R for Data Analysis and Research Treningskurs

Goal:

Mestre ferdigheten til å jobbe uavhengig med programmet SPSS for avansert bruk, dialogbokser og kommando syntaks for de valgte analytiske teknikker.

Målgruppen:

Analytikere, forskere, vitenskapsfolk, studenter og alle som ønsker å tilegne seg evnen til å bruke SPSS-pakken på avansert nivå og lære de valgte statistiske modellene. Opplæringen tar hensyn til universelle analyseproblemer og er rettet mot en spesifikk industri.

Målgruppe:

Kurset er ment for IT-spesialister som ser etter en løsning for å lagre og behandle store datasett i en distribusjonssystemmiljø.

Goal:

Dypt kunnskap om Hadoop klusteradministrasjon.

Denne instruktørledede, live opplæringskursen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivådataforskere og statistikere som ønsker å forberede data, bygge modeller og bruke maskinlæringsmetoder effektivt i sine faglige domener.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå og implementere ulike Machine Learning algoritmer.
• Forberede data og modeller for maskinlæringsapplikasjoner.
• Utføre post hoc-analyser og visualisere resultater effektivt.
• Bruk maskinlæringsmetoder på virkelige, sektorspesifikke scenarier.

Denne instruktørledede, live-opplæring (online eller på stedet) er rettet mot forskere som ønsker å lære og bruke Design of Experiments (DoE) for å forstå årsakssammenhenger mellom flere faktorer.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå fordelene ved planlagte eksperimenter over andre tilnærminger.
• Forstå årsakssammenhenger og interaksjoner mellom faktorer.
• Lære beste praksis og retningslinjer for å gjennomføre vellykkede eksperimenter.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører og designere på mellomnivå som ønsker å bruke DFSS for å sikre at kvalitet er innebygd i produktet eller prosessen fra starten av designfasen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og konseptene til Design Six Sigma (DFSS).
• Lær metodene DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) og DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify).
• Bruk DFSS-verktøy og -teknikker for å designe og optimalisere prosesser.
• Utvikle ferdigheter for å administrere og lede DFSS-prosjekter effektivt.

Dette instruktørførte, live-utdanningskurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot enhver som ønsker å lære og mestre grunnleggende prinsipper for ekonometrisk analyse og modellering.

Ved slutten av dette kurset, vil deltakerne kunne:

• Lære og forstå grunnleggende ekonometri.
• Bruke Eviews og risikosimulatorer.

Målgruppe

Finansielle eller markedsanalytikere, ledere, regnskapsførere

Kursmål

Forklare og automatisere ulike typer finansiell analyse med Microsoft Excel

Publikum

Analytikere, forskere, vitenskapsfolk, uteksaminerte og studenter, og alle som er interessert i å lære hvordan man kan fremme statistisk analyse i Microsoft Excel.

Kursmål

Dette kurset vil hjelpe deg med å øke kjennskapen til Excel og statistikk og dermed øke effektiviteten og effektiviteten i arbeidet eller forskningen din.

Dette kurset beskriver hvordan man bruker Analysis ToolPack i Microsoft Excel, statistiske funksjoner og hvordan man utfører grunnleggende statistiske prosedyrer. Det vil forklare hva Excel-begrensningene er og hvordan man kan overkomme dem.

Denne instruktørledede, live-trening (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataanalytikere og næringslivsprofesjoner som ønsker å utføre tidsrekkeprognoser og automatisere dataanalyseprosesser ved hjelp av R.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå grunnleggende prinsipper for prognoseteknikker i R.
• Bruke eksponentiell glatting og ARIMA-modeller for tidsrekkeanalyse.
• Bruke 'forecast' pakken for å generere nøyaktige prognosemodeller.
• Automatisere prognoseprosesser for næringsliv og forskningsapplikasjoner.

Denne instruktørledede, live trening (online eller på stedet) er rettet mot HR-profesjonelle som ønsker å bruke analytiske metoder for å forbedre organisasjonens ytelse. Kurset dekker både kvalitative og kvantitative, empiriske og statistiske tilnærminger.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktiske oppgaver.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne dette.

R er et gratis programmeringsspråk med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. R brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere i selskaper og akademia. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.

Dette kurset er ment for personer som allerede har bakgrunn i datavitenskap og statistikk. Forklaringene er designet enten til å fungere som en påminnelse for de som allerede er kjent med konseptene, eller til å informere de med en passende bakgrunn.

Publikum

Dette kurset er laget for analytikere, prognosemakere som ønsker å introdusere eller forbedre prognoser som kan relateres til salgsprognoser, økonomiske prognoser, teknologiprognoser, forsyningskjedestyring og etterspørsels- eller forsyningsprognoser.

Beskrivelse

Dette kurset guider delegatene gjennom en rekke metoder, rammeverk og algoritmer som er nyttige når de skal velge hvordan de skal forutsi fremtiden basert på historiske data.

Den bruker standardverktøy som Microsoft Excel eller noen åpen kildekode-programmer (spesielt R-prosjektet).

Prinsippene som dekkes i dette kurset kan implementeres av hvilken som helst programvare (f.eks. SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...)

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på nybegynnernivå til middels nivå som ønsker å utføre statistisk analyse ved hjelp av SPSS for å tolke data nøyaktig, kjøre komplekse statistiske tester og generere meningsfull innsikt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Naviger i SPSS-grensesnittet og administrer datasett effektivt.
• Utføre beskrivende og konklusjonelle statistiske analyser.
• Gjennomføre t-tester, ANOVA, MANOVA, regresjon og korrelasjonsanalyser.
• Bruk ikke-parametriske tester, hovedkomponentanalyse og faktoranalyse for avansert datatolkning.

Målgruppe

Kursformat

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til:

I denne instruktørledede, live opplæringen vil deltakerne lære å manipulere og visualisere data ved hjelp av verktøyene som er inkludert i Tidyverse.

Tidyverse er en samling av fleksible R-pakker for rengjøring, bearbeiding, modellering og visualisering av data. Noen av pakkene som er inkludert er: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr og tibble.

• Nybegynnere i R-språket
• Nybegynnere i dataanalyse og datavisualisering

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og mye praktisk trening

• Utføre dataanalyse og opprette tiltrekkende visualiseringer
• Trekke nyttige konklusjoner fra forskjellige datasett med eksempeldata
• Filtrere, sortere og summere data for å svare på utforskende spørsmål
• Omforme bearbeidet data til informativ linjediagrammer, søylediagrammer, histogramm
• Importere og filtrere data fra forskjellige datasøk, inkludert Excel, CSV- og SPSS-filer