Statistics Trainingen in Namen

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor ingenieurs en ontwerpers van gemiddeld niveau die DFSS willen gebruiken om ervoor te zorgen dat kwaliteit vanaf het begin van de ontwerpfase in het product of proces wordt ingebouwd.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes en concepten van Design Six Sigma (DFSS).
• Leer de DMAIC- (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) en DMADV-methodologieën (Define, Measure, Analyze, Design, Verify).
• Pas DFSS-tools en -technieken toe om processen te ontwerpen en te optimaliseren.
• Ontwikkel vaardigheden om DFSS-projecten effectief te beheren en te leiden.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op professionals op gevorderd niveau die een diepgaand inzicht willen krijgen in de Six Sigma DMAIC-methodologie op Black Belt-niveau.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Ontwikkel een uitgebreid begrip van de fases Define, Measure, Analyse, Improvement en Control met de nadruk op complexe projecten.
• Verwerf expertise in geavanceerde statistische analysetechnieken voor datagestuurde besluitvorming.
• Leid grootschalige Six Sigma-projecten en beheer projectteams effectief.
• Implementeer significante procesverbeteringen die aansluiten bij de doelstellingen en strategieën van de organisatie.

Deze door een instructeur geleide, live training (ter plaatse of op afstand) is gericht op professionals op gemiddeld niveau die een uitgebreid inzicht willen hebben in de DMAIC-methodologie en zich willen voorbereiden op de rol van een effectieve Six Sigma Green Belts.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Verkrijg een grondige kennis van de fasen Define, Measure, Analyse, Improvement en Control van Six Sigma.
• Pas binnen elke fase van DMAIC een breed scala aan Six Sigma-tools en -technieken effectief toe.
• Uitvoeren en interpreteren van statistische analyses voor procesverbetering.
• Plan, voer en beheer een Six Sigma-project.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op beginnersniveau die een fundamenteel begrip willen hebben van Six Sigma en Lean principes om deze te integreren en bedrijfsprocessen te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Een solide begrip te krijgen van de Six Sigma principes van Lean.
• Six Sigma-methodologieën te gebruiken om proceskwaliteit te verbeteren door de oorzaken van fouten te verwijderen en variabiliteit te minimaliseren.
• Lean en Six Sigma methodologieën te integreren om doeltreffender en efficiëntere procesverbeteringen te realiseren.
• Basistools en technieken van Lean Six Sigma, zoals 5S, Kaizen, en procesmapping, aan Yellow Belts te leren die deze kunnen toepassen in procesverbeteringsprojecten.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op professionals op gemiddeld niveau die zowel Six Sigma- als Lean-principes willen begrijpen om belangrijke procesverbeteringsprojecten in hun organisaties te leiden.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Ontwikkel een uitgebreid begrip van hoe Lean en Six Sigma-methodologieën kunnen worden geïntegreerd voor procesverbetering.
• Verkrijg diepgaande kennis en toepassingsvaardigheden in de fases Definiëren, Meten, Analyseren, Verbeteren en Controleren.
• Pas geavanceerde statistische hulpmiddelen toe voor datagestuurde besluitvorming en procesanalyse.
• Leid en beheer Lean Six Sigma-projecten effectief.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op professionals op gevorderd niveau die de vaardigheden willen verwerven om met complexe Six Sigma-projecten om te gaan en een leiderschapsrol op zich willen nemen in Six Sigma en Lean implementaties.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Ontwikkel een diepgaand begrip van geavanceerde Six Sigma- en Lean-methodologieën en -tools.
• Leid complexe procesverbeteringsprojecten die aansluiten bij de organisatiestrategieën.
• Voer complexe statistische analyses uit en neem datagestuurde beslissingen.
• Leid effectief veranderingsinitiatieven en bouw een cultuur van continue verbetering op.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op professionals op beginnersniveau die een dieper inzicht willen krijgen in de Six Sigma-methodologie en de principes ervan en het DMAIC-proces onder de knie willen krijgen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Verkrijg kennis die verder gaat dan de basisprincipes die in de White Belt-cursus worden behandeld.
• Beheers het DMAIC-proces en leer geavanceerde Six Sigma-tools.
• Leer hoe u effectief kunt bijdragen aan een Six Sigma-projectteam en kunt samenwerken met Green en Black Belts.
• Pas Six Sigma-methodologieën toe op echte bedrijfsprocessen voor verbetering.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op professionals op beginnersniveau die een basiskennis willen hebben van de Six Sigma-methodologie en de principes ervan.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de basisprincipes van Six Sigma en leer het DMAIC-proces.
• Begrijp de specifieke rollen en verantwoordelijkheden van een White Belt in de context van een Six Sigma-project.
• Leer hoe u Six Sigma-principes kunt toepassen om verbetermogelijkheden te identificeren en Six Sigma-projecten binnen een organisatie te ondersteunen.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op wetenschappers die de Design of Experiments (DoE) willen leren en gebruiken om de oorzaak-en-gevolgrelatie tussen meerdere factoren te begrijpen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de voordelen van ontworpen experimenten ten opzichte van andere benaderingen.
• Begrijp de oorzaak-en-gevolgrelaties en interacties tussen factoren.
• Leer de best practices en richtlijnen voor het uitvoeren van succesvolle experimenten.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op iedereen die de grondbeginselen van econometrische analyse en modellering wil leren en beheersen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Leer en begrijp de grondbeginselen van econometrie.
• Maak gebruik van Eviews en risicosimulators.

