Praktyczne szkolenia na żywo ze statystyki prezentują metody pozyskiwania i prezentacji, a przede wszystkim analizy danych opisujących zjawiska, w tym masowe.
Szkolenie ze statystyki jest dostępne jako "szkolenie stacjonarne" lub "szkolenie online na żywo".
Szkolenie stacjonarne może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w ośrodkach szkoleniowych NobleProg w Polsce. Zdalne szkolenie online odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu DaDesktop .
NobleProg -- Twój lokalny dostawca szkoleń.
Opinie uczestników
Dużo zagadnień, które można zgłębić po szkoleniu
Klaudia Kłębek
Szkolenie: Data Mining z wykorzystaniem R
otwartość, dobra atmosfera, współpraca z prowadzącym
PAA
Szkolenie: Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych
Wiedza prowadzącego
Bartosz Stefańczyk
Szkolenie: Minitab dla Statystyków i Analityków
dobra interakcja z trenerem, dynamiczna wymiana wiedzy
NIIT Limited
Szkolenie: Data Analytics With R
dużo ćwiczeń, które bezpośrednio mogę wykorzystać w mojej pracy
Alior Bank S.A.
Szkolenie: Sieci Neuronowe w R
Przykłady na danych rzeczywistych
Alior Bank S.A.
Szkolenie: Sieci Neuronowe w R
neuralnet, pROC w petli
Alior Bank S.A.
Szkolenie: Sieci Neuronowe w R
Dużo praktyki.
Centrum Innowacji ProLearning Agnieszka Kołodziejczyk
Szkolenie: R
Wiedza merytoryczna trenera i doświadczenie, różne przykłady
Anna Wysocka - Centrum Innowacji ProLearning Agnieszka Kołodziejczyk
Szkolenie: R
Otwartość na nasze potrzeby szkoleniowe w odniesieniu do wykonywanej przez nas pracy i poziomu wiedzy statystycznej.
Grzegorz Bronikowski - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Szkolenie: Statystyka - kurs podstawowy
prosty sposób przekazywania wiedzy przez trenera, możliwość zadawania pytań niekoniecznie dotyczących głównego tematu i dostosowanie przerabianych zagadnień do naszych potrzeb
Joanna Bielak - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Szkolenie: Statystyka - kurs podstawowy
Trening 1-1 mozliwosc dopasowania zadan i tematow.
Hsbc service delivery polska
Szkolenie: Tableau Advanced
podsumowywanie i systematyzowanie wiedzy
Knauf Bełchatów Sp. z o.o.
Szkolenie: Excel For Statistical Data Analysis
Kontakt z grupą.
Knauf Bełchatów Sp. z o.o.
Szkolenie: Excel For Statistical Data Analysis
Prezentacja nowych narzędzi których dotychczas nie znałem.
Knauf Bełchatów Sp. z o.o.
Szkolenie: Excel For Statistical Data Analysis
Bardzo dobrze przekazywana wiedza przez prowadzącego.Brak pytań bez odpowiedzi.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Szkolenie: Data Mining and Analysis
Forma przekazania wiedzy poprzez dokładne wyjaśnienie zagadnienia.
Katarzyna Stańczak - Mowi Poland SA
Szkolenie: Data Mining and Analysis
Pozytywny, fachowy i kontaktowy prowadzący
Piotr Kuś
Szkolenie: R
Naprawdę podobała mi się pomoc trenera.
Urszula Kuza
Szkolenie: Tableau Advanced
Machine Translated
Otrzymuję odpowiedzi na wszystkie moje pytania.
Natalia Gladii
Szkolenie: Data Analytics With R
Machine Translated
Najbardziej podobał mi się trener, który daje prawdziwe żywe przykłady.
Simon Hahn
Szkolenie: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Naprawdę cieszyłem się dużymi kompetencjami trenera.
Grzegorz Gorski
Szkolenie: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Naprawdę podobały mi się liczne sesje praktyczne.
Jacek Pieczątka
Szkolenie: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Bardzo podobała mi się Najlepsza.
Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Szkolenie: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Trener skoncentrował się na kluczowych tematach.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Szkolenie: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Wiedza fachowa i ogromna wiedza trenera.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Szkolenie: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Skorzystałam z poradnictwa i dzielenia się przykładami życia + odpowiadając na wszystkie pytania.
Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Szkolenie: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Podkategorie Statystyka
Plany szkoleń z technologii Statystyka
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
14 godzin
Kurs jes przeznaczony dla analityków, badaczy naukowych, statystyków, osób na co dzien wykorzystujących MS Excel w pracy oraz wszystkich tych którzy chcieliby poznać jakie możliwości daje analiza statystyczna w Excel.
Kurs poprawia znajomość programu Excel, statystyki, analizy statystycznej oraz zwiększa efektywności i skuteczność pracy czy też prowadzonych badań. Szkolenie opisuje jak używać Analysis ToolPack w programie Microsoft Excel, funkcji statystycznych oraz jak wykonywać procedury statystyczne. Szkolenie pokazuje ograniczenia Excela i wyjaśnia jak je przezwyciężyć.
Kurs poprawia znajomość programu Excel, statystyki, analizy statystycznej oraz zwiększa efektywności i skuteczność pracy czy też prowadzonych badań. Szkolenie opisuje jak używać Analysis ToolPack w programie Microsoft Excel, funkcji statystycznych oraz jak wykonywać procedury statystyczne. Szkolenie pokazuje ograniczenia Excela i wyjaśnia jak je przezwyciężyć.
14 godzin
Audience
Financial or market analysts, managers, accountants
Course Objectives
Facilitate and automate all kinds of financial analysis with Microsoft Excel
Financial or market analysts, managers, accountants
Course Objectives
Facilitate and automate all kinds of financial analysis with Microsoft Excel
21 godzin
This instructor-led, live training in w Polsce (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to program in R for Excel.
By the end of this training, participants will be able to:
- Toggle and move data between Excel and R.
- Use R Tidyverse and R features for data analytic solutions in Excel.
- Extend their data analytical skills by learning R.
By the end of this training, participants will be able to:
- Toggle and move data between Excel and R.
- Use R Tidyverse and R features for data analytic solutions in Excel.
- Extend their data analytical skills by learning R.
14 godzin
Kurs został stworzony dla osób, które wymagają ogólnych umiejętności statystycznych. Ten kurs może być dostosowany do konkretnej dziedziny wiedzy, takiej jak badania rynku, biologia, produkcja, badania sektora publicznego itp.
28 godzin
Szkolenie zawiera zaawansowane zagadnienia dotyczące statystyki. Prezentuje większość narzędzi powszechnie stosowanych w badaniach, analizie i prognozowaniu. Objaśnia teorię, która kryje się za statystycznymi wzorami. Kurs ten nie odnosi się do żadnej konkretnej dziedzinie wiedzy, ale może być "skrojony na miarę" jeżeli wszyscy uczestnicy posiadają takie same cele i oczekiwania (szczególnie w formie szkolenia zamkniętego). W trakcie szkolenia wykorzystywane są podstawowe aplikacje (zwłaszcza Excel lub OpenOffice)
14 godzin
Kurs skierowany jest do wszystkich zainteresowanych analizą statystyczną. Zapewnia znajomość programu Minitab i zwiększy skuteczność i wydajność analizy danych oraz zwiększy wiedzę na temat statystyk.
35 godzin
Celem tego kursu jest umożliwienie badaczom zrozumienia zasad projektowania statystycznego i analizy oraz ich znaczenia dla badań w szeregu dyscyplin naukowych.
Obejmuje pewne prawdopodobieństwo i metody statystyczne, głównie za pomocą przykładów. Szkolenie to obejmuje około 30% wykładów, 70% przewodnich quizów i laboratoriów.
W przypadku kursu zamkniętego możemy dostosować przykłady i materiały do konkretnej branży (np. Testy psychologiczne, sektor publiczny, biologia, genetyka itp.)
W przypadku kursów publicznych stosuje się przykłady mieszane.
Chociaż podczas tego kursu wykorzystywane jest różne oprogramowanie (Microsoft Excel do SPSS, Statgraphics, itp.), Jego głównym celem jest zrozumienie zasad i procesów prowadzących badania, wnioskowanie i wnioski.
Ten kurs może być dostarczony jako kurs mieszany, tj. Z zadaniami domowymi i zadaniami.
Obejmuje pewne prawdopodobieństwo i metody statystyczne, głównie za pomocą przykładów. Szkolenie to obejmuje około 30% wykładów, 70% przewodnich quizów i laboratoriów.
W przypadku kursu zamkniętego możemy dostosować przykłady i materiały do konkretnej branży (np. Testy psychologiczne, sektor publiczny, biologia, genetyka itp.)
W przypadku kursów publicznych stosuje się przykłady mieszane.
