Εκπαίδευση Statistics στην Αθήνα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς και σχεδιαστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το DFSS για να διασφαλίσουν ότι η ποιότητα ενσωματώνεται στο προϊόν ή στη διαδικασία από την αρχή της φάσης σχεδιασμού.

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

• Κατανοήστε τις αρχές και τις έννοιες του Design Six Sigma (DFSS).
• Μάθετε τις μεθοδολογίες DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) και DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify).
• Εφαρμόστε εργαλεία και τεχνικές DFSS για το σχεδιασμό και τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών.
• Αναπτύξτε δεξιότητες για τη διαχείριση και την αποτελεσματική καθοδήγηση έργων DFSS.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν μια εις βάθος κατανόηση της μεθοδολογίας Six Sigma DMAIC σε επίπεδο Μαύρης Ζώνης.

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

• Αναπτύξτε μια ολοκληρωμένη κατανόηση των φάσεων Ορισμός, Μέτρηση, Ανάλυση, Βελτίωση και Έλεγχος με έμφαση σε πολύπλοκα έργα.
• Αποκτήστε τεχνογνωσία σε προηγμένες τεχνικές στατιστικής ανάλυσης για λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων.
• Καθοδηγήστε έργα Six Sigma μεγάλης κλίμακας και διαχειριστείτε αποτελεσματικά τις ομάδες έργου.
• Εφαρμόστε σημαντικές βελτιώσεις στη διαδικασία που ευθυγραμμίζονται με τους στόχους και τις στρατηγικές του οργανισμού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να έχουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση της μεθοδολογίας DMAIC και να προετοιμαστούν για το ρόλο μιας αποτελεσματικής Πράσινης Ζώνης Six Sigma.

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

• Αποκτήστε εμπεριστατωμένη γνώση των φάσεων Ορισμός, Μέτρηση, Ανάλυση, Βελτίωση και Έλεγχος του Six Sigma.
• Εφαρμόστε ένα ευρύ φάσμα εργαλείων και τεχνικών Six Sigma αποτελεσματικά σε κάθε φάση του DMAIC.
• Εκτέλεση και ερμηνεία στατιστικών αναλύσεων για βελτίωση της διαδικασίας.
• Σχεδιάστε, εκτελέστε και διαχειριστείτε ένα έργο Six Sigma.

Αυτή η εκπαιδευτική καθοδήγηση σε ύφεση (online ή offline) στο Αθήνα προσβλέπει σε εισαγωγικά επίπεδα επαγγελματίες που θέλουν να αποκτήσουν βασική κατανόηση των αρχών Six Sigma και Lean για να τις ενσωματώσουν και να βελτιώσουν τις επιχειρηματικές διαδικασίες.

Τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αποκτήσουν καθαρά αντιληπτές των Lean Six Sigma αρχών.
• Χρησιμοποιήσουν τεχνικές Six Sigma για να βελτιώσουν την ποιότη των διαδικασιών αφαιρώντας τους προκάθεστους καταστάσεων σφαλμάτων και μειώνοντας τη διακύμανση.
• Ενσωματώσουν Lean και Six Sigma τεχνικές για να επιτευξούν πιο αποδοτικά και αποτελεσματικά βελτιώσεις στις διαδικασίες.
• Διδάξουν τα βασικά Lean Six Sigma εργαλεία και τεχνικές που μπορούν να εφαρμόσουν οι Yellow Belts σε διαδικτυακούς βελτιωτικούς έργα, όπως το 5S, Kaizen και το mapping process.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις αρχές του Six Sigma και του Lean προκειμένου να ηγηθούν σημαντικών έργων βελτίωσης διαδικασιών στους οργανισμούς τους.

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

• Αναπτύξτε μια ολοκληρωμένη κατανόηση του τρόπου με τον οποίο οι μεθοδολογίες Lean και Six Sigma μπορούν να ενσωματωθούν για τη βελτίωση της διαδικασίας.
• Αποκτήστε εις βάθος γνώσεις και δεξιότητες εφαρμογής στις φάσεις Ορισμός, Μέτρηση, Ανάλυση, Βελτίωση και Έλεγχος.
• Εφαρμόστε προηγμένα στατιστικά εργαλεία για λήψη αποφάσεων και ανάλυση διαδικασιών βάσει δεδομένων.
• Καθοδηγήστε και διαχειριστείτε Lean έργα Six Sigma αποτελεσματικά.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν τις δεξιότητες για να χειριστούν πολύπλοκα έργα Six Sigma και να αναλάβουν ηγετικό ρόλο σε εφαρμογές Six Sigma και Lean.

