Statistics Kurs i Oslo

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (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.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å få en grundig forståelse av Six Sigma DMAIC-metodikken på Black Belt-nivå.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle en omfattende forståelse av fasene Definer, Mål, Analyser, Forbedre og Kontroller med fokus på komplekse prosjekter.
• Få ekspertise innen avanserte statistiske analyseteknikker for datadrevet beslutningstaking.
• Led store Six Sigma-prosjekter og administrer prosjektteam effektivt.
• Implementer betydelige prosessforbedringer som samsvarer med organisasjonens mål og strategier.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å ha en omfattende forståelse av DMAIC-metodikken og forberede seg på rollen som en effektiv Six Sigma Green Belts.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Få en grundig kunnskap om Definer, Mål, Analyser, Forbedre og Kontroller fasene til Six Sigma.
• Bruk et bredt spekter av Six Sigma-verktøy og teknikker effektivt innenfor hver fase av DMAIC.
• Utføre og tolke statistiske analyser for prosessforbedring.
• Planlegg, utfør og administrer et Six Sigma-prosjekt.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å ha en grunnleggende forståelse av Six Sigma og Lean prinsipper for å integrere dem og forbedre forretningsprosesser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Få en fast forståelse av Lean Six Sigma prinsipper.
• Bruk Six Sigma-metodologier for å forbedre prosesskvaliteten ved å fjerne årsakene til feil og minimere variabiliteten.
• Integre Lean og Six Sigma metodologier for å oppnå mer effektive og effisiente prosessforbedringer.
• Lære grunnleggende Lean Six Sigma verktøy og teknikker som Guldebærene kan bruke i prosessforbedringssaker, som 5S, Kaizen, og prosesskartlegging.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å forstå både Six Sigma- og Lean-prinsippene for å lede betydelige prosessforbedringsprosjekter i deres organisasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle en omfattende forståelse av hvordan Lean- og Six Sigma-metoder kan integreres for prosessforbedring.
• Få dybdekunnskap og applikasjonsferdigheter i Definer, Mål, Analyser, Forbedre og Kontroller fasene.
• Bruk avanserte statistiske verktøy for datadrevet beslutningstaking og prosessanalyse.
• Led og administrer Lean Six Sigma-prosjekter effektivt.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å få ferdighetene til å håndtere komplekse Six Sigma-prosjekter og ta en lederrolle i Six Sigma og Lean-implementeringer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utvikle en dybdeforståelse av avanserte Six Sigma og Lean metoder og verktøy.
• Lede komplekse prosessforbedringsprosjekter som er i tråd med organisasjonsstrategier.
• Utfør komplekse statistiske analyser og ta datadrevne beslutninger.
• Effektivt lede endringsinitiativer og bygge en kultur for kontinuerlig forbedring.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å ha en dypere forståelse av Six Sigma-metodikken og dens prinsipper og mestre DMAIC-prosessen.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Få kunnskap utover de grunnleggende prinsippene som dekkes i White Belte-kurset.
• Mestre DMAIC-prosessen og lær avanserte Six Sigma-verktøy.
• Lær hvordan du effektivt kan bidra til et Six Sigma-prosjektteam og samarbeide med grønne og svarte belter.
• Bruk Six Sigma-metoder til virkelige forretningsprosesser for forbedring.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å ha en grunnleggende forståelse av Six Sigma-metodikken og dens prinsipper.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om Six Sigma og lær DMAIC-prosessen.
• Forstå de spesifikke rollene og ansvaret til et hvitt belte i sammenheng med et Six Sigma-prosjekt.
• Lær hvordan du bruker Six Sigma-prinsipper for å identifisere forbedringsmuligheter og støtte Six Sigma-prosjekter i en organisasjon.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot forskere som ønsker å lære og bruke Design of Experiments (DoE) for å forstå årsak-og-virkning-forholdet mellom flere faktorer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå fordelene med utformede eksperimenter fremfor andre tilnærminger.
• Forstå årsak-virkning-forhold og interaksjoner mellom faktorer.
• Lær de beste fremgangsmåtene og retningslinjene for å gjennomføre vellykkede eksperimenter.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot alle som ønsker å lære og mestre det grunnleggende innen økonometrisk analyse og modellering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Lær og forstå det grunnleggende om økonometri.
• Bruk Eviews og risikosimulatorer.

