Εκπαίδευση Quantitative Analytics στην Αθήνα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε οποιονδήποτε επιθυμεί να μάθει και να κατακτήσει τις βασικές αρχές της οικονομετρικής ανάλυσης και μοντελοποίησης.

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

• Μάθετε και κατανοήστε τις βασικές αρχές της οικονομετρίας.
• Χρησιμοποιήστε Eviews και προσομοιωτές κινδύνου.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση, δίδασκε (διαδικτύου ή στο χώρο), προσβάλλει άτομα από τον κλάδο των Ανθρώπινων Υποθέσεων και εξοχές στη ροή προσωπικού, οι οποίοι θα ήθελαν να χρησιμοποιήσουν αναλυτικές μεθόδους για τη βελτίωση της επιχειρηματικής έγκυρης λειτουργίας. Αυτό το καιρό περιλαμβάνει ποιοτικές καθώς και σειριακές, εμπειριστικές και πολυπληξούς προσεγγίσεις.

Σχήμα του Κατασκευαστικού

• Δυναμικό εκπαιδευτικό διάλογο και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.

Προεπιλεγμένες Επιλογές Διδασκαλίας

• Για να αίτησεις μια προεπιλεγμένη εκπαίδευση για αυτό το καιρό, κάνε την επικοινωνία μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

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 Αθήνα (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.