Statisztika oktatás Magyarország

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, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik részletesen meg szeretnék ismerni a Six Sigma DMAIC módszertant Black Belt szinten.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Átfogó megértést szerezni a Define, Measure, Analyze, Improve és Control fázisokról, különös tekintettel a komplex projektekre.
• Magas szintű statisztikai elemzési technikákban szereznek jártasságot az adatvezérelt döntéshozatal érdekében.
• Nagyobb léptékű Six Sigma projektek vezetésére és projektcsapatok hatékony menedzselésére.
• Jelentős folyamatjavítások bevezetésére, amelyek összhangban vannak a szervezeti célokkal és stratégiákkal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik átfogó megértést szeretnének szerezni a DMAIC módszertanról, és felkészülni egy hatékony Six Sigma Green Belt szerepkörre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Átfogó ismereteket szerezni a Six Sigma Define, Measure, Analyze, Improve és Control fázisaival kapcsolatban.
• Széles körű Six Sigma eszközöket és technikákat hatékonyan alkalmazni a DMAIC minden fázisában.
• Statisztikai elemzéseket végezni és értelmezni a folyamatjavításhoz.
• Six Sigma projekt tervezését, végrehajtását és menedzselését.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő szintű szakembereknek szól, akik alapvető megértést szeretnének szerezni a Six Sigma és Lean elveiről, hogy integrálják azokat és javítsák az üzleti folyamatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Szilárd megértést szerezni a Lean Six Sigma elveiről.
• Six Sigma módszereket használni a folyamatminőség javítására a hibák okainak megszüntetésével és a változékonyság csökkentésével.
• Integrálni a Lean és a Six Sigma módszereket, hogy hatékonyabb és eredményesebb folyamatjavításokat érjenek el.
• Olyan alapvető Lean Six Sigma eszközöket és technikákat tanítani, amelyeket a Yellow Belt-ek alkalmazhatnak a folyamatjavító projektekben, például az 5S, a Kaizen és a folyamatleképezés.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni a Six Sigma és a Lean elveit, hogy jelentős folyamatjavító projekteket vezethessenek a szervezetükben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Átfogó megértést szerezni arról, hogyan integrálhatók a Lean és a Six Sigma módszertanok a folyamatjavítás érdekében.
• Mélyreható ismereteket és alkalmazási készségeket szerezni a Define, Measure, Analyze, Improve és Control fázisokban.
• Fejlett statisztikai eszközök alkalmazása adatvezérelt döntéshozatalhoz és folyamatanalízishez.
• Hatékonyan vezetni és kezelni Lean Six Sigma projekteket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megszerezni a készségeket a komplex Six Sigma projektek kezeléséhez és vezetői szerepet vállalni a Six Sigma és Lean megvalósításokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mélyreható megértést szerezni a haladó Six Sigma és Lean módszerekről és eszközökről.
• Vezetni komplex folyamatjavító projekteket, amelyek összhangban állnak a szervezeti stratégiákkal.
• Komplex statisztikai elemzéseket végezni és adatvezérelt döntéseket hozni.
• Hatékonyan vezetni változási kezdeményezéseket és folyamatos fejlesztési kultúrát építeni.

Ez az oktató által vezetett, élőben folytatott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik mélyebb megértést szeretnének szerezni a Six Sigma módszertanáról és annak elveiről, valamint elsajátítani a DMAIC folyamatot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Továbbfejleszteni a White Belt képzés során megszerzett alapvető ismereteket.
• Elsajátítani a DMAIC folyamatot és megtanulni a Six Sigma haladó eszközeit.
• Megtanulni, hogyan lehet hatékonyan hozzájárulni egy Six Sigma projektcsapat munkájához és együttműködni a Green és Black Belt-ekkel.
• Alkalmazni a Six Sigma módszereket valós üzleti folyamatok javítására.

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének alapvető ismereteket szerezni a Six Sigma módszertanról és annak elveiről.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Six Sigma alapjait és elsajátítani a DMAIC folyamatot.
• Megérteni a Fehér Öv szerepét és felelősségeit egy Six Sigma projekt keretében.
• Megtanulni, hogyan alkalmazzák a Six Sigma elveket a fejlesztési lehetőségek azonosítására és a Six Sigma projektek támogatására egy szervezeten belül.