R er et veldig populært miljø med åpen kildekode for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. Dette kurset introduserer R programmeringsspråk for studenter. Den dekker grunnleggende språk, biblioteker og avanserte konsepter. Avansert dataanalyse og grafer med virkelige data.

Publikum

Utviklere / dataanalyse

Varighet

3 dager

Format

Forelesninger og hands-on

Publikum

Analytikere, forskere, forskere, nyutdannede og studenter og alle som er interessert i å lære å forenkle statistisk analyse i Microsoft Excel .

Kursmål

Dette kurset vil bidra til å forbedre din kjennskap til Excel og statistikk, og som et resultat øke effektiviteten og effektiviteten til arbeidet ditt eller forskningen din.

Dette kurset beskriver hvordan du bruker Analyseverktøyet i Microsoft Excel , statistiske funksjoner og hvordan du utfører grunnleggende statistiske prosedyrer. Den vil forklare hva Excel begrensningen er og hvordan du kan overvinne dem.

Dataanalyse er et viktig verktøy i virksomheten i dag. Vi vil hele tiden fokusere på å utvikle ferdigheter for praktiske hender på dataanalyse. Målet er å hjelpe delegatene med å gi bevisbaserte svar på spørsmål:

Hva som har skjedd?

behandle og analysere data som produserer informative datavisualiseringer

Hva vil skje?

prognoser fremtidig ytelse evaluere prognoser

Hva bør skje?

gjøre data om til evidensbaserte forretningsbeslutninger som optimaliserer prosesser

Selve kurset kan leveres enten som et 6 dagers klasseromskurs eller eksternt over en periode på uker hvis ønskelig. Vi kan samarbeide med deg for å levere kurset som passer best for dine behov.

Det er anslått at ustrukturerte data utgjør mer enn 90 prosent av all data, mye av det i form av tekst. Blogginnlegg, tweets, sosiale medier og andre digitale publikasjoner legger kontinuerlig til denne voksende datamengden.

Dette instruktørledede, live-kurset sentrerer seg om å trekke ut innsikt og mening fra disse dataene. Ved å bruke bibliotekene R Language og Natural Language Processing (NLP) kombinerer vi konsepter og teknikker fra informatikk, kunstig intelligens og datalingvistikk for å algoritmisk forstå betydningen bak tekstdata. Dataeksempler er tilgjengelige på forskjellige språk i henhold til kundens behov.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å forberede datasett (store og små) fra ulike kilder, og deretter bruke de riktige algoritmene for å analysere og rapportere om betydningen.

Kursets format

• Delvis forelesning, dels diskusjon, tung praktisk praksis, sporadiske tester for å måle forståelse

Denne instruktørledede, liveopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot HR-fagfolk og rekrutteringsspesialister som ønsker å bruke analytiske metoder for å forbedre organisasjonens ytelse. Dette kurset dekker kvalitative så vel som kvantitative, empiriske og statistiske tilnærminger.

Kursets format

• Interaktivt foredrag og diskusjon.
• Mye øvelser og trening.

Alternativer for kurstilpasning

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Publikum

Finans- eller markedsanalytikere, ledere, regnskapsførere

Kursmål

Legge til rette for og automatisere alle slags økonomiske analyser med Microsoft Excel

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot HR-fagfolk som ønsker å bruke analytiske metoder for å forbedre organisasjonens ytelse. Dette kurset dekker kvalitative så vel som kvantitative, empiriske og statistiske tilnærminger.

Kursets format

• Interaktivt foredrag og diskusjon.
• Mye øvelser og trening.

Alternativer for kurstilpasning

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Dette kurset dekker avanserte emner innen R-programmering.

Goal:

Mestring av ferdighetene arbeid selvstendig med programmet SPSS for avansert bruk, dialogbokser og kommandospråksyntaks for de valgte analytiske teknikkene.

Adressatene:

Analytikere, forskere, forskere, studenter og alle de som ønsker å tilegne seg evnen til å bruke SPSS-pakke og avansert nivå og lære de utvalgte statistiske modellene. Opplæring tar universelle analyseproblemer, og den er dedikert til en spesifikk bransje

Publikum:

Kurset er beregnet på IT-spesialister på jakt etter en løsning for å lagre og behandle store datasett i et distribuert systemmiljø

Goal:

Dyp kunnskap om Hadoop klyngeadministrasjon.

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.

