Design of Experiments (DoE) Képzés
A Design of Experiments (DoE) egy olyan módszer, amely lehetővé teszi a tudósok és mérnökök számára, hogy tanulmányozzák és megértsék a válaszokra vagy kimeneti változókra vonatkozó több tényező vagy bemeneti változó közötti kapcsolatot.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a tudósoknak szól, akik szeretnék megtanulni és használni szeretnék a Design of Experiments (DoE)-t, hogy megértsék a több tényező közötti ok-okozati összefüggést.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg a tervezett kísérletek előnyeit más megközelítésekkel szemben. A tényezők közötti ok-okozati összefüggések és kölcsönhatások megértése. Ismerje meg a sikeres kísérletezés legjobb gyakorlatait és irányelveit.
A tanfolyam formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés. Sok gyakorlat és gyakorlat. Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
Kurzusleírás
Bevezetés a Design of Experiments (DoE)-ba
A kísérleti tervek típusainak megértése
Gyári kísérletek tervezése
Egy replikált és egy nem replikált teljes faktor elemzése
Szűrési kísérletek
Törtfaktoros tervek
Egyedi szűrési tervek
A válaszfelület-tervek áttekintése
Felületi válaszkísérletek elemzése
Egyedi válaszfelület-tervek készítése
Szekvenciális kísérlet végrehajtása
A DoE-irányelvek megértése
A probléma és a célok meghatározása
Felkészülés a kísérlet végrehajtására
Legjobb gyakorlatok
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Kísérletezési ismeretek és tapasztalatok
Közönség
- Tudósok
- Mérnökök
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Design of Experiments (DoE) Képzés - Booking
Design of Experiments (DoE) Képzés - Enquiry
Design of Experiments (DoE) - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Vélemények (5)
Variáció gyakorlatokkal és bemutatással.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Kurzus - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Gépi fordítás
Sok példa és gyakorlat a képzés témájához kapcsolódóan.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Kurzus - Advanced R Programming
Gépi fordítás
A oktató türelemmel rendelkezett, és igyekezett biztosítani, hogy mindannyian megértjük a témákat. Az órák élvezetesek voltak.
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Kurzus - Statistical Analysis using SPSS
Gépi fordítás
A 1. és 2. nap nagyon egyszerű volt számomra, és nagyon élveztem az élményt.
Mareca Sithole - Africa Health Research Institute
Kurzus - R Fundamentals
Gépi fordítás
A tempó pontos volt, és a lazul légkört akadálytalanul lehetett kérdéseket feltenni.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurzus - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Gépi fordítás
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Programming with Big Data in R
21 ÓrákBig Data olyan kifejezés, amely nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására szánt megoldásokra vonatkozik. A Go ogle által kifejlesztett Big Data megoldások más hasonló projekteket fejlesztettek ki és inspiráltak, amelyek közül sok nyílt forráskódú. Az R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi ágazatban.
R Fundamentals
21 ÓrákR egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R a statisztikusok, a mérnökök és a tudósok között is találnak követőket számítógépes programozási készségek nélkül, akik könnyen használhatók. A népszerűsége annak köszönhető, hogy az adatbányászat egyre növekvő mértékben használja a különböző célokat, például a hirdetési árakat, az új gyógyszerek gyorsabb felkutatását vagy a pénzügyi modellek finomhangolását. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.
Data Mining with R
14 ÓrákR egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.
Econometrics: Eviews and Risk Simulator
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) mindenkinek szól, aki szeretné megtanulni és elsajátítani az ökonometriai elemzés és modellezés alapjait.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Tanulja meg és értse meg az ökonometria alapjait.
- Használja az Eviews-t és a kockázatszimulátorokat.
Forecasting with R
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzőknek és üzleti szakembereknek szól, akik idősoros előrejelzést szeretnének végezni, és automatizálni szeretnék az adatelemzési munkafolyamatokat az R használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az R előrejelzési technikák alapjait.
