Statisztika oktatás Csongrád

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Csongrád-ban (online vagy helyszíni) középszintű mérnököknek és tervezőknek szól, akik a DFSS-t szeretnék használni annak biztosítására, hogy a minőség a termékbe vagy folyamatba már a tervezési fázis kezdetétől beépüljön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Design Six Sigma (DFSS) alapelveit és koncepcióit.
• Ismerje meg a DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) és a DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify) módszertant.
• Alkalmazzon DFSS eszközöket és technikákat a folyamatok tervezésére és optimalizálására.
• Fejleszteni kell a DFSS projektek hatékony kezeléséhez és vezetéséhez szükséges készségeket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Csongrád-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék mélyrehatóan megismerni a Six Sigma DMAIC módszertanát Black Belt szinten.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A definiálás, mérés, elemzés, javítás és ellenőrzés szakaszok átfogó megértése a komplex projektekre összpontosítva.
• Szerezzen szakértelmet a fejlett statisztikai elemzési technikákban az adatvezérelt döntéshozatalhoz.
• Vezessen nagyszabású Six Sigma projekteket, és hatékonyan menedzselje a projektcsapatokat.
• Jelentős folyamatfejlesztések végrehajtása, amelyek összhangban vannak a szervezeti célokkal és stratégiákkal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Csongrád-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék átfogóan megérteni a DMAIC módszertanát, és fel szeretnének készülni a hatékony Six Sigma Green Belt szerepére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Szerezzen alapos ismereteket a Six Sigma meghatározása, mérése, elemzése, javítása és ellenőrzése fázisairól.
• Hatékonyan alkalmazza a Six Sigma eszközök és technikák széles skáláját a DMAIC minden fázisában.
• Statisztikai elemzések végrehajtása és értelmezése a folyamatok javítása érdekében.
• Tervezzen, hajtson végre és menedzseljen egy Six Sigma projektet.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Csongrád (online vagy helyszínen) kezdőknek szól, akik meg szeretnék ismerni az alapvető elveket a Lean és a Six Sigma technikák integrálásához, hogy a üzleti folyamatokat javítsák.

A képzés befejezésekor a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerkedni a Lean Six Sigma alapelveivel.
• Használni a Six Sigma módszereit a folyamatminőség javításához, hibák okainak eltávolításával és a változékonyság minimalizálásával.
• Integrálni a Lean és a Six Sigma módszereket, hogy hatékonyabb és hatékonyabb folyamatjavításokat érjenek el.
• Olyan alapvető Lean Six Sigma eszközöket és technikákat oktatni, amelyeket a Sárga Övek alkalmazhatnak folyamatjavítási projektekben, például 5S, Kaizen, és folyamatkészítés.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Csongrád-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni a Six Sigma és a Lean alapelveit, hogy jelentős folyamatfejlesztési projekteket vezessenek szervezetükben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alakítsa ki annak átfogó megértését, hogyan lehet a Lean és a Six Sigma módszertanokat integrálni a folyamatok javítása érdekében.
• Szerezzen mélyreható ismereteket és alkalmazási készségeket a meghatározás, mérés, elemzés, javítás és ellenőrzés fázisban.
• Alkalmazzon fejlett statisztikai eszközöket az adatvezérelt döntéshozatalhoz és folyamatelemzéshez.
• Vezessen és kezeljen hatékonyan Lean Six Sigma projekteket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Csongrád-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereket céloz meg, akik szeretnék megszerezni a komplex Six Sigma projektek kezeléséhez szükséges készségeket, és vezető szerepet szeretnének betölteni a Six Sigma és Lean megvalósításában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A fejlett Six Sigma és Lean módszertanok és eszközök mélyreható megértése.
• Vezessen komplex folyamatfejlesztési projekteket, amelyek összhangban vannak a szervezeti stratégiákkal.
• Végezzen összetett statisztikai elemzéseket és hozzon adatvezérelt döntéseket.
• Hatékonyan vezessen változási kezdeményezéseket, és építse ki a folyamatos fejlesztés kultúráját.