Chociaż podczas tego kursu wykorzystywane jest różne oprogramowanie (Microsoft Excel do SPSS, Statgraphics, itp.), Jego głównym celem jest zrozumienie zasad i procesów prowadzących badania, wnioskowanie i wnioski.
Ten kurs może być dostarczony jako kurs mieszany, tj. Z zadaniami domowymi i zadaniami.
14 godzin
Cel:
Opanowanie umiejętności pracy z programem SPSS na poziomie samodzielności
Adresaci:
Analitycy, Badacze, Naukowcy, studenci i wszyscy, którzy chcą pozyskać umiejętność posługiwania się pakietem SPSS oraz poznać popularne techniki eksploracji danych.
Opanowanie umiejętności pracy z programem SPSS na poziomie samodzielności
Adresaci:
Analitycy, Badacze, Naukowcy, studenci i wszyscy, którzy chcą pozyskać umiejętność posługiwania się pakietem SPSS oraz poznać popularne techniki eksploracji danych.
28 godzin
Cel:
Opanowanie umiejętności samodzielnej pracy z programem SPSS na zaawansowanym poziomie wykorzystania ;okien dialogowych oraz języka poleceńsyntaxw zakresie wybranych technik analitycznych.
Adresaci:
Analitycy, Badacze, Naukowcy, studenci i wszyscy, którzy chcą pozyskać umiejętność posługiwania się pakietem SPSS na poziomie zaawansowanym i oraz poznać wybrane modele statystyczne. Szkolenie podejmuje uniwersale zagadnienia analityczne i nie jest dedykowane konkretnej branży.
Opanowanie umiejętności samodzielnej pracy z programem SPSS na zaawansowanym poziomie wykorzystania ;okien dialogowych oraz języka poleceńsyntaxw zakresie wybranych technik analitycznych.
Adresaci:
Analitycy, Badacze, Naukowcy, studenci i wszyscy, którzy chcą pozyskać umiejętność posługiwania się pakietem SPSS na poziomie zaawansowanym i oraz poznać wybrane modele statystyczne. Szkolenie podejmuje uniwersale zagadnienia analityczne i nie jest dedykowane konkretnej branży.
35 godzin
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).
7 godzin
Kurs ten został stworzony dla decydentów, których głównym celem nie jest dokonywanie obliczeń i analiz, ale zrozumienie ich i umiejętność wyboru, jakie metody statystyczne są istotne w planowaniu strategicznym organizacji.
Na przykład potencjalny uczestnik musi podjąć decyzję, ile próbek należy zebrać, zanim podejmie decyzję, czy produkt zostanie uruchomiony, czy nie.
Jeśli potrzebujesz dłuższego kursu obejmującego podstawy myślenia statystycznego, spójrz na 5-dniowe szkolenie „ Statistics dla menedżerów”.
Na przykład potencjalny uczestnik musi podjąć decyzję, ile próbek należy zebrać, zanim podejmie decyzję, czy produkt zostanie uruchomiony, czy nie.
Jeśli potrzebujesz dłuższego kursu obejmującego podstawy myślenia statystycznego, spójrz na 5-dniowe szkolenie „ Statistics dla menedżerów”.
14 godzin
This training course is for people that would like to apply Machine Learning in practical applications.
Audience
This course is for data scientists and statisticians that have some familiarity with statistics and know how to program R (or Python or other chosen language). The emphasis of this course is on the practical aspects of data/model preparation, execution, post hoc analysis and visualization.
The purpose is to give practical applications to Machine Learning to participants interested in applying the methods at work.
Sector specific examples are used to make the training relevant to the audience.
Audience
This course is for data scientists and statisticians that have some familiarity with statistics and know how to program R (or Python or other chosen language). The emphasis of this course is on the practical aspects of data/model preparation, execution, post hoc analysis and visualization.
The purpose is to give practical applications to Machine Learning to participants interested in applying the methods at work.
Sector specific examples are used to make the training relevant to the audience.
35 godzin
Data science jest nowym pojęciem które w znacznej mierze odświeża wizerunek jaki ma w powszechnym rozumieniu statystyka, a w szczególności analityka biznesowa. Nate Silver, autor bestselerowej ''The Signal and the Noise'' stwierdził, że pozwala to na bardziej „seksowne” określenie zawodu statystyka. Podobnie rzecz się ma z analityką biznesową. W całkowicie nieuzasadniony sposób zakłada się, że analitycy biznesowi nie zauważają postępu w technologii i nie rozwijają się z upływem czasu. Dla potrzeb reklamowych taki w znacznej mierze redundantny termin jak data science jest całkiem przydatny, ale pamiętajmy, że analitycy biznesowi i statystycy od dawna zajmowali się problemami które obecnie, głównie ze względu na postęp technologii, stały się tak popularne.
