R az adatelemzéshez és kutatáshoz Képzés

Cél:

A képesség elsajátítása, hogy önállóan dolgozzon az SPSS programmal haladó szinten, beleértve a párbeszédpaneleket és a parancsnyelvi szintaxist a kiválasztott elemzési technikákhoz.

Célközönség:

Elemzők, kutatók, tudósok, diákok és mindazok, akik szeretnék megszerezni az SPSS csomag haladó szintű használatát és a kiválasztott statisztikai modellek elsajátítását. A képzés univerzális elemzési problémákat tárgyal, és egy adott iparágra összpontosít.

Célközönség:

A képzés azon IT szakemberek számára készült, akik megoldást keresnek nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására elosztott rendszerkörnyezetben.

Cél:

Mélyreható ismeretek szerezése a Hadoop klaszter adminisztrációjáról.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok és statisztikusok számára készült, akik szeretnék hatékonyan előkészíteni az adatokat, modelleket építeni és gépi tanulási technikákat alkalmazni szakmai területükön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és megvalósítani különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Adatokat és modelleket előkészíteni gépi tanulási alkalmazásokhoz.
• Utólagos elemzéseket végezni és eredményeket hatékonyan vizualizálni.
• Gépi tanulási technikákat alkalmazni valós, ágazatspecifikus helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a tudósoknak szól, akik szeretnének megismerni és alkalmazni a Kísérlettervezés (DoE) módszerét, hogy megértsék a több tényező közötti ok-okozati kapcsolatot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a tervezett kísérletek előnyeit más megközelítésekkel szemben.
• Megérteni az ok-okozati kapcsolatokat és a tényezők közötti kölcsönhatásokat.
• Megismerni a sikeres kísérletezés legjobb gyakorlatait és irányelveit.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű mérnököknek és tervezőknek szól, akik a DFSS használatával szeretnék biztosítani, hogy a minőség már a tervezési fázis elején beépüljön a termékbe vagy folyamatba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Design for Six Sigma (DFSS) alapelveit és fogalmait.
• Megismerni a DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) és a DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify) módszereket.
• DFSS eszközöket és technikákat alkalmazni a folyamatok tervezéséhez és optimalizálásához.
• Készségeket fejleszteni a DFSS projektek hatékony kezeléséhez és vezetéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) mindazok számára készült, akik meg szeretnék ismerni és elsajátítani a gazdaságtudományi elemzés és modellezés alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni és megérteni a gazdaságtudományi módszertan alapjait.
• Használni az Eviews és kockázatszimulátorokat.

Célközönség

Pénzügyi vagy piaci elemzők, menedzserek, könyvelők

Kurzuscélok

Mindenféle pénzügyi elemzés megkönnyítése és automatizálása Microsoft Excel segítségével

Célközönség

Elemzők, kutatók, tudósok, diplomások, hallgatók és bárki, aki szeretné megtanulni, hogyan lehet elősegíteni a statisztikai elemzést a Microsoft Excelben.

Kurzus céljai

Ez a kurzus segít javítani az Excel és a statisztika ismeretét, és ennek eredményeként növelni a munka vagy kutatás hatékonyságát és hatékonyságát.

A kurzus bemutatja, hogyan használható az Analysis ToolPack a Microsoft Excelben, a statisztikai függvények, valamint hogyan végezhetők alapvető statisztikai eljárások. Rávilágít az Excel korlátaira és azok leküzdésére is.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzők és üzleti szakemberek számára készült, akik időszakos előrejelzéseket szeretnének készíteni és adatelemzési munkafolyamatokat automatizálni az R segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az előrejelzési technikák alapjait R-ben.
• Alkalmazni az exponenciális simítást és az ARIMA modelleket időszakosan elemzésre.
• Használni a 'forecast' csomagot pontos előrejelzési modellek létrehozásához.
• Automatizálni az előrejelzési munkafolyamatokat üzleti és kutatási alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak az HR szakembereknek szól, akik analitikai módszerekkel szeretnék javítani a szervezeti teljesítményt. A kurzus kvalitatív és kvantitatív, empirikus és statisztikai megközelítéseket is magában foglal.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Az R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikák készítéséhez. Az R-t egyre több vezető és adatelemző használja vállalatokban és az akadémiai környezetben. Az R széles körű csomagokat kínál az adatbányászathoz.

Ez a képzés azoknak szól, akik már rendelkeznek adattudományi és statisztikai háttérrel. A magyarázatok úgy lettek kialakítva, hogy emlékeztetőül szolgáljanak azoknak, akik már ismerik a fogalmakat, vagy tájékoztatást nyújtsanak azoknak, akik rendelkeznek megfelelő háttérrel.

Célközönség

Ez a tanfolyam azoknak az elemzőknek és előrejelzőknek készült, akik be szeretnék vezetni vagy javítani szeretnék az előrejelzést, amely kapcsolódhat az értékesítési előrejelzéshez, gazdasági előrejelzéshez, technológiai előrejelzéshez, ellátási lánc menedzsmenthez, valamint a kereslet vagy kínálat előrejelzéséhez.

Leírás

Ez a tanfolyam a résztvevőket különböző módszerek, keretrendszerek és algoritmusok sorozatán vezeti át, amelyek hasznosak lehetnek a jövő előrejelzéséhez történelmi adatok alapján.

Standard eszközöket használ, mint például a Microsoft Excel vagy néhány nyílt forráskódú program (különösen az R projekt).

A tanfolyamon tárgyalt elveket bármilyen szoftverrel megvalósíthatóak (pl. SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...)

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakemberek számára készült, akik az SPSS használatával szeretnének statisztikai elemzéseket végezni, hogy pontosan értelmezzék az adatokat, bonyolult statisztikai teszteket futtassanak és értelmes betekintéseket nyerjenek.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Navigálni az SPSS felületén és hatékonyan kezelni az adatkészleteket.
• Leíró és következtetési statisztikai elemzéseket végezni.
• t-teszteket, ANOVA, MANOVA, regresszió és korreláció elemzéseket végezni.
• Nem-paraméteres teszteket, főkomponens-elemzést és faktoranalízist alkalmazni a fejlett adatértelmezéshez.

Célközönség

A kurzus formátuma

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kezelhetik és vizualizálhatják az adatokat a Tidyverse eszközeivel.

A Tidyverse egy sokoldalú R csomaggyűjtemény az adattisztításra, feldolgozásra, modellezésre és vizualizációra. A csomagok közé tartozik például a ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.

• Kezdők az R nyelvben
• Kezdők az adatelemzésben és adatvizualizációban

• Részben előadás, részben vita, gyakorlatok és intenzív gyakorlati munka

• Adatelemzés végzése és vonzó vizualizációk készítése
• Hasznos következtetések levonása különböző mintákból származó adathalmazokból
• Adatok szűrése, rendezése és összegzése, hogy válaszoljanak feltáró kérdésekre
• Feldolgozott adatok átalakítása informatív vonaldiagrammokká, oszlopdiagrammokká, hisztogrammokká
• Adatok importálása és szűrése különböző adatforrásokból, például Excel, CSV és SPSS fájlokból