Statistics Trainingen in Maastricht

Deze door een instructeur geleide, live training in Maastricht (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 door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor beginnende professionals die een basisbegrip van Six Sigma en Lean principes willen verwerven om deze te integreren en bedrijfsprocessen te verbeteren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Een stevig begrip verwerven van Lean Six Sigma principes.
• Six Sigma-methodologieën gebruiken om de kwaliteit van processen te verbeteren door de oorzaken van defecten te elimineren en variabiliteit te minimaliseren.
• Lean en Six Sigma-methodologieën integreren om efficiëntere en effectievere processverbeteringen te bereiken.
• De basis van Lean Six Sigma-gereedschappen en technieken onderwijzen die Yellow Belts kunnen toepassen in projecten voor procesverbeteringen, zoals 5S, Kaizen en procesmapping.

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 docent geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende professionals die een diepere kennis willen opdoen van de Six Sigma-methodologie en de principes ervan en de DMAIC-proces willen meester worden.

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

• Kennis te verwerven die verder gaat dan de basisprincipes die in de White Belt-cursus worden behandeld.
• De DMAIC-proces te beheersen en geavanceerde Six Sigma-instrumenten te leren.
• Te leren hoe je effectief kunt bijdragen aan een Six Sigma-projectteam en samenwerkt met Green en Black Belts.
• Six Sigma-methodologieën toe te passen op echte bedrijfsprocessen voor verbetering.

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende professionals die een basisbegrip van de Six Sigma-methode en haar principes willen hebben.

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

• De basisprincipes van Six Sigma te begrijpen en de DMAIC-proces te leren.
• De specifieke rollen en verantwoordelijkheden van een White Belt in het kader van een Six Sigma-project te begrijpen.
• Te leren hoe je Six Sigma-principes kunt toepassen om verbeteringsmogelijkheden te identificeren en Six Sigma-projecten binnen een organisatie te ondersteunen.

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

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De voordelen van ontworpen experimenten boven andere benaderingen begrijpen.
• De oorzaak-gevolg relaties en interacties tussen factoren begrijpen.
• De beste praktijken en richtlijnen voor het uitvoeren van succesvolle experimenten leren.

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 berekeningen, data-analyse en grafieken. Deze cursus introduceert de R programmeertaal bij studenten. Het dekt de basisprincipes van de taal, bibliotheken en geavanceerde concepten. Geavanceerde data-analyse en grafieken met echte wereldgegevens.

Doelgroep

Ontwikkelaars / data-analyse

Duur

3 dagen

Opzet

Colleges en praktijk

Publiek

Analisten, onderzoekers, wetenschappers, afgestudeerden en studenten en iedereen die geïnteresseerd is in het leren hoe statistische analyses te faciliteren in Microsoft Excel.

Cursusdoelen

Deze cursus helpt je bekendheid met Excel en statistiek te verbeteren en daarmee de effectiviteit en efficiëntie van je werk of onderzoek te vergroten.

Deze cursus beschrijft hoe je het Analyse ToolPak in Microsoft Excel kunt gebruiken, statistische functies en hoe je basisstatistische procedures kunt uitvoeren. Het zal de beperkingen van Excel uitleggen en hoe je deze kunt overkomen.

Data-analytics is een cruciaal instrument in de bedrijfswereld van vandaag. We zullen ons tijdens de cursus richten op het ontwikkelen van vaardigheden voor praktische, hands-on data-analyse. Het doel is om deelnemers te helpen antwoorden te geven op vragen op basis van bewijs:

Wat is er gebeurd?

• Verwerking en analyse van data
• Het maken van informatieve data-visualisaties

Wat zal er gebeuren?

• Voorspelling van toekomstige prestaties
• Evaluatie van voorspellingen

Wat zou er moeten gebeuren?

• Data omzetten in beslissingen op basis van bewijs
• Optimaliseren van processen

De cursus zelf kan worden gegeven als een 6-daagse klascurus of op afstand over een periode van weken als dat wordt voorkeur. We kunnen met u samenwerken om de cursus aan te passen aan uw behoeften.

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 door een docent geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor HR-professionals en recruiterspecialisten die analytische methoden willen gebruiken om de organisatieprestaties te verbeteren. Deze cursus behandelt zowel kwalitatieve als kwantitatieve, empirische en statistische benaderingen.

Opzet van de cursus

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

Cursusaanpassingsopties

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Publiek

Financiële of marktanalisten, managers, accountants

Cursus Doelstellingen

Faciliteer en automatiseer allerlei financiële analyses met Microsoft Excel

Dit door een instructeur geleide live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor HR-professionals die analytische methoden willen gebruiken om de organisatieprestaties te verbeteren. Deze cursus behandelt zowel kwalitatieve als kwantitatieve, empirische en statistische benaderingen.

Opzet van de Cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijkopdrachten.

Opties voor Aangepaste Cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om te regelen.

Deze cursus behandelt geavanceerde onderwerpen in R-programmering.

Goal:

De vaardigheid beheersen om onafhankelijk te werken met het programma SPSS voor geavanceerd gebruik, dialoogvensters en syntaxis van de commandotaal voor de geselecteerde analytische technieken.

The addressees:

Analisten, onderzoekers, wetenschappers, studenten en iedereen die de vaardigheid wil verwerven om het SPSS-pakket op geavanceerd niveau te gebruiken en de geselecteerde statistische modellen te leren. De training neemt universele analyseproblemen aan en is bedoeld voor een specifieke industrie.