21 godzin
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining.
28 godzin
Objective:
Delegates be able to analyse big data sets, extract patterns, choose the right variable impacting the results so that a new model is forecasted with predictive results.
Delegates be able to analyse big data sets, extract patterns, choose the right variable impacting the results so that a new model is forecasted with predictive results.
28 godzin
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining.
21 godzin
R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
28 godzin
This course is intended for data engineers, decision makers and data analysts and will lead you to create very effective plots using R studio that appeal to decision makers and help them find out hidden information and take the right decisions
14 godzin
Mathematica to ponad 20 lat pracy nad stworzeniem najlepszego na świecie specjalistycznego środowiska matematycznego. Wszechstronność tego programu czyni go użytecznym przy wykonywaniu zarówno prostych rachunków na uczelni jak i skomplikowanych obliczeń na większą skalę, czy to przy programowaniu czy przy prezentacji danych liczbowych.
Mathematica doskonale integruje silnik wykonujący obliczenia numeryczne i symboliczne, silnik graficzny, język programowania, dokumentację i możliwość publikacji pracy. Dzięki bogactwu funkcji jest nieocenionym narzędziem pracy matematyków, fizyków, biologów, chemików, analityków finansowych, socjologów i wielu innych zawodów pracujących na co dzień z danymi.
Po szkoleniu uczestnik nabędzie umiejętności potrzebne do:
- sprawnego wykonywania obliczeń,
- poroszania się po programie,
- tworzenie dokumentów zawiwrających tekst,
- tworzenia wykresów i obrazów,
- tworzenia obiektów graficznych.
- prezentacji i wizualizacji danych.
Mathematica doskonale integruje silnik wykonujący obliczenia numeryczne i symboliczne, silnik graficzny, język programowania, dokumentację i możliwość publikacji pracy. Dzięki bogactwu funkcji jest nieocenionym narzędziem pracy matematyków, fizyków, biologów, chemików, analityków finansowych, socjologów i wielu innych zawodów pracujących na co dzień z danymi.
Po szkoleniu uczestnik nabędzie umiejętności potrzebne do:
- sprawnego wykonywania obliczeń,
- poroszania się po programie,
- tworzenie dokumentów zawiwrających tekst,
- tworzenia wykresów i obrazów,
- tworzenia obiektów graficznych.
- prezentacji i wizualizacji danych.
14 godzin
Scilab is a well-developed, free, and open-source high-level language for scientific data manipulation. Used for statistics, graphics and animation, simulation, signal processing, physics, optimization, and more, its central data structure is the matrix, simplifying many types of problems compared to alternatives such as FORTRAN and C derivatives. It is compatible with languages such as C, Java, and Python, making it suitable as for use as a supplement to existing systems.
In this instructor-led training, participants will learn the advantages of Scilab compared to alternatives like Matlab, the basics of the Scilab syntax as well as some advanced functions, and interface with other widely used languages, depending on demand. The course will conclude with a brief project focusing on image processing.
By the end of this training, participants will have a grasp of the basic functions and some advanced functions of Scilab, and have the resources to continue expanding their knowledge.
Audience
- Data scientists and engineers, especially with interest in image processing and facial recognition
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and intensive hands-on practice, with a final project
In this instructor-led training, participants will learn the advantages of Scilab compared to alternatives like Matlab, the basics of the Scilab syntax as well as some advanced functions, and interface with other widely used languages, depending on demand. The course will conclude with a brief project focusing on image processing.
By the end of this training, participants will have a grasp of the basic functions and some advanced functions of Scilab, and have the resources to continue expanding their knowledge.
Audience
- Data scientists and engineers, especially with interest in image processing and facial recognition
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and intensive hands-on practice, with a final project
14 godzin
This instructor-led, live training in w Polsce (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to apply Minitab statistical analysis to Six Sigma projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use Minitab for performing advanced statistical analysis.
- Apply Six Sigma methodology to specific projects.
- Gain knowledge on Six Sigma projects across industries.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use Minitab for performing advanced statistical analysis.
- Apply Six Sigma methodology to specific projects.