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

• Αναπτύξτε μια σε βάθος κατανόηση των προηγμένων μεθοδολογιών και εργαλείων Six Sigma και Lean.
• Οδηγήστε έργα βελτίωσης πολύπλοκων διαδικασιών που ευθυγραμμίζονται με τις οργανωτικές στρατηγικές.
• Εκτελέστε σύνθετες στατιστικές αναλύσεις και λάβετε αποφάσεις βάσει δεδομένων.
• Ηγείστε αποτελεσματικά τις πρωτοβουλίες αλλαγής και οικοδομήστε μια κουλτούρα συνεχούς βελτίωσης.

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή διεξαγωγή τρέning στη Αθήνα (online ή μέσω web) προσβάλλει αρχικό επίπεδου επαγγελματίες που θέλουν να κερδίσουν μια βεβιαίως γνώση της διαδικασίας Six Sigma και των αρχών της, καθώς και να εξοικονομήσουν στη διαδικασία DMAIC.

Με το τέλος αυτής της διεξαγωγής, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κερδίσουν γνώση πέρα από τις βασικές αρχές που καλύφθηκαν στο μάθημα White Belt.
• Εξοικειωθούν με τη διαδικασία DMAIC και να μάθουν προβληματικά εργαλεία Six Sigma.
• Μάθετε πώς να συμβάλετε αποτελεσματικά σε ένα ομάδα project Six Sigma και να συνεργαστείτε με Green και Black Belts.
• Αποδεχθείτε τις διαδικασίες Six Sigma σε πραγματικές επιχειρηματικές διαδικασίες για βελτίωση.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη σε Αθήνα (οnline ή προσωπικό) στ目似乎在翻译过程中断了。以下是剩余内容的希腊语翻译：

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη (οnline ή προσωπικό) στοχεύει σε αρχάκους επαγγελματίες που θέλουν να έχουν μια βασική κατανόηση της μεθοδολογίας Six Sigma και των αρχών της.

Τέλος αυτής της διάλεξης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία του Six Sigma και να μάθουν τη διαδικασία DMAIC.
• Να κατανοήσουν τις ειδικές ρόλους και ευθύνες ενός White Belt σε μια Six Sigma προγραμματισμό.
• Να μάθουν πώς να εφαρμόσουν τις αρχές του Six Sigma για να αναπτύξουν ευκαιρίες βελτίωσης και να υποστηρίξουν Six Sigma προγράμματα μέσα σε έναν οργανισμό.

Σχήμα της διάλεξης

• Διαλογική εκπρόσωπη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές δραστηριότητες.
• Εφαρμογή σε όχημα εργασίας με ζωντανό περιβάλλον.

Επιλογές προσαρμογής της διάλεξης

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή τη διάλεξη, παρακαλώ κοιτάξτε μας για να ορίσουμε.

Αудитένσια

• Διαχειριστές
• Επαγγελματίες

εισαγωγή στο Six Sigma

• Περιέγραφη του Six Sigma
• Ιστορία και πλαίσιο Six Sigma
• Η σημασία του Six Sigma στη επιχείρηση
• Κλειδί αρχές και όροι
• Η ιєρарxία του Six Sigma

Κατανόηση της διαδικασίας DMAIC

• Περιέγραφη του DMAIC (Οριοθετήστε, Μέτρηση, Ανάλυση, βελτίωση, Ελεγχός)
• Η φάση διαφοροποίησης: Υποδήλωση του προβλήματος
• Η φάση μέτρησης: Διεθνής συναλλαγή δεδομένων
• Η φάση ανάλυσης: Υποδήλωση των ρίζων προβλήματος
• Η φάση βελτίωσης: Εισαγωγή λύσεων
• Η φάση ελέγχου: Διατήρηση των βελτιώσεων

Βασικά εργαλεία και τεχνικές Six Sigma

• Εισαγωγή στα βασικά εργαλεία Six Sigma
• Διάγραμμα ποδηλάτου και φυλακές
• Σχηματισμός αιτίας-επακόλουθο
• Λίστες ελέγχου και τεχνικές συλλογής δεδομένων
• Διαγράμματα Pareto
• Εισαγωγή στη Στατιστική Κυκλοφορίας Ελέγχου (SPC)

Ρόλος ενός White Belt σε Six Sigma προγράμματα

• Ο ρόλος και οι ευθύνες ενός White Belt
• Συνεργασία με Green και Black Belts
• Συμμετοχή σε Six Sigma προγράμματα
• Υπόδειξη ευκαιριών βελτίωσης

Εφαρμογή Six Sigma στο περιβάλλον εργασίας

• Κατανόηση της οργανικής αντίδρασης Six Sigma
• Περιπτώσεις: Επιτυχούς Six Sigma προγράμματα
• Κατανίψη κοινών εμποδίων στη μετέφερση του Six Sigma
• Συμβουλές για συνεχή βελτίωση

Περίληψη και επόμενα βήματα

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση σε ύφος (διαπρόσωπα ή διαπαραλλάκτια) στο Αθήνα, προσανατολίζεται σε επιστήμονες που θέλουν να μάθουν και να χρησιμοποιήσουν το Design of Experiments (DoE) για να καταλάβουν τα αιτία-αποτελέσματος σχέσεις μεταξύ πολλών παραγόντων.