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 (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.

Az R egy nagyon népszerű, nyílt forráskódú környezet statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikák készítéséhez. Ez a kurzus bemutatja az R programozási nyelvet a hallgatóknak. A kurzus magában foglalja a nyelv alapjait, könyvtárakat és haladó fogalmakat. Haladó szintű adatelemzés és grafikonkészítés valós adatokkal.

Célközönség

Fejlesztők / adatelemzők

Időtartam

3 nap

Formátum

Előadások és gyakorlati feladatok

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.

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

Becslések szerint a strukturálatlan adatok több mint 90 százalékát teszik ki az összes adatnak, amelynek nagy része szöveges formában található. Blogbejegyzések, tweetek, közösségi média és egyéb digitális publikációk folyamatosan bővítik ezt a növekvő adatmennyiséget.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés az ebből az adatból nyerhető betekintésekre és jelentésekre fókuszál. Az R nyelv és a Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP) könyvtárak felhasználásával a számítástechnika, a mesterséges intelligencia és a számítási nyelvészet fogalmait és technikáit kombináljuk, hogy algoritmikusan megértsük a szöveges adatok mögötti jelentést. Az adatminták az ügyfél igényeinek megfelelően különböző nyelveken elérhetők.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek adathalmazokat (nagyokat és kicsiket) különböző forrásokból előkészíteni, majd a megfelelő algoritmusokat alkalmazni annak elemzésére és jelentésére.

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, intenzív gyakorlati munka, időnkénti tesztek a megértés ellenőrzésére

Célközönség

Pénzügyi vagy piaci elemzők, menedzserek, könyvelők

Kurzuscélok

Mindenféle pénzügyi elemzés megkönnyítése és automatizálása Microsoft Excel segítségével

Az R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi iparágban. Pénzügyi alkalmazásokban használják, kezdve az alapvető kereskedési programoktól a kockázatkezelő rendszerekig.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan használják az R-t gyakorlati alkalmazások fejlesztésére, hogy megoldást nyújtsanak számos specifikus pénzügyi problémára.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az R programozási nyelv alapjait
• Kiválasztani és használni R csomagokat és technikákat pénzügyi adatok szervezésére, megjelenítésére és elemzésére különböző forrásokból (CSV, Excel, adatbázisok, web stb.)
• Alkalmazásokat építeni, amelyek megoldják az eszközallokáció, kockázatelemzés, befektetési teljesítmény és egyéb területeken felmerülő problémákat
• Hibakeresést, integrációt, üzembe helyezést és optimalizálást végezni egy R alkalmazásban

Célközönség

• Fejlesztők
• Elemzők
• Kvantok

A képzés formátuma

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

Megjegyzés

• Ez a képzés célja, hogy megoldásokat nyújtson a pénzügyi szakemberek által szembesülő alapvető problémákra. Ha azonban van egy konkrét téma, eszköz vagy technika, amelyet szeretne hozzáadni vagy részletesebben kifejteni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

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 a kurzus az R programozás haladó témáit mutatja be.

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.

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.

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) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani az R alapjait és az adatokkal való munkát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az R programozási környezetet és az RStudio felületet.
• Adathalmazok importálására, kezelésére és feltárására R parancsok és csomagok segítségével.
• Alapvető statisztikai elemzések és adatösszegzések elvégzésére.
• Vizuális ábrák készítésére az alap R és a ggplot2 segítségével.
• Hatékonyan kezelni a munkaterületeket, szkripteket és csomagokat.

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.

Ez a kurzus átfogó bevezetést nyújt a Minitabba, egy hatékony statisztikai szoftvercsomagba, amelyet adatelemzésre és minőségjavításra használnak. A résztvevők megtanulják, hogyan importálják, kezelik és elemezik az adatokat, valamint hogyan készítsenek alapvető grafikus ábrákat. A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek a Minitab használatával alapvető statisztikai elemzéseket végezni, például hipotézisvizsgálatokat és konfidenciaintervallumokat számítani.

Célközönség

Vállalkozások tulajdonosai (marketingmenedzserek, termékmenedzserek, ügyfélbázis-menedzserek) és csapataik; ügyfélmegismerési szakemberek.

