Statystyka z SPSS Predictive Analytics SoftWare - Plan Szkolenia

Big Data to termin odnoszący się do rozwiązań przeznaczonych do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Opracowane początkowo przez Google rozwiązania Big Data ewoluowały i zainspirowały inne podobne projekty, z których wiele jest dostępnych jako open-source. R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej.

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.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest przeznaczone dla analityków danych i profesjonalistów biznesowych o poziomie średnim, którzy chcą wykonywać prognozowanie szeregów czasowych oraz automatyzować przepływy danych za pomocą języka R.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy technik prognozowania w R.
• Zastosować metodę gładzenia eksponencjalnego i modele ARIMA do analizy szeregów czasowych.
• Wykorzystać pakiet ‘forecast’ do generowania dokładnych modeli prognozujących.
• Automatyzować procesy prognozowania dla zastosowań biznesowych i badawczych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) skierowane jest do pośrednio zaawansowanych developerów, którzy chcą tworzyć aplikacje zasilane sztuczną inteligencją, wykorzystując analitykę przewidywującą i generatywne modele.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy przewidywującej sztucznej inteligencji i generatywnych modeli.
• Wykorzystywać narzędzia zasilane sztuczną inteligencją do przewidywania kodowania, prognozowania i automatyzacji.
• Wdrożyć LLMs (Large Language Models) i transformatory do generowania tekstu i kodu.
• Zastosować prognozowanie czasowych szeregów danych i rekomendacje oparte na sztucznej inteligencji.
• Rozwijać i dopasowywać modele sztucznej inteligencji do rzeczywistych aplikacji.
• Ocenić etyczne aspekty i najlepsze praktyki w wdrażaniu sztucznej inteligencji.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów HR, którzy chcą wykorzystać metody analityczne do poprawy wydajności organizacji. Ten kurs obejmuje zarówno jakościowe, jak i ilościowe, empiryczne i statystyczne podejścia.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących specjalistów IT, którzy chcą opanować podstawy Precyzyjnego AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe pojęcia Precyzyjnego AI i jego zastosowania.
• Zbierać, czyścić i przygotowywać dane do analizy precyzyjnej.
• Badanie i wizualizacja danych w celu odkrycia wniosków.
• Budowanie podstawowych modeli statystycznych do dokonywania prognoz.
• Oceniać wydajność modeli precyzyjnych.
• Zastosowanie koncepcji Precyzyjnego AI do rzeczywistych scenariuszy.

Uczestnicy

Business właściciele (kierownicy ds. marketingu, kierownicy ds. produktu, kierownicy ds. bazy klientów) i ich zespoły; specjaliści ds. analizy klientów.

Przegląd

Kurs śledzi cykl życia klienta od pozyskiwania nowych klientów, zarządzania istniejącymi klientami w celu uzyskania rentowności, utrzymania dobrych klientów i wreszcie zrozumienia, którzy klienci nas opuszczają i dlaczego. Będziemy pracować z prawdziwymi (jeśli anonimowymi) danymi z różnych branż, w tym telekomunikacji, ubezpieczeń, mediów i zaawansowanych technologii.

Format

Szkolenie prowadzone przez instruktora w trakcie pięciu półdniowych sesji z ćwiczeniami w klasie oraz zadaniami domowymi. Szkolenie może być prowadzone w klasie lub na odległość (online).

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla profesjonalistów DevOps na poziomie średnim, którzy chcą zintegrować przewidywalną sztuczną inteligencję w swoich praktykach DevOps.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć modele analizy przewidywalnej do przewidywania i rozwiązywania problemów w łańcuchu dostaw DevOps.
• Wykorzystywać narzędzia oparte na AI do poprawy monitorowania i operacji.
• Zastosować techniki uczenia maszynowego w celu poprawy przepływu dostaw oprogramowania.
• Projektować strategie AI dla proaktywnego rozwiązywania problemów i optymalizacji.
• Nawigować w etycznych aspektach stosowania AI w DevOps.

Uczestnicy

• menedżerowie
• deweloperzy
• naukowcy
• studenci

Format kursu

instruktaż i dyskusja online LUB warsztaty bezpośrednie

R to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R znalazł również zwolenników wśród statystyków, inżynierów i naukowców bez umiejętności programowania komputerowego, którzy uważają go za łatwy w użyciu. Jego popularność wynika z rosnącego wykorzystania eksploracji danych do różnych celów, takich jak ustalanie cen reklam, szybsze znajdowanie nowych leków lub dostrajanie modeli finansowych. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.

Ten kurs obejmuje manipulowanie obiektami w R, w tym odczytywanie danych, uzyskiwanie dostępu do pakietów R, pisanie funkcji R i tworzenie wykresów informacyjnych. Kurs uczy, jak korzystać z oprogramowania R (https://www.r-project.org) zarówno w wierszu poleceń, jak i w graficznym interfejsie użytkownika (GUI).

Ten kurs jest wprowadzeniem do stosowania sieci neuronowych w rzeczywistych problemach przy użyciu oprogramowania R-project.

Kurs jest przeznaczony dla data scientistów i statystyków, którzy już posiadają podstawowe umiejętności kodowania w języku R i kod R oraz potrzebują zaawansowanych umiejętności kodowania w R.

Celem jest zapewnienie uczestnikom praktycznego zaawansowanego kursu programowania w R, którzy chcą stosować te metody w pracy.

Do przykładów używanych są przykłady z branży, aby uczynić szkolenie rzetelne dla uczestników.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą przeprowadzić analizę statystyczną przy użyciu SPSS w celu dokładnej interpretacji danych, przeprowadzenia złożonych testów statystycznych i wygenerowania znaczących spostrzeżeń.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Poruszać się po interfejsie SPSS i efektywnie zarządzać zestawami danych.
• Przeprowadzać opisowe i wnioskowe analizy statystyczne.
• Przeprowadzać testy t, ANOVA, MANOVA, regresję i analizy korelacji.
• Stosować testy nieparametryczne, analizę składowych głównych i analizę czynnikową w celu zaawansowanej interpretacji danych.

Trening ten prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) i skierowany jest do profesjonalistów HR oraz specjalistów od rekrutacji, którzy chcą użyć metod analitycznych do poprawy wydajności organizacji. Kurs obejmuje zarówno podejścia jakościowe, jak i ilościowe, empiryczne i statystyczne.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowany trening dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

Grupa docelowa

Format kursu

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się manipulowania i wizualizacji danych za pomocą narzędzi zawartych w Tidyverse.

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

• Początkujący w języku R
• Początkujący w analizie danych i wizualizacji danych

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywne praktyczne ćwiczenia

• Wykonanie analizy danych i stworzenie przyjemnych wizualizacji
• Wnioskowanie użytecznych wniosków z różnych zestawów danych próbek
• Filtrowanie, sortowanie i podsumowywanie danych w celu odpowiedzi na pytania eksploracyjne
• Przekształcanie przetworzonych danych w informacyjne wykresy liniowe, wykresy słupkowe i histogramy
• Importowanie i filtrowanie danych z różnych źródeł danych, w tym Excel, CSV i plików SPSS