Ez az interaktív, elektromos vagy helyszíni képzés (tanárvezetével) Csongrád-ban alapfokú szakemberekre irányul, akik mélyebb ismeretet szeretnének nyerni a Six Sigma módszertanról és elveiről, valamint mesterségesen megérteni az DMAIC folyamatot.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mesterségesen felvenni a White Belt tanfolyamon átfedezett alapelveket.
• Mesterségesen megérteni az DMAIC folyamatot és tanulni fejlett Six Sigma eszközökről.
• Tanulni, hogyan hozhatnak hatékonyan hozzá a Six Sigma projektcsapat munkájához, és együttműködni a Green Belt és Black Belt személyekkel.
• Alkalmazni a Six Sigma módszertanokat valódi üzleti folyamatokra az efficiencia növelése érdekében.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Csongrád (online vagy helyszínen) alapfokú szakembereket céloz meg, akik meg szeretnék ismerni a Six Sigma módszer alapjait és elveit.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni a Six Sigma alapjait és megtanulni a DMAIC folyamatot.
• Megérteni egy White Belt specifikus szerepeit és felelősségeit egy Six Sigma projektben.
• Tanulni, hogyan alkalmazhatják a Six Sigma elveit javítási lehetőségek azonosításához és támogatják a Six Sigma projekteket egy szervezeten belül.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) azoknak a tudósoknak szól, akik tanulni és használni akarnak a Design of Experiments (DoE)-t, hogy megértse a különböző tényezők ok-okozati kapcsolatait.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a tervezett kísérletek előnyeit más megközelítésekhez képest.
• Megérteni a tényezők ok-okozati kapcsolatait és kölcsönhatásait.
• Megtanulják a sikeres kísérletezés legjobb gyakorlatait és irányelveit.

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.

R egy népszerű, nyílt forráskódú környezet statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikonkészítéshez. Ez a kurzus bevezeti a diákokat az R programozási nyelvbe. Tartalmazza a nyelvi alapokat, könyvtárakat és haladó fogalmakat. Haladó adatelemzés és grafikonkészítés valós adatokkal.

Közönség

Programozók / adatelemzők

Időtartam

3 nap

Forma

Előadások és gyakorlatok

Célközönség

Analitikák, kutatók, tudósok, diplomások és diákok, valamint akárki, aki érdeklődik amellett, hogy megismerje, hogyan végezhető statisztikai elemzés Microsoft Excel-ban.

Kurszus céljai

Ez a kurzus segít növelni a Excel és a statisztika ismereteit, és ezzel növeli a munkájának vagy kutatásának hatékonyságát és hatékonyságát.

Ez a kurzus bemutatja, hogyan lehet használni az Analysis ToolPack-ot a Microsoft Excel-ban, statisztikai funkciókat és hogyan lehet alapvető statisztikai eljárásokat végezni. Leírozza, milyen korlátok vannak a Excel esetén és hogyan lehet ezeket átbukni.

A dataelemzés fontos eszköz a mai üzleti világban. Ezen a kurzuson a gyakorlati adatelemzési készségek fejlesztésén fogunk koncentrálni. A cél, hogy a résztvevők adatok alapján válaszoljanak kérdésekre:

Mi történt?

• adatok feldolgozása és elemzése
• informatív adatok vizualizálása

Mi fog történni?

• jövőbeli teljesítmény előrejelzése
• előrejelzések értékelése

Mi történnie kellene?

• adatok átalakítása adatokon alapuló üzleti döntésekbe
• folyamatok optimalizálása

A kurzust vagy 6 napon áti szobai kurzusként, vagy ha preferáltabb, hetek alatt távoktatásként is lehet elvégezni. Együtt dolgozhatunk, hogy a kurzust a te igényeid szerinti legjobban megvalósítsuk.

Becslések szerint a strukturálatlan adatok az összes adat több mint 90 százalékát teszik ki, nagy része szöveg formájában. A blogbejegyzések, tweetek, közösségi média és egyéb digitális kiadványok folyamatosan gyarapítják ezt a növekvő adathalmazt.

Ez az oktató által vezetett, élő kurzus arra összpontosít, hogy betekintést és jelentést nyerjen ki ezekből az adatokból. Az R Language és Natural Language Processing (NLP) könyvtárak felhasználásával a számítástechnika, a mesterséges intelligencia és a számítógépes nyelvészet fogalmait és technikáit kombináljuk, hogy algoritmikusan megértsük a szöveges adatok mögött rejlő jelentést. Az adatminták ügyféligényenként különböző nyelveken állnak rendelkezésre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek különböző forrásokból (nagy és kicsi) adatkészleteket készíteni, majd a megfelelő algoritmusok alkalmazásával elemezni és jelentést készíteni a jelentőségéről.

A tanfolyam formátuma

• Részben előadás, részben megbeszélés, nehéz gyakorlati gyakorlat, alkalmankénti tesztek a megértés felmérésére

Célcsoport

Pénzügyi vagy piaci analitikusok, menedzserek, könyvelők

Képzés céljai

Facilitálja és automatizálja a pénzügyi elemzések különböző területeit Microsoft Excel segítségével

