To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla każdego, kto chce nauczyć się i opanować podstawy analizy ekonometrycznej i modelowania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Poznanie i zrozumienie podstaw ekonometrii.
• Używaj Eviews i symulatorów ryzyka.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów HR, którzy chcą korzystać z metod analitycznych w celu poprawy wyników organizacji. Kurs obejmuje zarówno podejścia jakościowe, jak i ilościowe, empiryczne i statystyczne.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

SPSS to oprogramowanie do edycji i analizy danych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów HR i specjalistów ds. rekrutacji, którzy chcą korzystać z metod analitycznych w celu poprawy wydajności organizacji. Kurs obejmuje zarówno podejścia jakościowe, jak i ilościowe, empiryczne i statystyczne.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

Ten kurs pozwala uczestnikom w pełni zautomatyzować proces prognozowania za pomocą R

Odbiorcy

Ten kurs został stworzony dla analityków, prognostów, którzy chcą wprowadzić lub ulepszyć prognozowanie, które może być związane z prognozowaniem sprzedaży, prognozowaniem ekonomicznym, prognozowaniem technologii, zarządzaniem łańcuchem dostaw oraz prognozowaniem popytu lub podaży.

Opis

Ten kurs prowadzi delegatów przez szereg metodologii, ram i algorytmów, które są przydatne przy wyborze sposobu przewidywania przyszłości na podstawie danych historycznych.

Wykorzystuje standardowe narzędzia, takie jak Microsoft Excel lub niektóre programy Open Source (w szczególności projekt R).

Zasady omówione w tym kursie można wdrożyć za pomocą dowolnego oprogramowania (np. SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...).

Tidyverse to zbiór wszechstronnych pakietów R do czyszczenia, przetwarzania, modelowania i wizualizacji danych. Niektóre z zawartych pakietów to: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr i tibble.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak manipulować danymi i wizualizować je za pomocą narzędzi zawartych w Tidyverse.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Przeprowadzanie analizy danych i tworzenie atrakcyjnych wizualizacji
• Wyciąganie użytecznych wniosków z różnych zestawów przykładowych danych
• Filtrowanie, sortowanie i podsumowywanie danych w celu uzyskania odpowiedzi na pytania eksploracyjne
• Przekształcanie przetworzonych danych w pouczające wykresy liniowe, słupkowe i histogramy
• Importowanie i filtrowanie danych z różnych źródeł danych, w tym plików Excel, CSV i SPSS

Publiczność

• Początkujący użytkownicy języka R
• Początkujący w analizie i wizualizacji danych

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Goal:

Opanowanie umiejętności samodzielnej pracy z programem SPSS w zakresie zaawansowanego wykorzystania, okien dialogowych i składni języka poleceń dla wybranych technik analitycznych.

Adresaci:

Analitycy, badacze, naukowcy, studenci i wszyscy, którzy chcą nabyć umiejętność posługiwania się pakietem SPSS a poziomie zaawansowanym oraz poznać wybrane modele statystyczne. Szkolenie podejmuje uniwersalne problemy analityczne i jest dedykowane konkretnej branży.

Głównym celem szkolenia jest zdobycie wiedzy z administracji systemem Apache Hadoop w środowiskach MapReduce oraz YARN na poziomie zaawansowanym. Tematyka szkolenia dotyczy w głównej mierze architektury systemu Hadoop, a w szczególności systemu plików HDFS oraz modeli programistycznych MapReduce i YARN oraz zagadnień związanych z planowaniem, instalacją, konfiguracją, administracją, zarządzaniem i monitorowaniem klastra systemu Hadoop. Pozostałe zagadnienia związane z tematyką BigData takie jak HBase, Cassandra, Impala, Pig, Hiver oraz Sqoop są również omówione, choć pobieżnie. Kurs przeznaczony jest w głównej mierze do specjalistów z branży IT, którzy chcą przygotować się i zdać egzamin CCAH (Cloudera Certified administrator for Apache Hadoop).

Ten kurs szkoleniowy jest przeznaczony dla osób, które chciałyby zastosować Machine Learning w praktycznych zastosowaniach.

Publiczność

Ten kurs jest przeznaczony dla naukowców zajmujących się danymi i statystyków, którzy mają pewne obycie ze statystyką i wiedzą, jak programować R (lub Python lub inny wybrany język). Kurs kładzie nacisk na praktyczne aspekty przygotowania danych/modeli, wykonania, analizy post hoc i wizualizacji.

Celem jest przedstawienie praktycznych zastosowań Machine Learning uczestnikom zainteresowanym zastosowaniem metod w pracy.

Aby szkolenie było odpowiednie dla odbiorców, wykorzystywane są przykłady specyficzne dla branży.

Cel:

Uczestnicy będą w stanie analizować duże zbiory danych, wyodrębniać wzorce, wybierać odpowiednią zmienną wpływającą na wyniki, tak aby nowy model był prognozowany z wynikami predykcyjnymi.

Data Science w biznesie odgrywa kluczową rolę w wykorzystywaniu danych do podejmowania lepszych decyzji biznesowych. i obejmuje analizę danych, zbieranie i czyszczenie danych, badanie danych w poszukiwaniu wzorców, zależności i trendów, co pozwala na lepsze zrozumienie działań biznesowych, prognozowanie i modelowanie, a także optymalizację procesów biznesowych. Data Science przyczynia się do transformacji biznesu poprzez wykorzystanie potężnych narzędzi i technik analizy danych. Pozwala na lepsze zrozumienie klientów, usprawnienie procesów biznesowych, doskonalenie strategii marketingowych i podejmowanie bardziej przemyślanych decyzji, co w konsekwencji może prowadzić do wzrostu efektywności i konkurencyjności przedsiębiorstwa

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców, którzy chcą nauczyć się i korzystać z Design of Experiments (DoE), aby zrozumieć związek przyczynowo-skutkowy między wieloma czynnikami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie zalet zaprojektowanych eksperymentów w porównaniu z innymi podejściami.
• Zrozumienie związków przyczynowo-skutkowych i interakcji między czynnikami.
• Poznanie najlepszych praktyk i wytycznych dotyczących przeprowadzania udanych eksperymentów.