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

• Καταλάβουν τα πλεονεκτήματα των σχεδιασμένων πειραμάτων σε σύγκριση με άλλες προσεγγίσεις.
• Καταλάβουν τις αιτία-αποτελέσματος σχέσεις και τις επαλήθευσης μεταξύ παραγόντων.
• Μάθουν τις καλές πρακτικές και τις οδηγίες για να διεξάγουν επιτυχή πειραματικό.

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.

R είναι ένα πολύ δημοφιλές, ανοιχτό πρόγραμμα περιβάλλον για τακτική υπολογιστική εργασία, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Αυτός ο κύκλος μαθημάτων παρουσιάζει τη γλώσσα προγραμματισμού R στους φοιτητές.  Καλύπτει τα βασικά στοιχεία της γλώσσας, τα βιβλιοθήκες και τα πρότυπα που θεωρούνται προωθημένα.  Πρόωτες αναλύσεις δεδομένων και γράφημα με πραγματικά δεδομένα.

Διάσπασμα

Πρόγραμμα / ανάλυση δεδομένων

Διάρκεια

3 ημέρες

Μορφή

Λόγοι και πράξη

Κοινότητα

Αναλυτές, έρευνες, επιστήμονες, διπλωματοφόροι και φοιτητές και όποιος είναι ενδιαφερόμενος να μάθει πώς να αυξήσει τη στατιστική ανάλυση στο Microsoft Excel.

Στόχοι του μαθήματος

Αυτό το μάθημα θα σας βοηθήσει να ενισχύσετε τη γνώση σας για Excel και τη στατιστική, αυξάνοντας ως αποτέλεσμα την αποτελεσματικότητα και αποδοτικότητα στο εργασία ή την έρευνά σας.

Το μάθημα περιγράφει πώς να χρησιμοποιήσετε το Analysis ToolPack στο Microsoft Excel, στατιστικές λειτουργίες και πώς να εκτελέσετε βασικές στατιστικές διαδικασίες. Θα εξηγήσει τι περιορισμοί έχει το Excel και πώς να τους αντιμετωπίσετε.

Η ανάλυση δεδομένων είναι μια βασική πρότυπη στη επιχειρηματική κοινότητα σήμερα. Θα προσδίδουμε φως στην ανάπτυξη δεξιοτήτων για πραγματική, πρακτική ανάλυση δεδομένων. Το στόχος είναι να βοηθήσουμε τους μετέχοντες να δώσουν απαντήσεις με βάση στοιχεία: 

Τι έγινε;

• επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων
• παραγωγή ενημερωτικών διαγραμμάτων δεδομένων

Τι θα συμβεί;

• πρόβλεψη μελλοντικής επέμβασης
• αξιολόγηση των προβλέψεων

Τι θα πρέπει να συμβεί;

• μετάθεση δεδομένων σε αποφάσεις επιχειρηματικής πληροφόρησης
• οικονομία διαδικασιών

Η εκπαιδευτική μάθηση μπορεί να παρέχεται σε χτύπος 6 μερών τάξης ή υπόδιπλως κατά μήκος εβδομάδων αν προτιμάτε. Μπορούμε να συνεργαστούμε για να παρέχουμε τη μάθηση κατά τον καλύτερο τρόπο που αντανακλαστικά συμβαδίζει με τις χρεώσεις σας.

Υπολογίζεται ότι τα μη δομημένα δεδομένα αντιπροσωπεύουν περισσότερο από το 90 τοις εκατό όλων των δεδομένων, μεγάλο μέρος αυτών σε μορφή κειμένου. Οι αναρτήσεις ιστολογίου, τα tweets, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλες ψηφιακές δημοσιεύσεις προσθέτουν συνεχώς σε αυτόν τον αυξανόμενο όγκο δεδομένων.

