SPSS prediktív analitikai szoftverrel való statisztika Képzés

Big Data olyan kifejezés, amely olyan megoldásokra utal, melyek nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására szolgálnak. Ezek az Big Data megoldások kezdetben Google által lettek kifejlesztve, és azoknak az evolúciójuk során más hasonló projekteket inspiráltak, melyek közül sok nyílt forrásúként áll rendelkezésre. R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi szektorban.

Ez a képzés, amelyet szakértő vezet (online vagy helyszínen), azzal a céllal tervezték meg, hogy akárki is megtanulja és mesterségesen kezelje az econometria alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megtanulni és megérteni az econometria alapjait.
• Felhasználni az Eviews-t és a kockázat-simulátort.

Ez oktatóvezetett, élő tanfolyam (online vagy előadói) középszakos adatanalitikusoknak és üzleti szakembereknek szánt, akik idősoros előrejelzést akarnak végezni és R programozási nyelvet használva automatikussá tenni az adatelemzés folyamatát.

E tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az R előrejelzési technikáinak alapjait.
• Exponenciális simítás és ARIMA modellek alkalmazása idősoros elemzésre.
• A 'forecast' csomag használata pontos előrejelzési modellek létrehozására.
• Üzleti és kutatási alkalmazásokra előrejelzési folyamatok automatikussá tétele.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország-ban (online vagy helyszínen) az olyan középszintű fejlesztőknek szól, akik szeretnének AI-alapú alkalmazásokat építeni előrejelző analitika és generatív modellek használatával.

E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az előrejelző AI és generatív modellek alapjait.
• Használni AI-alapú eszközöket előrejelző kódoláshoz, előrejelzéshez és automatikusításhoz.
• Implementálni LLMs (Large Language Models) és transformereket szöveg- és kódgeneráláshoz.
• Alkalmaznia idősorozat-előrejelzést és AI-alapú ajánlásokat.
• Fejleszteni és finomítani AI-modelleket valós alkalmazásokhoz.
• Értékelni az etikai szempontokat és legjobb gyakorlatokat az AI telepítésében.

Ez a tanárok által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) az HR szakembereknek szól, akik szeretnének analitikai módszereket használni az szervezet teljesítményének javításához. Ez a kurzus kvalitatív és kvantitatív, empírikus és statisztikai megközelítéseket is magában foglal.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sokat gyakorolunk és gyakoroljunk.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• Ha egy testreszabott képzésre van szüksége ezen a kurzusra, keresse fel minket a megrendezéséhez.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű IT szakembereket célozza meg, akik meg akarnak ismerni a Prediktív AI alapjait.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Prediktív AI alapvető fogalmait és alkalmazásait.
• Adatok gyűjtése, tisztítása és előfeldolgozása prediktív elemzéshez.
• Adatok feltárása és vizualizálása információk feltárására.
• Alapvető statisztikai modellek építése előrejelzés készítéséhez.
• Prediktív modellek teljesítményének értékelése.
• Prediktív AI fogalmak alkalmazása valós életbeli helyzetekben.

Céloközönség

Vállalati tulajdonosok (marketing menedzser, termékmenedzser, ügyfelek kezeléséért felelős menedzserek) és csapataik; ügyfélértékelő szakemberek.

Áttekintés

A kurzus a vevő életciklusát követi az új ügyfelek megnyerésétől kezdve, a meglévő ügyfelek profitosságának kezelésén keresztül, jó ügyfelek megőrzéséig, és végül azt, hogy melyik ügyfél hagyja el bennünket és miért. Valós (de névtelen) adatokkal fogunk dolgozni számos iparágnak jellemző példákat használva, beleértve a telekommunikációt, az biztosítást, a média- és a magas technológiai ágazatokat.

Formátum

A kurzus öt fél napos munkamenetek során zajlik le oktatás vezetésével osztályon belüli gyakorlatokkal és házi feladattal. Mind klasszicikus osztályteremben, mind távoktatási (online) formában kínálható.

Ez a tanárvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés középszakmai DevOps szakembereknek szól, akik szorgalmasak arra, hogy prediktív AI-t integráljanak DevOps gyakorlataikba.

A képzés befejezésekor a résztvevők képesek lesznek:

• Prediktív analitikai modelleket valósítanak meg, hogy előre jelezzék és oldják meg a DevOps folyamatlánc problémáit.
• AI-meghajtott eszközöket használnak a jobb figyelés és műveletek érdekében.
• Gepházas tanulási technikákat alkalmaznak a szoftverszállítási folyamatok javításához.
• AI-stratégiákat terveznek a proaktív problémamegoldáshoz és optimalizáláshoz.
• Megnavigálják az AI használatának etikai kérdéseit a DevOps-ban.

Közönség

• menedzserek
• fejlesztők
• tudósok
• diákok

A tanfolyam formátuma

on-line oktatás és megbeszélés VAGY szemtől-szembe workshopok

R  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 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.

Ez a kurz bevezető az R-project szoftver használatára valós világbeli problémák megoldására neural hálózatok alkalmazásával.

Ez a kurzus azokra a szakterületen jártas szakembereknek és statisztikusoknak szól, akik már alapos R és C++ programozási ismeretekkel rendelkeznek és R kódolási képességeket szeretnének fejleszteni.

A kurzus célja, hogy a résztvevők számára gyakorlati, fejlett R programozási tudást nyújtson, akik érdeklődnek a módszerek munkában való alkalmazásában.

Szektor-specifikus példák alkalmazásával a képzés a résztvevőknek releváns lesz.

Ez 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.

Célcsoport

A tanfolyam formátuma

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

Ebben az oktatóvezetett élénk tanfolyamon a résztvevők megtanulják, hogyan manipulálják és vizualizálják az adatokat a Tidyverse eszköztárában található eszközökkel.

A Tidyverse egy olyan gyűjtemény, amely különböző R csomagokat tartalmaz adatok tisztítására, feldolgozására, modellzésére és vizualizálására. Az egyes csomagok közé tartoznak: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.

• Kezdők az R nyelvben
• Kezdők az adatelemzés és adatok vizualizálásában

• Részt felolvasásból, részt vitából, gyakorlatokból és intenzív gyakorlatokból áll

• Adatelemzést végeznek és vonzó vizualizációkat készítenek
• Hasznos következtetéseket vonnak le különböző mintaadatokból
• Szűrnek, rendeznek és összegzik az adatokat, hogy válaszoljanak a kutatási kérdésekre
• Feldolgozott adatokból informatív vonalábrákat, oszlopábrákat, histogramokat készítenek
• Importálnak és szűrnek adatot különböző forrásokból, például Excel, CSV és SPSS fájlokból