N'hésitez plus : utilisez R pour la data science !

N'hésitez plus : utilisez R pour la data science !

Vous maîtrisez les bases de R et souhaitez utiliser ce langage pour mettre en oeuvre les principales techniques de data science ? La formation R pour la data science est faite pour vous ! Elle se déroulera à Malakoff les 15, 16 et 17 avril prochains.

R s’impose comme un des langages outils pour la data science. sa rigueur et sa capacité à s’intégrer à des infrastructures techniques robustes en font un choix de prédilection pour les big data.

Objectifs de la formation :

  • Se familiariser avec les environnements de développement en R
  • Acquérir les bases de la programmation en R pour traiter
  • Visualiser et modéliser les données

Prérequis :

  • Connaissance de base de la programmation
  • Connaissance de base de techniques de statistiques
  • Maîtrise de R.

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Découvrez notre nouvelle formation <em>Programmation avec Julia</em>

Découvrez notre nouvelle formation Programmation avec Julia

Cette formation organisée sur 2 jours et animée par Remy Drouilhet aura lieu à Malakoff les 15 et 16 avril prochains.

Julia est un langage de programmation de haut niveau, performant et dynamique pour le calcul scientifique, avec une syntaxe familière aux utilisateurs d'autres environnements de développement similaires (Matlab, R, Scilab, Python, etc.)

Objectifs de la formation :

  • Manipuler une session de travail Julia
  • Distinguer les différents types de Julia
  • Mettre en œuvre des fonctions de Julia pour manipuler un jeu de données

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Nos formations à venir

Nos formations à venir

Nos formations inter-entreprises 2019 débutent en février, les inscriptions sont ouvertes !

Introduction à la gestion actif-passif en assurance
1er et 2 avril (Malakoff)

R Intermédiaire
2 et 3 avril (Malakoff)

R pour la data science
15, 16, 17 avril (Malakoff)

Machine learning
18 et 19 avril (Malakoff)

Économétrie 1 : introduction
13, 14, 15 mai (Malakoff)

R Initiation
13 et 14 mai (Malakoff)

Sondages 1 : échantillonnage
13, 14, 20, 21 mai (Malakoff)

Statistique 2 : description et mesure de la liaison entre deux variables
20, 21, 22 mai (Malakoff)

Spark Initiation
23 et 24 mai (Malakoff)

Panorama du Big Data
23 mai (Saclay)

Python Initiation
27 et 28 mai (Saclay)