Az R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi szektorban. Pénzügyi alkalmazásokban használják, az alapvető kereskedési programoktól a kockázatkezelési rendszerekig.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják az R-t gyakorlati alkalmazások fejlesztésére számos konkrét pénzügyi vonatkozású probléma megoldására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az R programozási nyelv alapjait
• Válasszon és használjon R-csomagokat és technikákat a különböző forrásokból (CSV, Excel, adatbázisok, web stb.) származó pénzügyi adatok rendszerezésére, megjelenítésére és elemzésére.
• Olyan alkalmazásokat készíthet, amelyek megoldják az eszközallokációval, kockázatelemzéssel, befektetési teljesítménnyel és sok mással kapcsolatos problémákat
• R-alkalmazások hibaelhárítása, telepítésének integrálása és optimalizálása

Közönség

• Fejlesztők
• Elemzők
• Quants

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

jegyzet

• A képzés célja, hogy megoldást nyújtson néhány alapvető problémára, amellyel a pénzügyi szakemberek szembesülnek. Ha azonban van egy adott témája, eszköze vagy technikája, amelyet hozzá szeretne fűzni vagy tovább szeretne részletezni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

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.

Ebben a kurzusban az R programozás haladó témáit fogjuk tárgyalni.

Goal:

Bevettedő képesség az SPSS program advanced használata mellett, a párbeszédablakok és parancsnyelvi szintaxis használata a kiválasztott elemző technikákhoz.

A címzettek:

Analitikák, kutatók, tudósok, diákok és azok, akik az SPSS csomagok előrehaladott szintű használatának képességeit szeretnék elsajátítani és tanulni a kiválasztott statisztikai modelleket. A tréning általános elemzési problémákkal foglalkozik és egy meghatározott iparágra szánva. 

Célpontsáv:

A kurz az IT-szakembereket célozza, akik megoldást keresnek nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására elosztott rendszerekben.

Előfeltételek:

Mélyreható ismeret Hadoop cluster-adminisztrációban.

Ez a tanár vezetett, élő képzés Csongrád-ban (online vagy helyszínen) a középhaladó szintű adatfuturisták és statisztikusok számára készült, akik adatait, modelleiket fel szeretnének készíteni és hatékonyan alkalmazni gépi tanulási technikákat a szakmai területeken.

A képzés végére a résztvevők:

• Megérteni és megvalósítani különböző gépi tanulási algoritmusokat.
• Felkészíteni adatokat és modelleket a gépi tanulás alkalmazása érdekében.
• Későbbi elemzéseket végezni és hatékonyan vizualizálni az eredményeket.
• Gépi tanulási technikákat alkalmazni a valóságos, szektor-specifikus forgatókönyvekben.

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.

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 az oktató által vezetett, élő képzés Csongrád (online vagy terében) kezdő szintű szakemberekre vonatkozik, akik szeretnék megérteni R alapjait és hogyan dolgozhassanak adatokkal.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az R programozási környezetét és az RStudio felhasználói felületét.
• Adathalmazokat importálni, manipulálni és feltárni R parancsokkal és csomagokkal.
• Egyszerű statisztikai elemzéseket és adatösszegzéseket végezni.
• Vizuális ábrákat generálni az alap R és a ggplot2 segítségével.
• Munkaterületeket, szkripteket és csomagokat hatékonyan kezelni.

R egy nyílt forráskódú szabad programozási nyelv a statisztikai számításhoz, az adatok elemzéséhez és a grafika számára R a növekvő számú vezetők és adatelemzők a vállalatokon és az egyetemeken belül használják R az adatbányászati ​​csomagok széles választékával rendelkezik .

Ez a kurzus azoknak a személyeknek szolgal, akik már rendelkeznek adat tudomány és statisztika területen szerzett alapismeretekkel. A nyújtott magyarázatok úgy készültek, hogy segítsenek azokat, akik már ismerik az adott fogalmakat, vagy azoknak, akiknek megfelelő háttérismeretük van.

Ez a kurzus átfogó bevezetést nyújt a résztvevőknek a Minitab-hoz, egy hatékony statisztikai szoftvercsomaghoz, amelyet adatelemzésre és minőségfejlesztésre használnak. A résztvevők megtanulják az adatok importálását, kezelését és elemzését, valamint az adatok alapvető grafikus megjelenítését. A tanfolyam végére a résztvevők a Minitab segítségével alapvető statisztikai elemzéseket végezhetnek, például hipotézisvizsgálatot és konfidenciaintervallumokat.

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.

A kurz a statisztikai elemzésben érdeklődő bármelyiknek szánva. Az Minitab ismeretére irányul, és növeli az adatelemzés hatékonyságát és hatékonyságát, valamint javítja a statisztikai ismereteit.

R egy nyílt forráskódú, ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokra, adatelemzésre és grafikáknak. R-t egyre több menedzser és adatelemző használja a vállalatok és az akadémiai körökben. R-nek széles választéka van adatbányászati csomagjaihoz.

