Statystyka z SPSS Predictive Analytics SoftWare - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do użytkowników R na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać R do budowania szybszych przepływów pracy, poprawy jakości kodu i obsługi bardziej złożonych zadań analitycznych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli: tworzyć funkcje wielokrotnego użytku, poprawiać przepływy pracy, debugować i optymalizować kod oraz tworzyć powtarzalne raporty.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków biznesowych, którzy chcą zautomatyzować handel za pomocą handlu algorytmicznego, Pythona i R.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać algorytmy do szybkiego kupna i sprzedaży papierów wartościowych w określonych interwałach.
• Zmniejszać koszty związane z handlem dzięki handlowi algorytmicznemu.
• Automatycznie monitorować ceny akcji i składać zlecenia.

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), jest skierowane do początkujących analityków danych, którzy chcą wykorzystać programowanie R do manipulacji danymi, przeprowadzania podstawowych analiz danych oraz tworzenia atrakcyjnych wizualizacji w celu uzyskania wniosków.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy programowania w R.
• Stosować podstawowe procesy nauki o danych.
• Tworzyć wizualne reprezentacje danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych, którzy chcą programować w R w SAS do analizy skupień.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Wykorzystywać analizę skupień do eksploracji danych
• Opanować składnię R do rozwiązań związanych z grupowaniem
• Implementować hierarchiczne i niehierarchiczne grupowanie
• Podejmować decyzje oparte na danych, aby usprawnić działanie firmy

Analiza danych to kluczowe narzędzie w dzisiejszym biznesie. Skupimy się na rozwijaniu umiejętności praktycznej analizy danych. Celem jest pomoc uczestnikom w udzielaniu odpowiedzi opartych na dowodach na pytania:

Co się wydarzyło?

• przetwarzanie i analiza danych
• tworzenie informatywnych wizualizacji danych

Co się wydarzy?

• prognozowanie przyszłych wyników
• ocena prognoz

Co powinno się wydarzyć?

• przekształcanie danych w decyzje biznesowe oparte na dowodach
• optymalizacja procesów

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie podstawowym, którzy chcą czyścić i analizować dane, tworzyć prognozy statystyczne oraz tworzyć wnikliwe wizualizacje za pomocą tych narzędzi.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy Python, R, Power Query i Power BI do analizy danych.
• Czyścić i organizować zbiory danych za pomocą Python i Power Query.
• Wykonywać analizy statystyczne i prognozy za pomocą R.
• Tworzyć profesjonalne pulpity nawigacyjne i raporty za pomocą Power BI.
• Skutecznie integrować i analizować dane z wielu źródeł.

R to bardzo popularne, otwarte środowisko do obliczeń statystycznych, analizy danych i tworzenia grafiki. Ten kurs wprowadza studentów w język programowania R. Obejmuje podstawy języka, biblioteki oraz zaawansowane koncepcje. Zaawansowana analiza danych i tworzenie wykresów na podstawie rzeczywistych danych.

Grupa docelowa

Programiści / analitycy danych

Czas trwania

3 dni

Format

Wykłady i zajęcia praktyczne

Ten prowadzony przez instruktora, live training w Polsce (online lub na miejscu) skierowany jest do każdego, kto chce poznać i opanować podstawy analizy i modelowania ekonometrycznego.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poznać i zrozumieć podstawy ekonometrii.
• Wykorzystywać Eviews i symulatory ryzyka.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą tworzyć aplikacje napędzane AI, wykorzystując analizy predykcyjne i modele generatywne.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy predictive AI i modeli generatywnych.
• Wykorzystywać narzędzia napędzane AI do predykcyjnego kodowania, prognozowania i automatyzacji.
• Implementować LLM (Large Language Models) i transformatory do generowania tekstu i kodu.
• Stosować prognozowanie szeregów czasowych i rekomendacje oparte na AI.
• Tworzyć i dostosowywać modele AI do rzeczywistych zastosowań.
• Oceniać kwestie etyczne i najlepsze praktyki wdrażania AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów HR, którzy chcą wykorzystać metody analityczne do poprawy wydajności organizacji. Kurs obejmuje zarówno podejścia jakościowe, jak i ilościowe, empiryczne oraz statystyczne.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących profesjonalistów IT, którzy chcą zrozumieć podstawy predykcyjnej sztucznej inteligencji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje predykcyjnej sztucznej inteligencji i jej zastosowania.
• Zbierać, czyścić i przetwarzać dane do analizy predykcyjnej.
• Eksplorować i wizualizować dane, aby odkryć wnioski.
• Budować podstawowe modele statystyczne do przewidywania.
• Oceniać wydajność modeli predykcyjnych.
• Stosować koncepcje predykcyjnej sztucznej inteligencji w rzeczywistych scenariuszach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów DevOps na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zintegrować predykcyjną AI ze swoimi praktykami DevOps.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrażać modele analizy predykcyjnej, aby przewidywać i rozwiązywać wyzwania w potoku DevOps.
• Wykorzystywać narzędzia napędzane AI do lepszego monitorowania i operacji.
• Stosować techniki uczenia maszynowego w celu poprawy przepływów pracy w dostarczaniu oprogramowania.
• Projektować strategie AI dla proaktywnego rozwiązywania problemów i optymalizacji.
• Poruszać się w kwestiach etycznych związanych z wykorzystaniem AI w DevOps.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie podstawowym i średnio zaawansowanym, którzy chcą przeprowadzać analizy statystyczne za pomocą SPSS, aby dokładnie interpretować dane, przeprowadzać złożone testy statystyczne i generować znaczące wnioski.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

Grupa docelowa

Format kursu

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

W tym prowadzonym przez instruktora, live szkoleniu, uczestnicy nauczą się, jak manipulować i wizualizować dane przy użyciu narzędzi zawartych w Tidyverse.

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

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

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

• Przeprowadzać analizę danych i tworzyć atrakcyjne wizualizacje
• Wyciągać użyteczne wnioski z różnych zestawów danych przykładowych
• Filtrować, sortować i podsumowywać dane, aby odpowiadać na pytania eksploracyjne
• Przekształcać przetworzone dane w informacyjne wykresy liniowe, słupkowe, histogramy
• Importować i filtrować dane z różnych źródeł, w tym z plików Excel, CSV i SPSS