R is een zeer populaire, open source omgeving voor statistische computing, data-analyse en graphics. Deze cursus introduceert de R-programmeertaal aan studenten. Het behandelt de taalvaardigheden, bibliotheken en geavanceerde concepten. Geavanceerde data-analyse en grafieken met echte gegevens.

Audiëntie

Ontwikkelaars / data-analyse

Duur

3 dagen

Formatteren

Lezingen en hands-on

Publiek

Analisten, onderzoekers, wetenschappers, afgestudeerden en studenten en iedereen die geïnteresseerd is in het leren van statistische analyse in Microsoft Excel .

Cursus Doelstellingen

Deze cursus helpt u uw bekendheid met Excel en statistieken te verbeteren en als resultaat de effectiviteit en efficiëntie van uw werk of onderzoek te vergroten.

Deze cursus beschrijft hoe u het Analysis ToolPack in Microsoft Excel , statistische functies en hoe u statistische basisprocedures kunt uitvoeren. Het zal uitleggen wat Excel beperking is en hoe deze te overwinnen.

Data-analyse is tegenwoordig een cruciaal hulpmiddel in het bedrijfsleven. We zullen ons de hele tijd concentreren op het ontwikkelen van vaardigheden voor praktische data-analyse. Het doel is om afgevaardigden te helpen op bewijs gebaseerde antwoorden te geven op vragen:

Wat is er gebeurd?

het verwerken en analyseren van gegevens en het produceren van informatieve datavisualisaties

Wat zal er gebeuren?

het voorspellen van toekomstige prestaties; het evalueren van voorspellingen

Wat zou er moeten gebeuren?

gegevens omzetten in op bewijs gebaseerde zakelijke beslissingen die processen optimaliseren

De cursus zelf kan worden gegeven als een 6-daagse klassikale cursus of indien gewenst op afstand gedurende een periode van weken. Wij kunnen met u samenwerken om de cursus aan te bieden die het beste bij uw behoeften past.

Naar schatting zijn ongestructureerde gegevens goed voor meer dan 90 procent van alle gegevens, waarvan een groot deel in de vorm van tekst. Blogposts, tweets, sociale media en andere digitale publicaties dragen voortdurend bij aan deze groeiende hoeveelheid gegevens.

Deze door een instructeur geleide, live cursus draait om het extraheren van inzichten en betekenis uit deze gegevens. Met behulp van de bibliotheken R Language en Natural Language Processing (NLP) combineren we concepten en technieken uit de informatica, kunstmatige intelligentie en computationele taalkunde om algoritmisch de betekenis achter tekstgegevens te begrijpen. Gegevensvoorbeelden zijn beschikbaar in verschillende talen, afhankelijk van de eisen van de klant.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om datasets (groot en klein) uit verschillende bronnen voor te bereiden en vervolgens de juiste algoritmen toe te passen om de betekenis ervan te analyseren en te rapporteren.

Opzet van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, zware hands-on oefening, af en toe tests om het begrip te peilen

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor HR-professionals en wervingsspecialisten die analytische methoden willen gebruiken om de prestaties van de organisatie te verbeteren . Deze cursus behandelt zowel kwalitatieve als kwantitatieve, empirische en statistische benaderingen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefenen.

