  • 10 projektów utrwalających nabyte umiejętności
  • test końcowy
  • możliwość uzyskania certyfikatu poświadczającego ukończenie kursu

Certyfikacja

Aby otrzymać certyfikat poświadczający ukończenie kursu, musisz:

  • obejrzeć co najmniej 85% materiałów do samodzielnej nauki
  • ukończyć projekt i przesłać jego wyniki do oceny przez naszego eksperta
  • zdać test końcowy z wynikiem nie niższym niż 60%
  • wziąć udział w sesji wirtualnej klasy

Pytania i odpowiedzi

Ile razy mogę podejść do zdawania egzaminu ?

Po jakim czasie otrzymam certyfikat ukończenia kursu?

Jak długo ważny będzie certyfikat?

Czy kurs dobrze przygotowuje do zdania egzaminu Data Science z R?

Jakie są wymagania systemowe?

Czy można przedłużyć czas dostępu do kursu?

Mam problem z dostępem do kursu. Z kim mam się skontaktować?

Chcę dowiedzieć się więcej na temat tego kursu. Z kim mam się skontaktować?

*Zastrzeżenie