Online Statisztika Training in Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-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 Magyarország-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 Magyarország-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 Magyarország (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 Magyarország-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 Magyarország-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 tanfolyamvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azoknak a kezdő szintű szakembereknek szánva, akik mélyebb ismeretet szeretnének szerezni a Six Sigma módszeréről és elveiről, valamint a DMAIC folyamatot akarnák mesterségessé tenni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismeretek megszerzése a White Belt képzésen tanult alapelvek fölé.
• A DMAIC folyamat és az előrehaladott Six Sigma eszközök mesterségessége.
• Hatékony hozzájárulás egy Six Sigma projektcsapathoz és együttműködés a Zöld és Fekete övekkel.
• A Six Sigma módszereinek alkalmazása valós üzleti folyamatokban javításra.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (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 az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) mindenkinek szól, aki szeretné megtanulni és elsajátítani az ökonometriai elemzés és modellezés alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tanulja meg és értse meg az ökonometria alapjait.
• Használja az Eviews-t és a kockázatszimulátorokat.

R egy nagyon népszerű, nyílt forráskódú környezet statisztikai számítógépekhez, adattalálékhoz és grafikához. Ez az kurzus bevezeti az R programozási nyelveket az hallgatók számára. Az alapoktól a könyvtárakig és az előrehaladott koncepciókig terjed. Értéktelen adattalálék és grafikák valós világbeli adatokkal.

Célközönség

Fejlesztők / adattalálék

Időtartam

3 nap

Formátum

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

Ez interaktív tanfolyam (online vagy helyszínen) az HR szakembereket és a toborzó szakértőket célozza meg, akik szeretnék analitikus módszereket alkalmazni az organizációs teljesítmény javítására. A kurzus minőségi és kvantitatív, empirikus és statisztikai megközelítésekben is jártas.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorló feladat.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• Testreszabott képzés kérésére kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.

Közönség

Pénzügyi vagy piaci elemzők, vezetők, könyvelők

A tanfolyam céljai

A Microsoft Excel könnyítsen és automatizáljon mindenféle pénzügyi elemzést

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 az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) az intermédiaires szintű adattudósoknak és statisztikusoknak szól, akik adatok előkészítésére, modell készítésére és gépi tanulási technikák hatékony alkalmazására kíváncsiak profi területükön.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értelmezni és alkalmazni különböző Machine Learning algoritmusokat.
• Adatok és modell előkészítése gépi tanulási alkalmazásokhoz.
• Hátravetített elemzések végrehajtása és eredményeinek hatékony vizualizálása.
• Gépi tanulási technikák alkalmazása valós, szektor-specifikus helyzetekben.

Big Data olyan kifejezés, amely nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására szánt megoldásokra vonatkozik. A Go ogle által kifejlesztett Big Data megoldások más hasonló projekteket fejlesztettek ki és inspiráltak, amelyek közül sok nyílt forráskódú. Az R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi ágazatban.

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.

Célkitűzés:

A küldöttek képesek nagy adathalmazokat elemezni, mintákat kivonni, kiválasztani az eredményeket befolyásoló megfelelő változót, így egy új modell előrejelzése prediktív eredményekkel történik.

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 sokféle csomagot tartalmaz az adatbányászathoz.

Az R egy nyílt forráskódú ingyenes programozási nyelv statisztikai számításokhoz, adatelemzésekhez és grafikákhoz. Az R-t egyre több menedzser és adatelemző használja a vállalatokon és a tudományos életen belül. Az R-nek sokféle csomagja van az adatbányászathoz.

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.

Közönség

Business tulajdonosok (marketingvezetők, termékmenedzserek, ügyfélbázis-kezelők) és csapataik; ügyfelek betekintési szakemberei.

Áttekintés

A kurzus követi az ügyfél életciklusát az új ügyfelek megszerzése, a meglévő ügyfelek kezelése, jövedelmezőség megőrzése, a jó ügyfelek megtartása és végül az ügyfelek elhagyása és miért. Valódi (ha névtelen) adatokkal fogunk dolgozni számos iparágból, köztük a távközlés, a biztosítás, a média és a high-tech.