- Alkalmazzon exponenciális simítást és ARIMA modelleket az idősorok elemzéséhez.
- Használja az "előrejelzés" csomagot a pontos előrejelzési modellek létrehozásához.
- Automatizálja az előrejelzési munkafolyamatokat üzleti és kutatási alkalmazásokhoz.
HR Analytics for Public Organisations
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) tréning azoknak a HR-szakembereknek szól, akik elemző módszereket kívánnak alkalmazni a szervezeti teljesítmény javítására. Ez a kurzus kvalitatív, valamint mennyiségi, empirikus és statisztikai megközelítéseket is magában foglal.
A tanfolyam formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
Marketing Analytics using R
21 ÓrákKözönség
Business tulajdonosok (marketingvezetők, termékmenedzserek, ügyfélbázis-kezelők) és csapataik; ügyfelek betekintési szakemberei.
Áttekintés
A kurzus követi az ügyfél életciklusát az új ügyfelek megszerzése, a meglévő ügyfelek kezelése, jövedelmezőség megőrzése, a jó ügyfelek megtartása és végül az ügyfelek elhagyása és miért. Valódi (ha névtelen) adatokkal fogunk dolgozni számos iparágból, köztük a távközlés, a biztosítás, a média és a high-tech.
Formátum
Az oktató által vezetett képzés öt félnapos tanfolyam során, osztálytermi gyakorlatokkal, valamint házi feladatokkal. Az osztályteremben vagy távolsági (online) tanfolyamként is szállítható.
R for Data Analysis and Research
7 ÓrákKözönség
- menedzserek
- fejlesztők
- tudósok
- diákok
A tanfolyam formátuma
on-line oktatás és megbeszélés VAGY szemtől-szembe workshopok
Introduction to R
21 ÓrákR egy nyílt forráskódú ingyenes programozási nyelv a statisztikai számítástechnika, az adatok elemzése és a grafika. A kutatást egyre több menedzser és adatelemző használja a vállalatok és az akadémia területén. R is talált követőket a statisztikusok, mérnökök és tudósok között, akiknek nincs számítógépes programozási készsége, akik könnyen használhatók. Népszerűsége az adatbányászat növekvő használatának köszönhető különböző célokra, mint például a hirdetési árak beállítása, az új gyógyszerek gyorsabb megtalálása vagy finom pénzügyi modellek. Az R-nek számos adatbányászati csomagja van.
Ez a kurzus magában foglalja az objektumok manipulációját R-ben, beleértve az olvasási adatokat, az R-csomagok hozzáférését, az R-funkciók írását és az informatív grafikonok készítését. Ez magában foglalja az adatok elemzését a közös statisztikai modellek használatával. A tanfolyam tanítja, hogyan kell használni az R szoftvert (https://www.r-project.org) mind a parancsvonalon, mind a grafikus felhasználói felületben (GUI).
R
21 ÓrákR egy nyílt forráskódú programozási nyelv a statisztikai számításokhoz, az adatok elemzéséhez és a grafikákhoz. Az R-t egyre nagyobb számú vezető és adatelemző használja a vállalatokon és az egyetemeken. R a statisztikusok, a mérnökök és a tudósok között is találnak követőket számítógépes programozási készségek nélkül, akik könnyen használhatók. A népszerűsége annak köszönhető, hogy az adatbányászat egyre növekvő mértékben használja a különböző célokat, például a hirdetési árakat, az új gyógyszerek gyorsabb felkutatását vagy a pénzügyi modellek finomhangolását. R sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.
Neural Network in R
14 ÓrákEz a kurzus bemutatja a neurális hálózatok valós világban történő alkalmazását az R-projekt szoftver segítségével.
Advanced R Programming
7 ÓrákEz a kurzus olyan tudósok és statisztikusok számára készült, akik már rendelkeznek R & C++ kódolási képességekkel és R kóddal, és fejlett R kódolási képességekre van szükségük.
