Szkolenia Prognozowanie w lubuskie

Kurs został przygotowany dla menadżerów, analityków biznesowych, przedsiębiorców, którzy chcieliby usprawnić wykorzystywane metody prognozowania, jak również dla tych, którzy dopiero rozważają ich wprowadzenie. Omówione na kursie narzędzia oraz metody mogą zostać później zostosowane do :

• prognozowania sprzedaży, ustalania planów sprzedażowych, zarządzania kanałami sprzedaży
• prognozowania zachowania rynku, ryzyka ekonomicznego, zmian ekonomicznych
• prognozowania zmian technologicznych,
• prognozowania zapotrzebowania produktowego, zarządzania łańcuchem dostaw

• prognozowania sprzedaży, ustalania planów sprzedażowych, zarządzania kanałami sprzedaży
• prognozowania zachowania rynku, ryzyka ekonomicznego, zmian ekonomicznych
• prognozowania zmian technologicznych,
• prognozowania zapotrzebowania produktowego, zarządzania łańcuchem dostaw

Kurs ma za zadanie pokazanie uczestnikom serii narzędzi, frameworków, metodologii oraz algorytmów, przydatnych przy próbach przewidywania przyszłości opartych o analizę danych.  Podczas kursu, uczestnicy nauczą się również zastosowania omówionych metod w standardowych narzędziach takich jak MS Excel czy oprogramowaniu OpenSource' wym - R- pakiet statystyczny. Metody oraz zasady przedstawione na kursie mogą być bez problemu zaimplementowane do każdego innego oprogramowania (np. SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...itp.)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 ...).

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubuskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych i specjalistów biznesowych, którzy chcą prognozować szeregi czasowe i automatyzować przepływy pracy analizy danych za pomocą R.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy technik prognozowania w R.
• Zastosować wygładzanie wykładnicze i modele ARIMA do analizy szeregów czasowych.
• Wykorzystać pakiet "forecast" do generowania dokładnych modeli prognostycznych.
• Zautomatyzować przepływy pracy prognozowania dla aplikacji biznesowych i badawczych.