Formátum

Az oktató által vezetett képzés öt félnapos tanfolyam során, osztálytermi gyakorlatokkal, valamint házi feladatokkal. Az osztályteremben vagy távolsági (online) tanfolyamként is szállítható.

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.

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

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.

Goal:

Az SPSS-sel való munkavégzés megtanulása a függetlenség szintjén

A címzettek:

Elemzők, kutatók, tudósok, hallgatók és mindazok, akik szeretnék elsajátítani az SPSS csomag használatának képességét és elsajátítani a népszerű adatbányászati technikákat.

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).

Ez a kurzus célja az, hogy a kutatóknak átadja a statisztikai tervezés és elemzés elveinek az érthetőségét különböző tudományos diszciplínákban. Ez a képzés körülbelül 30%-ban előadásból és 70%-ban vezetett kvízekből és laborokból áll.

Ha zárt kurzusról van szó, akkor a példákat és anyagaikat egy adott területhez igazíthatjuk (pl. pszichológiai tesztek, közszféra, biológia, genetika stb.). Nyílt kurzusok esetén kevert példákat használunk.

Bár különböző szoftvereket használunk a kurzus során (Microsoft Excel SPSS-től Statgraphics-ig stb.), a fő hangsúly a kutatás irányítására és a logikai következtetésekre vonatkozó elveken és folyamatokon van.

Ezt a kurzust kombinált módon is le lehet vezetni, azaz házi feladatokat és feladatokat is lehet adni.

Tableau segít embereknek látni és megérteni az adatokat.

Tableau segít az embereknek látni és megérteni az adatokat.

Célközönség

Kurzus formátuma

A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek:

Ebben az oktatóvezetett élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan manipulálhatják és vizualizálhatják az adatokat a Tidyverse-ban található eszközök segítségével.

A Tidyverse egy sokoldalú R csomaggyűjtemény az adatok tisztítására, feldolgozására, modellzésére és vizualizálására. Ide tartozik többek között: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.

• Kezdők az R nyelvben
• Kezdők az adatelemzés és adatok vizualizálás terén

• Résztvevők részére előadások, beszélgetések, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok

• Adatelemzés végrehajtása és vonzó vizualizációk készítése
• Hasznos következtetések levonása különböző adatbázisokból
• Adatok szűrése, rendezése és összegzése kutatási kérdések megválaszolására
• Feldolgozott adatok átalakítása informatív vonaldiagramokká, oszlopdiagramokká, hisztogramokká
• Adatok importálása és szűrése különböző forrásokból, beleértve a Excel, CSV és SPSS fájlokat

Bevezetés a Data Visualization-be a Tidyverse-val és R-vel

Záró megjegyzések

Adatok csoportosítása és összefoglalása

Adatok importálása és szűrése

Bevezetés

Adatbázis előkészítése

Munkakörnyezet beállítása

Adatok vizualizálása (görbék, szórtáblák)

Adatok vizualizálása (vonalak, oszlopdiagramok, hisztogramok, dobozábrák)

Nem szokványos adatok kezelése

Adatok formázása

• Tidyverse vs hagyományos R grafikonok

Célközönség

Kurzus formátuma

A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek:

Ebben az oktatóvezetett élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan manipulálhatják és vizualizálhatják az adatokat a Tidyverse-ban található eszközök segítségével.

A Tidyverse egy sokoldalú R csomaggyűjtemény az adatok tisztítására, feldolgozására, modellzésére és vizualizálására. Ide tartozik többek között: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr és tibble.

• Kezdők az R nyelvben
• Kezdők az adatelemzés és adatok vizualizálás terén

• Résztvevők részére előadások, beszélgetések, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok

• Adatelemzés végrehajtása és vonzó vizualizációk készítése
• Hasznos következtetések levonása különböző adatbázisokból
• Adatok szűrése, rendezése és összegzése kutatási kérdések megválaszolására
• Feldolgozott adatok átalakítása informatív vonaldiagramokká, oszlopdiagramokká, hisztogramokká
• Adatok importálása és szűrése különböző forrásokból, beleértve a Excel, CSV és SPSS fájlokat

• Nem szükséges programozási tapasztalat

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).