Statisztika SPSS Prediktív Analitikai Szoftverrel Képzés

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű haladó R felhasználóknak szól, akik szeretnék felgyorsítani munkafolyamataikat, javítani a kód minőségét, és bonyolultabb elemzési feladatokkal foglalkozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: újrafelhasználható függvények létrehozására, adatmunkafolyamatok javítására, hibakeresésre és kódoptimalizálásra, valamint reprodukálható jelentések készítésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az üzleti elemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni a kereskedést az algoritmikus kereskedelem, a Python és az R segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Algoritmusok alkalmazásával gyorsan vásárolni és eladni értékpapírokat meghatározott lépésekben.
• Csökkenteni a kereskedéssel járó költségeket az algoritmikus kereskedelem segítségével.
• Automatikusan monitorozni az árfolyamokat és kereskedéseket lebonyolítani.

A Big Data egy olyan kifejezés, amely a nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására szánt megoldásokat jelenti. Kezdetben a Google által kifejlesztett, ezek a Big Data megoldások fejlődtek tovább és más hasonló projektekhez is ihletet adtak, amelyek közül szoftverek nyílt forráskódúak. Az R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi iparban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adatelemzőknek szól, akik szeretnék használni az R programozást az adatok manipulálásához, alapvető adatelemzéshez és meggyőző vizualizációk készítéséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az R programozás alapjait.
• Alapvető adattudományi folyamatokat alkalmazni.
• Adatok vizuális ábrázolását létrehozni.

Az R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számítások, adatelemzés és grafikák készítésére. Az R-t egyre több menedzser és adatelemző használja vállalatokban és az akadémián belül. Az R követőkre talált a statisztikusok, mérnökök és tudósok körében is, akiknek nincs informatikai háttértudása, és könnyűnek találják a használatát. Népszerűségét az adatbányászat egyre nagyobb mértékű alkalmazása magyarázza, amelyet különböző célokra használnak, például hirdetési árak beállítására, új gyógyszerek gyorsabb megtalálására vagy pénzügyi modellek finomhangolására. Az R rendelkezik széles körű csomagokkal az adatbányászat területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek szól, akik R programozást szeretnének alkalmazni az SAS-ban klaszteranalízis céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Klaszteranalízis alkalmazása adatbányászat során
• Az R szintaxis elsajátítása klaszterezési megoldásokhoz
• Hierarchikus és nem hierarchikus klaszterezés implementálása
• Adatvezérelt döntések meghozatala az üzleti műveletek javítása érdekében

Az adatelemzés ma már nélkülözhetetlen eszköz az üzleti életben. A kurzus során kiemelt figyelmet fordítunk a gyakorlati adatelemzési készségek fejlesztésére. Célunk, hogy a résztvevők képesek legyenek adatokra alapozott válaszokat adni a következő kérdésekre: 

Mi történt?

• adatok feldolgozása és elemzése
• informatív adatvizualizációk készítése

Mi fog történni?

• jövőbeli teljesítmény előrejelzése
• előrejelzések értékelése

Mi kellene, hogy történjen?

• adatok átalakítása bizonyítékokon alapuló üzleti döntésekké
• folyamatok optimalizálása

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtisztítani és elemezni az adatokat, statisztikai előrejelzéseket készíteni, és betekintő vizualizációkat létrehozni ezekkel az eszközökkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python, R, Power Query és Power BI alapjait az adatelemzéshez.
• Adathalmazok tisztítása és szervezése Python és Power Query segítségével.
• Statisztikai elemzés és előrejelzések készítése R-rel.
• Professzionális irányítópultok és jelentések készítése Power BI-val.
• Hatékonyan integrálni és elemezni az adatokat több forrásból.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik prediktív elemzések és generatív modellek segítségével MI-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prediktív MI és a generatív modellek alapjait.
• MI-alapú eszközök használata prediktív kódolás, előrejelzés és automatizálás céljából.
• LLM-ek (Large Language Models) és transzformátorok implementálása szöveg- és kódgeneráláshoz.
• Idősor-előrejelzés és MI-alapú ajánlások alkalmazása.
• MI modellek fejlesztése és finomhangolása valós alkalmazásokhoz.
• Etikai megfontolások és ajánlott eljárások értékelése az MI üzembe helyezésében.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű IT-szakembereknek szól, akik meg szeretnék ismerni a Prediktív MI alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Prediktív MI alapfogalmait és alkalmazásait.
• Adatokat gyűjteni, tisztítani és előkészíteni prediktív elemzéshez.
• Adatokat feltárni és vizualizálni, hogy betekintést nyerjenek.
• Alapvető statisztikai modelleket építeni előrejelzések készítéséhez.
• A prediktív modellek teljesítményét értékelni.
• Prediktív MI fogalmakat alkalmazni valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű DevOps szakemberek számára készült, akik szeretnék integrálni a prediktív MI-t a DevOps gyakorlatukba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Prediktív elemzési modellek implementálására a DevOps folyamatban felmerülő kihívások előrejelzésére és megoldására.
• MI-alapú eszközök használatára a monitorozás és műveletek fejlesztéséhez.
• Gépi tanulási technikák alkalmazására a szoftverkézbesítési munkafolyamatok javításához.
• MI stratégiák tervezésére a proaktív problémamegoldás és optimalizálás érdekében.
• Az MI etikai megfontolásainak navigálására a DevOpsban.

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