- Gain knowledge on Six Sigma projects across industries.
14 godzin
Audience
This course has been created for analysts, forecasters wanting to introduce or improve forecasting which can be related to sale forecasting, economic forecasting, technology forecasting, supply chain management and demand or supply forecasting.
Description
This course guides delegates through series of methodologies, frameworks and algorithms which are useful when choosing how to predict the future based on historical data.
It uses standard tools like Microsoft Excel or some Open Source programs (notably R project).
The principles covered in this course can be implemented by any software (e.g. SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...)
This course has been created for analysts, forecasters wanting to introduce or improve forecasting which can be related to sale forecasting, economic forecasting, technology forecasting, supply chain management and demand or supply forecasting.
Description
This course guides delegates through series of methodologies, frameworks and algorithms which are useful when choosing how to predict the future based on historical data.
It uses standard tools like Microsoft Excel or some Open Source programs (notably R project).
The principles covered in this course can be implemented by any software (e.g. SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...)
21 godzin
Publiczność
Business właściciele (menedżerów marketingu, menedżerów produktu, menedżerów bazy klientów) i ich zespoły; profesjonaliści w zakresie wiedzy o klientach.
Przegląd
Kurs śledzi cykl życia klienta, począwszy od pozyskiwania nowych klientów, zarządzania istniejącymi klientami w celu uzyskania rentowności, utrzymywania 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 instruktorów w ciągu pięciu półdniowych sesji z ćwiczeniami w klasie i pracami domowymi. Może być dostarczony jako kurs w klasie lub na odległość (online).
Business właściciele (menedżerów marketingu, menedżerów produktu, menedżerów bazy klientów) i ich zespoły; profesjonaliści w zakresie wiedzy o klientach.
Przegląd
Kurs śledzi cykl życia klienta, począwszy od pozyskiwania nowych klientów, zarządzania istniejącymi klientami w celu uzyskania rentowności, utrzymywania 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 instruktorów w ciągu pięciu półdniowych sesji z ćwiczeniami w klasie i pracami domowymi. Może być dostarczony jako kurs w klasie lub na odległość (online).
14 godzin
Szkolenie jest wprowadzeniem do wdrożenia sieci neuronowych w życiu codziennym wykorzystując oprogramowanie R-project.
7 godzin
This course is for data scientists and statisticians that already have basic R & C++ coding skills and R code and need advanced R coding skills.
The purpose is to give a practical advanced R programming course to participants interested in applying the methods at work.
Sector specific examples are used to make the training relevant to the audience
The purpose is to give a practical advanced R programming course to participants interested in applying the methods at work.
Sector specific examples are used to make the training relevant to the audience
14 godzin
R to darmowy język programowania open source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez coraz większą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R ma szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Last Updated:
Nadchodzące szkolenia z technologii Statystyka
Tableau Advanced
23-02-2022 09:00
Warszawa, ul. Złota 3 / 11
14 godzin
Introduction to R with Time Series Analysis
01-03-2022 09:00
Warszawa, ul. Złota 3 / 11
21 godzin
Scilab
03-03-2022 09:00
Warszawa, ul. Złota 3 / 11
14 godzin
Introduction to Data Visualization with R
21-03-2022 09:00
Warszawa, ul. Złota 3 / 11
28 godzin
Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych
06-04-2022 09:00
Warszawa, ul. Złota 3 / 11
14 godzin
Other regions
Other countries
Konsultacje
Szkolenie Statystyka, Statystyka boot camp, Szkolenia Zdalne Statystyka, szkolenie wieczorowe Statystyka, szkolenie weekendowe Statystyka, Kurs Statystyka,Kursy Statystyka, Trener Statystyka, instruktor Statystyka, kurs zdalny Statystyka, edukacja zdalna Statystyka, nauczanie wirtualne Statystyka, lekcje UML, nauka przez internet Statystyka, e-learning Statystyka, kurs online Statystyka, wykładowca Statystyka
.jpg "polska grupa farmaceutyczna (pgf)")
.png "ministerstwo spraw wewnętrznych i administracji (mswia)"){kind=small}
.jpg "komisja nadzoru finansowego (knf)"){kind=small}
.jpg "zakład ubezpieczeń społecznych (zus)")
.gif "telekomunikacja polska (tp)"){kind=small}
.jpg "ministerstwo obrony narodowej (mon)")
.jpg "ministerstwo kultury i dziedzictwa narodowego (mkidn)")