Opties voor het aanpassen van cursussen

• Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.

Publiek

Financiële of marktanalisten, managers, accountants

Cursus Doelstellingen

Faciliteer en automatiseer allerlei financiële analyses met Microsoft Excel

Deze live training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is gericht op HR-professionals die analytische methoden willen gebruiken om de prestaties van de organisatie te verbeteren . Deze cursus behandelt zowel kwalitatieve als kwantitatieve, empirische en statistische benaderingen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefenen.

Opties voor het aanpassen van cursussen

• Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.

Deze cursus behandelt geavanceerde onderwerpen in R-programmering.

Goal:

Beheers de vaardigheid zelfstandig werken met het programma SPSS voor geavanceerd gebruik, dialoogvensters en syntaxis van de opdrachttaal voor de geselecteerde analytische technieken.

De geadresseerden:

Analisten, onderzoekers, wetenschappers, studenten en iedereen die het vermogen wil verwerven om SPSS-pakket en geavanceerd niveau te gebruiken en de geselecteerde statistische modellen te leren. Training neemt universele analyseproblemen en is gewijd aan een specifieke branche

Audiëntie:

De cursus is bedoeld voor IT-specialisten die op zoek zijn naar een oplossing om grote datasets op te slaan en te verwerken in een gedistribueerde systeemomgeving

Goal:

Diepgaande kennis van Hadoop clusterbeheer.

Deze door een instructeur geleide live training op Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor datawetenschappers en statistici op intermiddelair niveau die gegevens willen voorbereiden, modellen willen bouwen en machine learning-technieken effectief willen toepassen in hun professionele domeinen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Diverse Machine Learning-algoritmen begrijpen en implementeren.
• Gegevens en modellen voorbereiden voor machine learning-toepassingen.
• Nazorganalyses uitvoeren en resultaten effectief visualiseren.
• Machine learning-technieken toepassen op praktijkgerichte, sector-specifieke scenario's.

Big Data is een term die verwijst naar oplossingen die zijn bedoeld voor het opslaan en verwerken van grote gegevenssets. Go eerste instantie ontwikkeld door Go ogle, hebben deze Big Data oplossingen andere vergelijkbare projecten ontwikkeld en geïnspireerd, waarvan vele beschikbaar zijn als open-source. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft ook volgers gevonden onder statistici, ingenieurs en wetenschappers zonder computerprogrammeervaardigheden die het gemakkelijk vinden om te gebruiken. De populariteit is te danken aan het toenemende gebruik van datamining voor verschillende doelen, zoals het instellen van advertentieprijzen, het sneller vinden van nieuwe medicijnen of het verfijnen van financiële modellen. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.

Objectief:

Afgevaardigden zijn in staat om grote datasets te analyseren, patronen te extraheren, de juiste variabele te kiezen die van invloed is op de resultaten, zodat een nieuw model wordt voorspeld met voorspellende resultaten.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistische berekeningen, gegevensanalyse en afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft een breed scala aan pakketten voor datamining.

R is een opensource-vrije programmeertaal voor statistische gegevensverwerking, gegevensanalyse en grafische weergave R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en universiteiten R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining .

Deze cursus is bedoeld voor mensen die al een achtergrond hebben in data science en statistiek. De gegeven uitleg is bedoeld om te dienen als herinnering aan degenen die al bekend zijn met de concepten of om degenen met een geschikte achtergrond te informeren.

Publiek

Business (marketingmanagers, productmanagers, klantenbasismanagers) en hun teams; klantinzichten professionals.

Overzicht

De cursus volgt de levenscyclus van de klant, van het werven van nieuwe klanten, het beheren van de bestaande klanten voor winstgevendheid, het behouden van goede klanten en uiteindelijk begrijpen welke klanten ons verlaten en waarom. We zullen werken met echte (indien anoniem) gegevens uit verschillende industrieën, waaronder telecommunicatie, verzekeringen, media en hightech.

Formaat

Door instructeurs geleide training gedurende vijf sessies van een halve dag met in-class oefeningen en huiswerk. Het kan worden geleverd als een klaslokaal of een (online) cursus op afstand.

De cursus is bedoeld voor iedereen die geïnteresseerd is in statistische analyse Het geeft vertrouwdheid met Minitab en verhoogt de effectiviteit en efficiëntie van uw gegevensanalyse en verbetert uw kennis van statistieken .

