Six Sigma DMAIC Green Belt Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτός ο κурсος επικαλύπτει προχωρημένα θέματα στο R programming.

Αυτή η κατευθυνόμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε εργαλιώδεις υπολογιστικής διάνοιξης που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν τις συναλλαγές με αλγοριθμική καταχώρηση, Python και R.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εφαρμόζουν αλγόριθμους για την αποκτήση και πώληση αξιοπιστίων με ταχύτητα σε εξειδικευμένα διαστήματα.
• Μειώνουν τους κόστοι που σχετίζονται με τις συναλλαγές χρησιμοποιώντας αλγοριθμική καταχώρηση.
• Αυτόματα επιβλέπουν τις τιμές μετοχών και πραγματοποιούν συναλλαγές.

Το Big Data είναι ένα όρος που αναφέρεται σε λύσεις που προορίζονται για την αποθήκευση και επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων. Αναπτύχθηκαν αρχικά από τη Google, αυτές οι λύσεις Big Data εξελίχθηκαν και έφεραν σε εμφάνιση άλλα παρόμοια έγχειρήματα, από τα οποία πολλά είναι διαθέσιμα ως open-source. Το R είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στη βιομηχανία των χρηματοπιστωτικών υπηρεσιών.

Η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση εξειδικευμένου εκπαιδευτικού, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε αρχάριους διαχειριστές δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη γλώσσα προγραμματισμού R για να επεξεργάζονται δεδομένα, να εκτελούν βασική ανάλυση δεδομένων και να δημιουργούν ικανοποιητικές γραφικές παρουσιάσεις με στόχο την αξίωση ειδικών.

Στο τέλος αυτής της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τα βασικά αξίωματα της γλώσσας προγραμματισμού R.
• Εφαρμόσουν θεμελιώδεις διαδικασίες κοινής χρήσης στα δεδομένα.
• Δημιουργήσουν γραφικές παρουσιάσεις δεδομένων.

R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστικούς υπολογιστές, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημαϊκούς κύκλους. Η R βρήκε επίσης οπαδούς μεταξύ των στατιστικολόγων, των μηχανικών και των επιστημόνων χωρίς δεξιότητες προγραμματισμού στον υπολογιστή, οι οποίοι βρίσκουν εύκολο στη χρήση. Η δημοτικότητά του οφείλεται στην αυξανόμενη χρήση της εξόρυξης δεδομένων για διάφορους στόχους, όπως η ρύθμιση των τιμών διαφήμισης, η ταχύτερη εύρεση νέων φαρμάκων ή η τελειοποίηση οικονομικών μοντέλων. Το R διαθέτει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

αυτή η προσωπικά καθοδηγούμενη, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή in-person) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να προγραμματίζουν με το R στο SAS για ανάλυση συμπλοκής.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• να χρησιμοποιούν ανάλυση συμπλοκής για διαχείριση δεδομένων
• να καταλάβουν τη γλώσσα R για λύσεις συμπλοκής.
• να εφαρμόζουν ιεραρχικές και μη-ιεραρχικές συμπλοκές.
• να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες στα δεδομένα για τη βελτίωση των εργασιών.

Η ανάλυση δεδομένων είναι σήμερα ένα κρίσιμο εργαλείο στα επιχειρήματα. Θα εστιάζουμε όλη τη διάρκεια στην ανάπτυξη δεξιοτήτων για πρακτική, εφαρμοσμένη ανάλυση δεδομένων. Η στόχος είναι να βοηθήσουμε τους συμμετέχοντες να δίνουν απαντήσεις με βάση στις πληροφορίες σε ερωτήσεις: 

Τι έχει συμβεί;

• επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων
• παραγωγή ενημερωτικών οπτικοποιήσεων δεδομένων

Τι θα συμβεί;

• πρόβλεψη μελλοντικών αποδοχών
• επισήμανση των προβλέψεων

Τι θα έπρεπε να συμβεί;

• μετατροπή δεδομένων σε αποφάσεις με βάση στις πληροφορίες
• βελτιστοποίηση διαδικασιών

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να καθαρίσουν και να αναλύσουν δεδομένα, να κάνουν στατιστικές προβολές και να δημιουργήσουν διορατικές απεικονίσεις χρησιμοποιώντας αυτά τα εργαλεία.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τα βασικά των Python, R, Power Query και Power BI για ανάλυση δεδομένων.
• Καθαρίστε και οργανώστε σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας Python και Power Query.
• Εκτελέστε στατιστική ανάλυση και προβολές με το R.
• Δημιουργήστε επαγγελματικούς πίνακες εργαλείων και αναφορές με το Power BI.
• Ενσωματώστε και αναλύστε αποτελεσματικά δεδομένα από πολλαπλές πηγές.

R είναι πολύ δημοφιλής, open source περιβάλλον για στατιστικές υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Αυτό το μάθημα εισήγαγε τη γλώσσα προγραμματισμού R στους φοιτητές. Καλύπτει τα βασικά στοιχεία της γλώσσας, βιβλιοθήκες και προηγμένες έννοιες. Προηγμένη ανάλυση δεδομένων και γραφικά με αυτόντικα δεδομένα.