Big Data er et begrep som refererer til løsninger som er beregnet på lagring og behandling av store datasett. Disse Big Data løsningene ble utviklet av Go ogle i utgangspunktet og har utviklet og inspirert andre lignende prosjekter, hvorav mange er tilgjengelige som open source. R er et populært programmeringsspråk i finansnæringen.

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 også funnet tilhengere blant statistikere, ingeniører og forskere uten dataprogrammeringsevner som synes det er enkelt å bruke. Dens popularitet skyldes den økende bruken av data mining for forskjellige mål, for eksempel angitte annonsepriser, finne nye medisiner raskere eller finjustere økonomiske modeller. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.

Objektiv:

Delegater kan analysere store datasett, trekke ut mønstre, velge riktig variabel som påvirker resultatene, slik at en ny modell forutses med prediktive resultater.

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.

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.

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 beregnet på personer som allerede har bakgrunn innen datavitenskap og statistikk. Forklaringene som gis er laget for enten å tjene som en påminnelse til de som allerede er kjent med begrepene eller informere de med passende bakgrunn.

Publikum

Business (markedssjefer, produktledere, kundegrunnsjefer) og teamene deres; fagpersoner innen kundeinnsikt.

Oversikt

Kurset følger kundens livssyklus fra å skaffe nye kunder, administrere eksisterende kunder for lønnsomhet, beholde gode kunder og til slutt forstå hvilke kunder som forlater oss og hvorfor. Vi vil jobbe med ekte (hvis anonym) data fra en rekke bransjer, inkludert telekommunikasjon, forsikring, media og høyteknologi.

Format

Instruktørledet trening i løpet av fem halvdagers økter med øvelser i klassen samt lekser. Det kan leveres som et klasserom eller distanse (online) kurs.

Kurset er rettet mot alle som er interessert i statistisk analyse. Det gir kjennskap til Minitab og vil øke effektiviteten og effektiviteten til dataanalysen din og forbedre kunnskapen om statistikk.

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.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære avanserte teknikker for Machine Learning med R mens de går gjennom opprettelsen av en virkelig applikasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå og implementere uovervåket læringsteknikker
• Bruk klynging og klassifisering for å lage spådommer basert på data fra den virkelige verden.
• Visualiser data for raskt å få innsikt, ta beslutninger og avgrense analysen ytterligere.
• Forbedre ytelsen til en maskinlæringsmodell ved å bruke hyperparameterinnstilling.
• Sett en modell i produksjon for bruk i en større applikasjon.
• Bruk avanserte maskinlæringsteknikker for å svare på spørsmål som involverer sosiale nettverksdata, big data og mer.

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 også funnet tilhengere blant statistikere, ingeniører og forskere uten dataprogrammeringsevner som synes det er enkelt å bruke. Dens popularitet skyldes den økende bruken av data mining for forskjellige mål, for eksempel angitte annonsepriser, finne nye medisiner raskere eller finjustere økonomiske modeller. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.

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 også funnet tilhengere blant statistikere, ingeniører og forskere uten dataprogrammeringsevner som synes det er enkelt å bruke. Dens popularitet skyldes den økende bruken av data mining for forskjellige mål, for eksempel angitte annonsepriser, finne nye medisiner raskere eller finjustere økonomiske modeller. R har et bredt utvalg av pakker for data mining.

Dette kurset er en introduksjon til anvendelse av nevrale nettverk i virkelige problemer ved bruk av R-prosjektprogramvare.

Dette kurset er for dataforskere og statistikere som allerede har grunnleggende R & C++ koding ferdigheter og R-kode og trenger avanserte R koding ferdigheter.

Hensikten er å gi et praktisk avansert R-programmeringskurs til deltakere som er interessert i å anvende metodene på jobben.

Sektorspesifikke eksempler brukes for å gjøre opplæringen relevant for publikum

Dette kurset er en del av Data Scientist ferdighetssettet (Domain: Data and Technology)

Organisering – Labarbeid og praktiske eksempler på reelle data

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (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.

Goal:

Lære å jobbe med SPSS på selvstendighetsnivå

Adressatene:

Analytikere, forskere, forskere, studenter og alle de som ønsker å tilegne seg muligheten til å bruke SPSS-pakken og lære populære datautvinningsteknikker.

Dette kurset er laget for beslutningstakere hvis hovedmål ikke er å gjøre beregningen og analysen, men å forstå dem og kunne velge hva slags statistiske metoder som er relevante i strategisk planlegging av organisasjonen.