Áttekintés

A kurzus követi az ügyfél életciklusát az új ügyfelek megszerzésétől kezdve, a meglévő ügyfelek jövedelmezőségének kezelésén át, a jó ügyfelek megtartásáig, és végül annak megértéséig, hogy mely ügyfelek hagyják el a vállalatot és miért. Valós (bár névtelen) adatokkal dolgozunk különböző iparágakból, beleértve a távközlést, biztosítást, médiát és high-tech szektort.

Formátum

Oktatóvezetésű képzés öt fél napos szakaszban, amely során gyakorlati feladatok és házi feladatok is szerepelnek. A képzés lehetőséget biztosít osztálytermi vagy távoktatásos (online) részvételre.

A kurzus bárki számára készült, aki érdeklődik a statisztikai elemzések iránt. Ismereti Minitab használatát és növeli az adatelemzés hatékonyságát és hatékonyságát, valamint javítja a statisztika ismereteit.

Az R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikák készítéséhez. Az R-t egyre több menedzser és adatelemző használ vállalatokban és az akadémiai környezetben is. Az R számos csomaggal rendelkezik az adatbányászat területén.

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők a valós alkalmazások létrehozásának lépései során sajátítják el a gépi tanulás haladó technikáit R nyelven.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és alkalmazni a felügyelet nélküli tanulási technikákat
• Klaszterezést és osztályozást alkalmazni a valós adatok alapján történő előrejelzésekhez.
• Adatokat vizualizálni a gyors betekintés, döntéshozatal és további elemzés finomítása érdekében.
• Javítani a gépi tanulási modell teljesítményét hiperparaméter-hangolással.
• Modellt éles környezetbe helyezni egy nagyobb alkalmazásban való használatra.
• Haladó gépi tanulási technikákat alkalmazni a közösségi hálózati adatok, big data és egyéb kérdések megválaszolásához.

Az R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számítások, adatelemzés és grafikák készítésére. Az R-t egyre több vezető és adatelemző használja vállalatokban és az akadémiai környezetben. Az R követőkre talált a statisztikusok, mérnökök és tudósok körében is, akiknek nincs programozási tapasztalata, de könnyűnek találják a használatát. Népszerűségét az adatbányászat egyre szélesebb körű alkalmazása magyarázza, például a hirdetési árak meghatározásában, az új gyógyszerek gyorsabb felfedezésében vagy a pénzügyi modellek finomhangolásában. Az R széles választékot kínál az adatbányászatra szolgáló csomagokból.

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 statisztikusok, mérnökök és tudósok körében is, akiknek nincs informatikai háttértudása, de könnyen használható nyelvnek találják. Népszerűsége annak köszönhető, hogy egyre több területen használják az adatbányászatot, például hirdetési árak meghatározásához, új gyógyszerek gyorsabb felfedezéséhez vagy pénzügyi modellek finomhangolásához. Az R rendelkezik széles körű csomagokkal az adatbányászat területén.

Ez a kurzus bemutatja, hogyan alkalmazhatók a neurális hálózatok valós világbeli problémák megoldására az R-project szoftver segítségével.

Ez a kurzus azoknak az adattudósoknak és statisztikusoknak szól, akik már rendelkeznek alapvető R és C++ programozási ismeretekkel, valamint R kód írásának készségével, és haladó szintű R programozási tudásra van szükségük.

A cél egy gyakorlati, haladó szintű R programozási kurzus nyújtása azoknak a résztvevőknek, akik a módszereket munkájukban szeretnék alkalmazni.

Ágazatspecifikus példákkal tesszük relevánssá a képzést a célközönség számára.

Ez a kurzus a Data Scientist szakmai készségkészlet része (Tartomány: Adat és Technológia)

Szervezés – Laboratóriumi munka és gyakorlati példák valós adatokon

A Shiny egy nyílt forráskódú R csomag, amely webfejlesztési keretrendszert biztosít interaktív webalkalmazások létrehozásához R használatával.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan kombinálhatják az adattudományt és a webfejlesztést a Shiny, R és HTML segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Interaktív webalkalmazásokat készíteni R használatával a Shiny segítségével

Közönség

• Adattudósok
• Webfejlesztők
• Statisztikusok

A képzés formátuma

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

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű elemzők, kutatók és szakemberek számára készült, akik az SPSS-t szeretnék használni adatelőkészítésre, statisztikai elemzésre és prediktív modellezésre.