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers geavanceerde technieken voor Machine Learning met R terwijl ze stapsgewijs door de creatie van een real-world applicatie stappen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Leertechnieken zonder toezicht begrijpen en implementeren
• Pas clustering en classificatie toe om voorspellingen te doen op basis van gegevens uit de echte wereld.
• Visualiseer gegevens om snel inzichten te verkrijgen, beslissingen te nemen en analyses verder te verfijnen.
• Verbeter de prestaties van een machine learning-model met behulp van afstemming van hyperparameters.
• Een model in productie nemen voor gebruik in een grotere toepassing.
• Pas geavanceerde machine learning-technieken toe om vragen over sociale netwerkgegevens, big data en meer te beantwoorden.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft ook volgers gevonden onder statistici, ingenieurs en wetenschappers zonder computerprogrammeervaardigheden die het gemakkelijk vinden om te gebruiken. De populariteit is te danken aan het toenemende gebruik van datamining voor verschillende doelen, zoals het instellen van advertentieprijzen, het sneller vinden van nieuwe medicijnen of het verfijnen van financiële modellen. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft ook volgers gevonden onder statistici, ingenieurs en wetenschappers zonder computerprogrammeervaardigheden die het gemakkelijk vinden om te gebruiken. De populariteit is te danken aan het toenemende gebruik van datamining voor verschillende doelen, zoals het instellen van advertentieprijzen, het sneller vinden van nieuwe medicijnen of het verfijnen van financiële modellen. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.

Deze cursus is een inleiding tot het toepassen van neurale netwerken in echte problemen met behulp van R-project-software.

Deze cursus is bedoeld voor datawetenschappers en statistici die al over basis R & C++ codeervaardigheden en R-code beschikken en geavanceerde R-codeervaardigheden nodig hebben.

Het doel is om een praktische geavanceerde R-programmeercursus te geven aan deelnemers die geïnteresseerd zijn in het toepassen van de methoden op het werk.

Sectorspecifieke voorbeelden worden gebruikt om de training relevant te maken voor het publiek

Deze cursus maakt deel uit van de Data Scientist-vaardigheden (domein: data en technologie)

Organisatie - Labowerk en praktische voorbeelden van echte gegevens .

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of onsite) is bedoeld voor professionals van beginner tot gemiddeld niveau die statistische analyses willen uitvoeren met SPSS om gegevens nauwkeurig te interpreteren, complexe statistische tests uit te voeren en zinvolle inzichten te genereren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De SPSS-interface teDoorbladeren en datasets efficiently te beheren.
• Descriptive en inferentiële statistische analyses uit te voeren.
• T-tests, ANOVA, MANOVA, regressie- en correlatieanalyses uit te voeren.
• Non-parametric tests, principal component analysis en factor analysis toe te passen voor geavanceerde data-analyse.

Goal:

Leren werken met SPSS op het niveau van zelfstandigheid

De geadresseerden:

Analisten, onderzoekers, wetenschappers, studenten en iedereen die de mogelijkheid wil verwerven om het SPSS-pakket te gebruiken en populaire dataminingtechnieken te leren.

Deze cursus is gemaakt voor besluitvormers met als primair doel niet om de berekening en de analyse te doen, maar om ze te begrijpen en te kunnen kiezen wat voor soort statistische methoden relevant zijn in de strategische planning van de organisatie.

Een potentiële deelnemer moet bijvoorbeeld beslissen hoeveel monsters moeten worden verzameld voordat hij kan beslissen of het product wordt gelanceerd of niet.

Als je een langere cursus nodig hebt die de basisbeginselen van statistisch denken omvat, kijk dan eens naar de 5-daagse training " Statistics voor managers".

Deze cursus is gemaakt voor mensen die algemene statistische vaardigheden nodig hebben. Deze cursus kan worden afgestemd op een specifiek expertisegebied, zoals marktonderzoek, biologie, productie, onderzoek in de publieke sector, enz.

Deze training behandelt geavanceerde statistiek. Het verklaart de meeste tools die vaak worden gebruikt in onderzoek, analyse en prognoses. Het geeft een korte uitleg van de theorie achter de formules.

Deze cursus heeft geen betrekking op een specifiek kennisgebied, maar kan op maat worden gemaakt als alle deelnemers dezelfde achtergrond en doelen hebben.

