10月15-18日成都基于R语言的生态与环境科学数据分析培训班预通知

Posted 2021-04-02 源绿数据分析

基于R语言的生态与环境科学数据分析培训班预通知

  （2020年10月15日-18日，成都）

随着新的数据分析方法在生态学和环境科学研究中的迅速发展和大数据时代的来临，传统的统计软件已经很难满足当前的数据分析需求。R语言是一种用于统计计算和绘图的语言和环境。近年来，R语言以其灵活、开放、易于掌握、免费等诸多优点，在数据分析领域迅速传播并赢得广大研究者的青睐。目前大部分生态学及环境科学领域SCI研究论文均使用到R语言作为数据分析的工具。《纽约时报》发表社评称R语带来统计学领域新的革命。R语言之所以被广泛采用，主要原因在于不懂编程语言的研究人员也可以进行复杂的分析。

      为了推广R语言在国内生态学与环境科学领域的应用，本公司将赴成都举办“基于R语言的生态与环境科学数据分析训班”。培训班将邀国内知名R语言培训专家赖江山博士全程讲授讲授基于R语言基础，常用统计，广义线性模型、混合效应模型、多元回归树、随机森林、聚类、典范排序（RDA,CCA和VPA）等应用分析。

一、时间地点

培训时间	本次培训分为两部分 (1) 第一部分基础篇为在线课程1天 (2)第二部分基于R语言的统计分析部分为线下课程2天 【2020年10月15日（在线课程，腾讯会议），17日-18日（面授）共3天】
线下报到时间	2020年10月17日（周六） 上午07:00-08:30
线下报到及培训地点	成都某酒店
注：	中文授课，学员需自备笔记本电脑

二、授课内容

时间	主讲人	授课内容
10月15日 （星期四，在线） 上午8:30—11:30 下午13:30—16:30	赖江山博士	R语言的简介及在生态学上应用、R的安装、R语言基础和基本统计等
10月17日 （星期六，面授） 上午8:30—11:30 下午13:30—16:30	赖江山博士	基于R语言一元统计 【广义线性模型、混合效应模型、结构方程模型SEM、随机森林等】
10月18日 （星期日，面授） 上午8:30—11:30 下午13:30—16:30	赖江山博士	基于R语言多元统计分析 【聚类，简单排序，RDA，CCA及解释变量重要性确定、多元方差分析adonis、anosim、变差分解VPA等】

三、培训费用

1. 报名费：2400【包含：教材费、午餐费、讲课费、茶水费和会议室租金等】。9月30日之前报名2200/人。

2. 发票及缴费事宜：我司可为学员提供会议通知盖章原件，并开具增值税普通发票，发票内容为“会议费”，发票如有其他要求可单独联系会务组。可通过以下三种方式缴费：

   1）银行汇款（发正式通知时告知账号）；

   2）现场刷公务卡；

   3）微信或支付宝转账。

3. 住宿事宜：会务组可协助预订酒店住宿，房费及住宿费发票由学员与酒店自行结算

四、报名方式

报名回执

报名回执百度网盘下载链接：

https://pan.baidu.com/s/1evXI7evguAaFv1qoEregtg 

提取码：smvp

本班采取预报名的方式。确定开班后，给您邮箱发正式通知。收到正式通知后，请相应安排您的行程。

【联系方式】

联系人：李老师

微信：18904659582

邮箱:   [e-mail]

授课人员简介

 

赖江山

博士，中国科学院植物研究所副研究员&中国科学院大学岗位教师

2008年获中国科学院植物研究所生态学专业博士学位；2009-2010年美国新墨西哥大学访问学者，2014-2015年加拿大蒙特利尔大学Pierre Legendre实验室访问学者。研究方向为数量生态学和森林生态学，在国内外核心期刊上发表了数十篇学术论文。近年来致力于在国内生态学界推广R语言，出版译著《数量生态学-R语言应用》（高等教育出版社），该书成为国内高校生态学与R语言教学的基本教材，并多次受邀国内各大高校与科研院所开展R语言的培训，累计培训学员数万人次。中国科学院大学研究生课程“R语言及其生态学上应用”主讲老师。2016年11月，应中国科学院加德满都科教中心和尼泊尔最高学府特里布文大学共同邀请，赴尼泊尔组织并主讲十天“基于R语言统计分析方法”培训班。赖江山老师以独特的视角、通俗易懂的语言解析各种统计学方法、并结合案例通过R语言实现所涉及的统计方法、他的课一直以来受到受训学员的好评。

近期回顾

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还等什么，赶快报名吧

近几年来，R语言软件得到了世界各国研究工作者们的喜爱，国际杂志上发表的论文几乎都在用R语言做统计分析与绘图，甚至某些国际顶级杂志已经要求运用R软件处理数据和绘图。如果您还在用SPSS和Excel对付科研数据，相信这个培训班非常适合您！通过本课程的学习，学员将认识到R语言的优越性和重要性，提高数据分析的能力，拓宽数据分析的视野，充分挖掘自己的数据资源。

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