Ez a kurzus azoknak a döntéshozóknak készült, akiknek fő célja nem maga a számítás és az elemzés elvégzése, hanem annak megértése, valamint annak képessége, hogy kiválasszák, mely statisztikai módszerek relevánsak a szervezet stratégiai tervezése során.

Például, egy leendő résztvevőnek el kell döntenie, hogy hány mintát kell összegyűjtenie, mielőtt döntést hozna arról, hogy a terméket be fogják-e indítani vagy sem.

Ha hosszabb tanfolyamra van szüksége, amely a statisztikai gondolkodás alapjait is lefedi, nézze meg az 5 napos "Statisztika vezetőknek" képzést.

Ez a kurzus azok számára készült, akik általános statisztikai ismeretekre van szükségük. A kurzus testre szabható egy adott szakmai területhez, mint például piackutatás, biológia, gyártás, közszféra kutatás stb...

Ez a képzés a haladó statisztikát foglalja magába. Bemutatja a kutatásban, elemzésben és előrejelzésben gyakran használt eszközök nagy részét. Röviden magyarázza a formulák mögötti elméletet is.

Ez a képzés nem kapcsolódik egy adott tudományterülethez, de testreszabható, ha az összes résztvevőnek hasonló háttere és céljai vannak.

A képzés során néhány alapvető számítógépes eszközt használunk (különösen az Excel és az OpenOffice alkalmazásokat).

Ez a kurzus célja, hogy a kutatók megértsék a statisztikai tervezés és elemzés alapelveit, valamint ezek jelentőségét a tudományos kutatásokban különböző diszciplínákban.

A kurzus során valószínűségszámítási és statisztikai módszereket mutatunk be, főként példákon keresztül. A képzés körülbelül 30%-a előadásokból, 70%-a irányított kvízekből és laborokból áll.

Zárt kurzus esetén a példákat és anyagokat egy adott szakterülethez szabhatjuk (például pszichológiai tesztek, közszféra, biológia, genetika stb.).

Nyilvános kurzusok esetén vegyes példákat használunk.

Bár a kurzus során különböző szoftvereket használunk (Microsoft Excel, SPSS, Statgraphics stb.), a fő hangsúly a kutatást vezető elvek és folyamatok megértésén van, az érvelés és a következtetések alapjain.

A kurzus kevert formában is elérhető, azaz házi feladatokkal és feladatokkal.

A Tableau segít az embereknek látni és megérteni az adatokat.

A Tableau segít az embereknek látni és megérteni az adatokat.

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

Leírás:

Ez a kurzus arra szolgál, hogy megtanítsa az R felhasználóknak, hogyan készíthetnek webalkalmazásokat anélkül, hogy keresztböngészős HTML, Javascript és CSS ismeretre lenne szükségük.

Cél:

A Shiny alkalmazások működésének alapjait mutatja be.

A Shiny könyvtár összes gyakran használt bemeneti/kimeneti/megjelenítési/paneles funkcióját bemutatja.

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.

Célközönség

• menedzserek
• fejlesztők
• tudósok
• diákok

A kurzus formátuma

online oktatás és vita VAGY személyes workshopok

Az R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikák készítéséhez. Az R-t egyre több menedzser és adatelemző használja vállalatokon és az akadémián belül. Az R követőkre talált a statisztikusok, mérnökök és tudósok körében is, akiknek nincsenek informatikai programozási ismereteik, de könnyűnek találják a használatát. Népszerűsége annak köszönhető, hogy egyre több területen használják az adatbányászatot, például a reklámárak beállításához, új gyógyszerek gyorsabb felfedezéséhez vagy pénzügyi modellek finomhangolásához. Az R széles körű csomagokat kínál az adatbányászathoz.

Ez a kurzus az R-ben található objektumok kezelését foglalja magában, beleértve az adatok olvasását, az R csomagok elérését, R függvények írását és informatív gráfok készítését. Tartalmazza a gyakori statisztikai modellek használatával történő adatelemzést is. A kurzus bemutatja, hogyan használható az R szoftver (https://www.r-project.org) parancssorból és grafikus felületen (GUI) keresztül is.