For eksempel må en prospektdeltaker ta stilling til hvor mange prøver som må samles inn før de kan ta beslutningen om produktet kommer til å bli lansert eller ikke.

Hvis du trenger lengre kurs som dekker det grunnleggende om statistisk tenking, kan du se på 5 dagers " Statistics for ledere" -opplæring.

Dette kurset er laget for personer som trenger generell statistikkkunnskap. Dette kurset kan skreddersys til et spesifikt ekspertiseområde som markedsundersøkelser, biologi, produksjon, forskning i offentlig sektor, etc...

Dette kurset dekker avansert statistikk. Den forklarer de fleste verktøyene som vanligvis brukes i forskning, analyse og prognoser. Den gir korte forklaringer på teorien bak formlene.

Dette kurset forholder seg ikke til noe spesifikt kunnskapsfelt, men kan skreddersys dersom alle delegatene har samme bakgrunn og mål.

Noen grunnleggende dataverktøy brukes i løpet av dette kurset (spesielt Excel og OpenOffice)

Dette kurset tar sikte på å gi forskere en forståelse av prinsippene for statistisk design og analyse og deres relevans for forskning innen en rekke vitenskapelige disipliner.

Den dekker noen sannsynlighet og statistiske metoder, hovedsakelig gjennom eksempler. Denne opplæringen inneholder rundt 30 % av forelesningene, 70 % av guidede quizer og laboratorier.

I tilfelle av lukket kurs kan vi skreddersy eksemplene og materialene til en spesifikk gren (som psykologiske tester, offentlig sektor, biologi, genetikk, etc...)

Ved offentlige kurs benyttes blandede eksempler.

Selv om forskjellig programvare brukes i løpet av dette kurset (Microsoft Excel til SPSS, Statgraphics, etc...), er hovedfokuset på å forstå prinsipper og prosesser som styrer forskning, resonnement og konklusjon.

Dette kurset kan leveres som et blandingskurs dvs. med lekser og oppgaver.

Tableau hjelper folk å se og forstå data.

Tableau hjelper folk å se og forstå data.

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

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

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utfør dataanalyse og lag tiltalende visualiseringer
• Tegn nyttige konklusjoner fra forskjellige datasett med eksempeldata
• Filtrer, sorter og oppsummer data for å svare på utforskende spørsmål
• Gjør behandlet data til informative linjediagrammer, søylediagrammer, histogrammer
• Importer og filtrer data fra forskjellige datakilder, inkludert Excel , CSV- og SPSS-filer

Publikum

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

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Beskrivelse:

Dette er et kurs designet for å lære R-brukere hvordan man lager webapper uten å måtte lære HTML , Java skript og CSS tvers av nettlesere.

Objektiv:

Dekker det grunnleggende om hvordan skinnende apper fungerer.

Dekker alle ofte brukte input / output / rendering / paneling-funksjoner fra Shiny-biblioteket.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot dataanalytikere og forretningsfolk på middels nivå som ønsker å utføre tidsserieprognoser og automatisere arbeidsflyter for dataanalyse ved hjelp av R.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om prognoseteknikker i R.
• Bruk eksponentiell utjevning og ARIMA-modeller for tidsserieanalyse.
• Bruk 'prognose'-pakken til å generere nøyaktige prognosemodeller.
• Automatiser arbeidsflyter for prognoser for forretnings- og forskningsapplikasjoner.

Publikum

• ledere
• utviklere
• forskere
• studenter

Kursets format

online instruksjon og diskusjon ELLER ansikt til ansikt workshops

R  er et open-source gratis programmeringsspråk for statistisk databehandling, dataanalyse og grafikk. Forskning brukes av et økende antall ledere og dataanalytikere innenfor bedrifter og akademi. R har også funnet følgere blant statistikkere, ingeniører og forskere uten dataprogrammeringsferdigheter som finner det enkelt å bruke. Dess popularitet skyldes den økende bruken av data mining for ulike formål som å sette reklamepriser, finne nye stoffer raskere eller fine-tune finansielle modeller. R har et bredt spekter av pakker for data mining.

Dette kurset dekker manipulering av objekter i R inkludert lesedata, tilgang til R pakker, skrive R funksjoner, og lage informative diagrammer. Det inkluderer analysering av data ved hjelp av vanlige statistiske modeller. Kurset lærer hvordan du bruker R-programvaren (https://www.r-project.org) både på en kommandolinje og i en grafisk brukergrensesnitt (GUI).