Doelgroep:

Deze 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 clusteradministratie.

Deze door een instructeur geleide live training op Maastricht (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 datawetenschap en statistiek. De verklaringen zijn ontworpen om diens te dienen als herinnering voor mensen die al bekend zijn met de concepten, of om mensen 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.

Deze cursus richt zich op iedereen die geïnteresseerd is in statistische analyse. U leert Minitab kennen en verbetert de effectiviteit en efficiëntie van uw gegevensanalyse en breidt uw kennis van statistiek uit.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistische berekeningen, data-analyse en grafieken. R wordt steeds vaker gebruikt door managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor data-mining.

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.

Dit cursus is een introductie tot het toepassen van neurale netwerken op echte problemen met behulp van de R-project software.

Deze cursus is bedoeld voor datawetenschappers en statistici die al basale R- & C++ coderingen en R-codevaardigheden hebben en geavanceerde R-coderingstechnieken willen leren.

Het doel is om een praktische geavanceerde R-programmeeringscursus aan te bieden aan deelnemers die geïnteresseerd zijn in het toepassen van deze methoden op hun werk.

Sectorspecifieke voorbeelden worden gebruikt om de training relevant te maken voor de doelgroep

Deze cursus maakt deel uit van de vaardigheden van een Data Scientist (Domein: Gegevens en Technologie)

Organisatie – Laboratoriumwerk en praktische voorbeelden met echte gegevens

Deze door een instructeur geleide, live training in Maastricht (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.

Dit cursus is speciaal ontworpen voor besluitnemers wiens primaire doel het uitvoeren van berekeningen en analyses niet is, maar wel het begrijpen ervan en het kunnen kiezen van relevante statistische methoden voor de strategische planning van de organisatie.

Bijvoorbeeld, een potentiële deelnemer moet beslissen hoeveel monsters moeten worden verzameld voordat ze kunnen beslissen of het product gelanceerd moet worden of niet.

Als je een langere cursus wilt volgen die de basisprincipes van statistisch denken behandelt, bekijk dan de vijfdaagse 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 opleidingstraining behandelt geavanceerde statistiek. Het verklaart de meeste hulpmiddelen die veelvuldig worden gebruikt in onderzoek, analyse en voorspelling. Het biedt korte uitleg over de theorie achter de formules.

Deze cursus is niet verbonden aan een specifieke kennisgebied, maar kan worden aangepast als alle deelnemers dezelfde achtergrond en doelen hebben.

Enkele basiscomputerhulpmiddelen worden gebruikt tijdens deze cursus (met name Excel en OpenOffice)

Dit cursus beoogt onderzoekers een begrip te geven van de principes van statistische ontwerp en analyse en hun relevantie voor onderzoek in een breed scala aan wetenschappelijke disciplines.

Het dekt enkele kansrekening en statistische methoden, voornamelijk door middel van voorbeelden. Deze training bevat ongeveer 30% colleges, 70% begeleide quizzes en laboratoria.

In het geval van een gesloten cursus kunnen we de voorbeelden en materialen aanpassen aan een specifieke tak van wetenschap (zoals psychologische tests, openbare sector, biologie, genetica, enzovoort).

In het geval van openbare cursussen worden gemengde voorbeelden gebruikt.

Hoewel er verschillende softwarepakketten worden gebruikt tijdens deze cursus (Microsoft Excel tot SPSS, Statgraphics, enzovoort), ligt de hoofdzet op het begrip van de principes en processen die het onderzoek, redenering en conclusie begeleiden.

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

Tableau helpt mensen data te zien en te begrijpen.

Tableau helpt mensen data te zien en te begrijpen.

Publiek

Cursusformaat

Aan het einde van deze opleiding kunnen de deelnemers:

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

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

• Beginners in de R-taal
• Beginners in data-analyse en data-visualisatie

• Deelcollege, deeldiscussie, oefeningen en veel handson-praktijk

• Voer data-analyse uit en maak aantrekkelijke visualisaties
• Trek nuttige conclusies uit verschillende datasets van voorbeeldgegevens
• Filter, sorteer en samenvat gegevens om exploratieve vragen te beantwoorden
• Zet verwerkte gegevens om in informatieve lijnplotting, staafplotting, histogrammen
• Importeer en filter gegevens uit diverse gegevensbronnen, waaronder Excel, CSV- en SPSS-bestanden

Beschrijving: 

Dit is een cursus die R-gebruikers leert hoe ze web-apps kunnen maken zonder dat ze cross-browser HTML, Javascript en CSS moeten leren.

Doel:

De basisprincipes van Shiny-apps worden behandeld.

Alle veelgebruikte invoer-/uitvoer-/weergave-/paneelfuncties van de Shiny-bibliotheek worden behandeld.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor data-analisten en zakelijke professionals op tussenniveau die tijdreeksvoorspellingen willen uitvoeren en data-analyse workflows willen automatiseren met behulp van R.

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

• De basisprincipes van voorspellingsmethoden in R te begrijpen.
• Exponentiële gladde technieken en ARIMA-modellen toe te passen voor tijdreeksanalyse.
• Het 'forecast' pakket te gebruiken om nauwkeurige voorspellingsmodellen te genereren.
• Voorspellingsworkflows te automatiseren voor zakelijke en onderzoekstoepassingen.

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.