Tijdens deze cursus worden enkele basiscomputerhulpmiddelen gebruikt (met name Excel en OpenOffice)

Deze cursus heeft tot doel onderzoekers inzicht te geven in de principes van statistisch ontwerp en analyse en hun relevantie voor onderzoek in een reeks wetenschappelijke disciplines.

Het behandelt enkele waarschijnlijkheids- en statistische methoden, voornamelijk aan de hand van voorbeelden. Deze training bevat ongeveer 30% van de hoorcolleges, 70% van de begeleide quizzen en labs.

In het geval van een gesloten cursus kunnen we de voorbeelden en materialen afstemmen op een specifieke tak (zoals psychologietests, publieke sector, biologie, genetica, enz...)

In het geval van openbare cursussen worden gemengde voorbeelden gebruikt.

Hoewel tijdens deze cursus verschillende software wordt gebruikt (Microsoft Excel tot SPSS, Statgraphics, enz.), ligt de nadruk vooral op het begrijpen van principes en processen die onderzoek, redenering en conclusie begeleiden.

Deze cursus kan worden gegeven als een blended cursus, d.w.z. met huiswerk en opdrachten.

Tableau helpt mensen gegevens te zien en te begrijpen.

tableau helpt mensen te zien en te begrijpen gegevens.

De Tidyverse is een verzameling veelzijdige R-pakketten voor het opschonen, verwerken, modelleren en visualiseren van gegevens. Sommige van de meegeleverde pakketten zijn: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr en tibble.

In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze gegevens kunnen manipuleren en visualiseren met behulp van de tools in de Tidyverse .

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Voer data-analyse uit en maak aantrekkelijke visualisaties
• Trek bruikbare conclusies uit verschillende datasets van voorbeeldgegevens
• Filter, sorteer en vat gegevens samen om verkennende vragen te beantwoorden
• Verwerk verwerkte gegevens in informatieve lijnplots, barplots, histogrammen
• Gegevens importeren en filteren uit verschillende gegevensbronnen, waaronder Excel , CSV- en SPSS-bestanden

Publiek

• Beginners in de R-taal
• Beginners tot data-analyse en datavisualisatie

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Omschrijving:

Dit is een cursus die is ontworpen om R-gebruikers te leren hoe ze web-apps kunnen maken zonder HTML , Java script en CSS tussen browsers te hoeven leren.

Doelstelling:

Behandelt de basisprincipes van hoe Shiny-apps werken.

Omvat alle veelgebruikte invoer- / uitvoer- / weergave- / paneelfuncties uit de Shiny-bibliotheek.

Deze instructor-led, live training in Namen (online of onsite) is bedoeld voor data-analisten en zakelijke professionals op het middenniveau die tijdreeksprognoses willen uitvoeren en data-analyseworkflows willen automatiseren met R.

Aan het einde van deze training zijn deelnemers in staat om:

• de basisprincipes van voorspellende technieken in R te begrijpen.
• Exponential smoothing en ARIMA-modellen toe te passen voor tijdreeksanalyse.
• De ‘forecast’-pakket te gebruiken om nauwkeurige voorspellende modellen te genereren.
• Voorspellingswerkstromen voor bedrijfs- en onderzoeksapplicaties te automatiseren.

Publiek

• managers
• ontwikkelaars
• wetenschappers
• studenten

Formaat van de cursus

online instructie en discussie OF persoonlijke workshops

R  is een open-source gratis programmeringsspraak voor statistische computing, data-analyse en graphics. R  wordt gebruikt door een groeiende aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en academie. R heeft ook volgers gevonden onder statistieken, ingenieurs en wetenschappers zonder computerprogrammeringsvaardigheden die het gemakkelijk te gebruiken vinden. Zijn populariteit is te wijten aan het toenemende gebruik van data mining voor verschillende doelen zoals advertentieprijzen, het vinden van nieuwe medicijnen sneller of fine-tune financiële modellen. R heeft een breed scala aan pakketten voor data mining.

Deze cursus omvat de manipulatie van objecten in R met inbegrip van leesgegevens, toegang tot R-pakketten, het schrijven van R-functies en het maken van informatieve grafieken. Het omvat het analyseren van gegevens met behulp van gemeenschappelijke statistische modellen. De cursus leert hoe de R-software (https://www.r-project.org) zowel op een commando-lijn als in een grafisch gebruikersinterface (GUI) te gebruiken.