Ezen az oktató által vezetett, élő tréningen a résztvevők haladó Machine Learning technikákat tanulnak meg R-vel, miközben egy valós alkalmazás létrehozásán haladnak keresztül.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A felügyelet nélküli tanulási technikák megértése és alkalmazása
• Klaszterezés és osztályozás alkalmazása valós adatokon alapuló előrejelzések készítéséhez.
• Vizualizálja az adatokat, hogy gyorsan betekintést nyerhessen, döntéseket hozzon és tovább finomítsa az elemzést.
• A gépi tanulási modell teljesítményének javítása hiperparaméteres hangolással.
• Állítson be egy modellt a gyártásba, hogy nagyobb alkalmazásban használhassa.
• Alkalmazzon fejlett gépi tanulási technikákat, hogy válaszoljon a közösségi hálózati adatokkal, big data-okkal és sok mással kapcsolatos kérdésekre.

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.

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 a tanfolyam része a Data Scientist képzeteinek (Tér: Adatok és technológia)

Szervezet – laboratóriumi munka és gyakorlati példák valós adatokon

Shiny egy nyílt forráskódú R csomag, amely egy web keretrendszert biztosít interaktív webalkalmazások létrehozására R használatával.

Ebben az oktatóvezetésű élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehetnek együtt a Shiny, az R és az HTML használatával a data science és a webfejlesztés.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Interaktív webalkalmazások készítésére R-vel Shiny használatával

A célközönség

• Adat tudósok
• Webfejlesztők
• Statisztikusok

A kurzus formája

• Részt előadás, részben vita, gyakorlatok és sok gyakorlati gyakorlat

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Csongrád-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.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő és közepes szintű elemzők, kutatók és szakemberek számára szól, akik az SPSS használatát kívánják megtanulni az adatok előkészítésére, statisztikai elemzésére és előrejelző modellezésére.

Ez a kurzus döntéshozók számára készült, akiknek a fő célja nem az, hogy elvégezzék a számításokat és az elemzéseket, hanem hogy megértik és képesek legyenek eldönteni, mely statisztikai módszerek relevánsak az szervezet stratégiai tervezésében.

Például a potenciális résztvevőnek eldöntenie kell, hány mintát kell gyűjteni, mielőtt eldönthetné, hogy a terméket ki kell-e dobni.

Ha hosszabb kurzust keres, amely a statisztikai gondolkodás alapjaival foglalkozik, tekintsék meg az "Statistics menedzsereknek" 5 napos képzését.

Ez a kurzus azoknak készült, akiknek általános statisztikai ismeretekre van szükségük. Ez a kurzus egy adott szakterületre szabható, mint például piackutatás, biológia, gyártás, közszektorbeli kutatás stb.

Ez a képzési kurzus az előrehaladott statisztika témakörét foglalja magában. Leírja a legtöbbet használt eszközöket a kutatás, elemzés és előrejelzés területén. Rövid elméleti magyarázatokat ad a formulák mögött álló elvekhez.

Ez a kurzus nem kapcsolódik egyetlen tudományterülethez sem, de igény szerint testre szabható, ha az összes résztvevő azonos háttérrel és célokkal rendelkezik.

A kurzus során néhány alapvető számítógépes eszköz is használatba kerül (különösen Excel és OpenOffice).

A kurzus célja, hogy kutatók elősegítsenek statisztikai tervezés és elemzés alapelveinek megértését, valamint a támogatott tudományos diszciplínákban folytatott kutatásokhoz való relevanciáját.

A kurzus tartalmaz néhány valószínűségszámítási és statisztikai módszert, elsősorban példák segítségével. Az oktatás körülbelül 30%-a előadásokból, 70%-a vezetett kvízekből és laborokból áll.

A zártnak vártna kurzus esetén a példákat és anyagokat egy adott ágazathoz (pszichológiai tesztek, közszektor, biológia, genetika stb...) személyre szabhatjuk.

Nyilvános kurzusok esetén keverék példákat használunk.

Bár a kurzus során különböző szoftvereket (Microsoft Excel-től SPSS-ig, Statgraphics stb...) használnak, az elsődleges hangsúly a kutatásra, gondolkodásra és következtetésre irányuló elvek és folyamatok megértésének fejlesztésén van.

A kurzust kombinált formában is tartják, például házi feladatokkal és beadandókkal.

Tableau segít embereknek látni és megérteni az adatokat.

Tableau segít az embereknek látni és megérteni az adatokat.

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

Leírás:

Ez egy olyan kurzus, amely az R felhasználókat tanítja arra, hogy webbalkalmazásokat hozzanak létre anélkül, hogy több böngészőt támogató HTML, Javascript és CSS ismeretét kellene megszerzni.

Cél:

Az alapokat fedezi le arról, hogy a Shiny alkalmazások működnek.

Minden általánosan használt bemeneti/kimeneti/megjelenítési/panel-függvényeket lefedi a Shiny könyvtárból.

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.

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).