A cél az, hogy gyakorlati, fejlett R programozási kurzust adjon a résztvevőknek, akik érdeklődnek a módszerek alkalmazásával kapcsolatban.
Az ágazatspecifikus példákat arra használják, hogy a képzés a közönség számára releváns legyen
Statistical Analysis using SPSS
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű szakemberek számára készült, akik az SPSS segítségével statisztikai elemzést szeretnének végezni az adatok pontos értelmezéséhez, összetett statisztikai tesztek futtatásához és értelmes betekintések létrehozásához.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Navigáljon az SPSS felületen, és kezelje hatékonyan az adatkészleteket.
- Végezzen leíró és következtetéses statisztikai elemzéseket.
- Végezzen t-próbákat, ANOVA-t, MANOVA-t, regressziós és korrelációs elemzéseket.
- Alkalmazzon nem paraméteres teszteket, főkomponens-analízist és faktoranalízist a fejlett adatértelmezéshez.
Talent Acquisition Analytics
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) tréning azoknak a HR-szakembereknek és toborzási szakembereknek szól, akik elemző módszereket kívánnak alkalmazni a szervezet teljesítményének javítására. Ez a kurzus kvalitatív, valamint mennyiségi, empirikus és statisztikai megközelítéseket is magában foglal.
A tanfolyam formátuma
- Interaktív előadás és beszélgetés.
- Sok gyakorlat és gyakorlat.
Tanfolyam testreszabási lehetőségek
- Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.
Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
7 ÓrákCélközönség
Kurzus formátuma
A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek:
Ebben az oktatóvezetett élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan manipulálhatják és vizualizálhatják az adatokat a Tidyverse-ban található eszközök segítségével.
A Tidyverse egy sokoldalú R csomaggyűjtemény az adatok tisztítására, feldolgozására, modellzésére és vizualizálására. Ide tartozik többek között: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.
- Kezdők az R nyelvben
- Kezdők az adatelemzés és adatok vizualizálás terén
- Résztvevők részére előadások, beszélgetések, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok
- Adatelemzés végrehajtása és vonzó vizualizációk készítése
- Hasznos következtetések levonása különböző adatbázisokból
- Adatok szűrése, rendezése és összegzése kutatási kérdések megválaszolására
- Feldolgozott adatok átalakítása informatív vonaldiagramokká, oszlopdiagramokká, hisztogramokká
- Adatok importálása és szűrése különböző forrásokból, beleértve a Excel, CSV és SPSS fájlokat
Bevezetés a Data Visualization-be a Tidyverse-val és R-vel
Záró megjegyzések
Adatok csoportosítása és összefoglalása
Adatok importálása és szűrése
Bevezetés
Adatbázis előkészítése
Munkakörnyezet beállítása
Adatok vizualizálása (görbék, szórtáblák)
Adatok vizualizálása (vonalak, oszlopdiagramok, hisztogramok, dobozábrák)
Nem szokványos adatok kezelése
Adatok formázása
- Tidyverse vs hagyományos R grafikonok
Célközönség
Kurzus formátuma
A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek:
Ebben az oktatóvezetett élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan manipulálhatják és vizualizálhatják az adatokat a Tidyverse-ban található eszközök segítségével.
A Tidyverse egy sokoldalú R csomaggyűjtemény az adatok tisztítására, feldolgozására, modellzésére és vizualizálására. Ide tartozik többek között: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.
- Kezdők az R nyelvben
- Kezdők az adatelemzés és adatok vizualizálás terén
- Résztvevők részére előadások, beszélgetések, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok
- Adatelemzés végrehajtása és vonzó vizualizációk készítése
- Hasznos következtetések levonása különböző adatbázisokból
- Adatok szűrése, rendezése és összegzése kutatási kérdések megválaszolására
- Feldolgozott adatok átalakítása informatív vonaldiagramokká, oszlopdiagramokká, hisztogramokká
- Adatok importálása és szűrése különböző forrásokból, beleértve a Excel, CSV és SPSS fájlokat
- Nem szükséges programozási tapasztalat