Ακροατήριο

Προγραμματιστές / ανάλυτες δεδομένων

Διάρκεια

3 ημέρες

Μορφή

Διδασκαλία και πρακτικά εργασίες

Αυτή η κατεύθυνση, που οδηγείται από εκπαιδευτικό (instructor-led), υπό το δάχτυλο (onsite) ή εξ αποστάσεως (online), είναι κατεύθυνση σε οποιονδήποτε τον ενδιαφέρει να μάθει και να διεξαγάγει πλήρως τα βασικά αρχίσματα της εκονομετρικής ανάλυσης και μοντελοποίησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να μάθουν και να κατανοήσουν τα βασικά αρχίσματα της εκονομετρίας.
• Να χρησιμοποιούν Eviews και προγράμματα προβλέψεων κινδύνου.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση σε ζωντανό μέρος (μέσω διαδίκτου ή στο χώρο της εταιρείας) στο Ελλάδα, προσβλέπει σε εισαγωγικά επιπέδου επαγγελματίες που θέλουν να αστυγείτονες τις βασικές εφαρμογές της R και πώς να δουλεύουν με δεδομένα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίξεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Κατανοήσουν το περιβάλλον προγραμματισμού R και τη διεπαφή RStudio.
• Εισάγουν, επεξεργάζονται και διερευνούν σημειώσεις δεδομένων χρησιμοποιώντας πρότυπα R και πακέτα.
• Εκτελούν βασική στατιστική ανάλυση και εγγραφή δεδομένων.
• Παράγουν προβολές χρησιμοποιώντας κόμβο R και ggplot2.
• Διαχειρίζονται εργασιακούς χώρους, σκέλη και πακέτα αποτελεσματικά.

Αυτή η εξειδίκευτη διαδικτύου ή επί τόπου εκπαίδευση στο Ελλάδα προσβάλλει μέσα-βαθμιανα δεδομένων αναλυτές και επιχειρηματίες που θέλουν να εκτελούν πρόβλεψη χρονοσειρών και να αυτοματοποιήσουν διαδικασίες ανάλυσης δεδομένων με τη χρήση R.

Ακολουθώντας την εξέταση, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συνιέσουν τα βασικά στοιχεία των μεθόδων πρόβλεψης στο R.
• Εφαρμόζουν μοντέλα εξοντικοποίησης και ARIMA για ανάλυση χρονοσειρών.
• Χρησιμοποιούν το πακέτο ‘forecast’ για να δημιουργήσουν ακριβείς μοντέλα πρόβλεψης.
• Αυτοματοποιούν διαδικασίες πρόβλεψης για εφαρμογές επιχειρήσεων και έρευνας.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (μέσω διαδίκτου ή εγκατεστημένη) προορίζεται για επαγγελματίες του τομέα Προσωπικού που θέλουν να χρησιμοποιήσουν αναλυτικά μέθοδα για να βελτίωσουν την επιχειρηματική δύναμη. Αυτός ο κούρσος περιλαμβάνει συστηματικές και μετρήσιμες, όπως και εμπειρικές και στατιστικές προσεγγίσεις.

Σχέδιο του Κούρσου

• Δυναμική μάθηση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.

Προεπιλεγμένες Επιλογές Καθοδήγησης

• Για να αίτησετε μια προσωπικοποιημένη εκπαίδευση για αυτό τον κούρσο, επικοινώνετε μαζί μας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να πραγματοποιήσουν στατιστική ανάλυση χρησιμοποιώντας SPSS για την ακριβή ερμηνεία των δεδομένων, την εκτέλεση σύνθετων στατιστικών δοκιμών και τη δημιουργία σημαντικών πληροφοριών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Πλοηγηθείτε στη διεπαφή SPSS και διαχειριστείτε αποτελεσματικά τα σύνολα δεδομένων.
• Εκτελέστε περιγραφικές και συμπερασματικές στατιστικές αναλύσεις.
• Διεξαγωγή t-test, ANOVA, MANOVA, παλινδρόμησης και αναλύσεις συσχέτισης.
• Εφαρμόστε μη παραμετρικές δοκιμές, ανάλυση κύριων συνιστωσών και ανάλυση παραγόντων για προηγμένη ερμηνεία δεδομένων.

Παρεύσιμο

Σχήμα της εκπαιδευτικής μάθησης

Κατά το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής μάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Σε αυτή την εκπαιδευτική μάθηση με πρόσωπο εξηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να ελέγχουν και να απεικονίζουν δεδομένα χρησιμοποιώντας τα εργαλεία που περιλαμβάνονται στο Tidyverse.

Το Tidyverse είναι μια συλλογή ρολόηγων ακτινού περιβάλλον (R) για καθαρισμό, επεξεργασία, μοντελοποίηση και απεικόνιση δεδομένων. Κάποια από τα ρολόηγα που περιλαμβάνονται είναι: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr και tibble.

• Αρχάριοι στη γλώσσα R
• Αρχάριοι στην ανάλυση και την απεικόνιση δεδομένων

• Μέρος λόγου, μέρος συζήτησης, ασκήσεις και πολύπλοκη εφαρμογή

• Να εκτελέσουν ανάλυση δεδομένων και να δημιουργήσουν υπεύθυνες αποδείξεις
• Να συλλέξουν επωφελείς κατασκευές από διάφορες σημειώσεις πίνακες δεδομένων
• Να φίλτραρουν, να ταξινομήσουν και να συμπεριφέρουν δεδομένα για να απαντήσουν σε προσκαρτώρηση ερωτήσεις
• Να μετατρέψουν τα επεξεργασμένα δεδομένα σε πληροφοριακά γραφήματα γραμμών, ορόσωμα-χάρτες και ιστόγραμμα
• Να εισάγουν και να φίλτραρουν δεδομένα από ποικιλούς πηγές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων Excel, CSV και αρχεία SPSS