Αυτό το ζωντανό μάθημα υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών επικεντρώνεται στην εξαγωγή πληροφοριών και νοήματος από αυτά τα δεδομένα. Χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθήκες R Language και Natural Language Processing (NLP), συνδυάζουμε έννοιες και τεχνικές από την επιστήμη των υπολογιστών, την τεχνητή νοημοσύνη και την υπολογιστική γλωσσολογία για να κατανοήσουμε αλγοριθμικά το νόημα πίσω από τα δεδομένα κειμένου. Τα δείγματα δεδομένων είναι διαθέσιμα σε διάφορες γλώσσες ανά απαίτηση πελάτη.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης οι συμμετέχοντες θα μπορούν να προετοιμάσουν σύνολα δεδομένων (μεγάλα και μικρά) από διαφορετικές πηγές και στη συνέχεια να εφαρμόσουν τους σωστούς αλγόριθμους για να αναλύσουν και να αναφέρουν τη σημασία τους.

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, εν μέρει συζήτηση, βαριά πρακτική εξάσκηση, περιστασιακές δοκιμές για τη μέτρηση της κατανόησης

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.

Κοινό

Οικονομικοί αναλυτές ή αναλυτές της αγοράς, διευθυντικά στελέχη, λογιστές

Στόχοι μαθήματος

Διευκολύνουν και αυτοματοποιούν κάθε είδους οικονομική ανάλυση με το Microsoft Excel

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.

Αυτός ο κурсος επικαλύπτει προχωρημένα θέματα στο R programming.

Goal:

Μάστερ της δεξιότητας για ανεξάρτητη εργασία με το πρόγραμμα SPSS για προχωρημένη χρήση, διαλόγου κουτιών και γλώσσας εντολών για τις επιλεγμένες αναλυτικές τεχνικές.

Οι πρόσωποι που ενδιέφεραν:

Αναλύτες, μελετητές, επιστήμονες, φοιτητές και όλες αυτές που θέλουν να κατορθώσουν να χρησιμοποιούν το σύγχρονο πακέτο SPSS εντελώς και να μάθουν τις επιλεγμένες ιστορικές μοντέλων. Η εκπαίδευση παίρνει γενικό αναλυτικό προβλήματα και είναι υποχρεωμένη σε μια συγκεκριμένη βιομηχανία

Πληθυσμός:

Το μάθημα προορίζεται για ειδικές του IT που αναζητούν λύση για τη αποθήκευση και επεξεργασία μεγάλων σημείων δεδομένων σε περιβάλλον διανεμημένου συστήματος

Goal:

Καθολική γνώση στην διαχείριση κλάστερ Hadoop.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (μέσω διαδίκτου ή ενώπιον) στη Αθήνα προσβάλλει διαστασιοχωρημένους δεδομένων επιστήμονες και στατιστικούς που θέλουν να αναθέσουν δεδομένα, να κατασκευάσουν μοντέλα και να εφαρμόσουν τεχνητή συναισθηματικότητα (machine learning) αποτελεσματικά στις επαγγελματικές περιοχές τους.

Ταξιδιωτής την τελική φάση αυτής της εκπαιδεύσεις, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνιέσουν και πράξουν διάφορα Machine Learning αλγόριθμους.
• Αντίζεστε τα δεδομένα και τα μοντέλα για εφαρμογές τεχνητής συναισθηματικότητας.
• Εκτελούνται ανάλυση μετά την πρώτη εφαρμογή και υποδηλώνουν τα αποτελέσματα αποτελεσματικά.
• Εφαρμόζουν τεχνητή συναισθηματικότητα (machine learning) μέθοδοι σε πραγματικοί κλάδο-εξατομίτευτο επιχειρήσεις.

Big Data είναι ένας όρος που αναφέρεται σε λύσεις που προορίζονται για την αποθήκευση και την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων. Αναπτύχθηκαν αρχικά από την Go Ogle, οι λύσεις αυτές Big Data έχουν εξελιχθεί και εμπνευστούν από άλλα παρόμοια έργα, πολλά από τα οποία είναι διαθέσιμα ως open-source. R είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στον χρηματοπιστωτικό κλάδο.

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.

Σκοπός:

Οι εκπρόσωποι μπορούν να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων, να εξάγουν μοτίβα, να επιλέξουν τη σωστή μεταβλητή που επηρεάζει τα αποτελέσματα, έτσι ώστε να προβλέπεται ένα νέο μοντέλο με προγνωστικά αποτελέσματα.

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. Το R διαθέτει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Η R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα για στατιστικούς υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Το R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διευθυντών και αναλυτών δεδομένων σε εταιρείες και ακαδημαϊκό κόσμο. Το R διαθέτει μεγάλη ποικιλία πακέτων για εξόρυξη δεδομένων.

Η R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοιχτού κώδικα για στατιστικούς υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Το R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διευθυντών και αναλυτών δεδομένων εντός εταιρειών και ακαδημαϊκού κόσμου. Το R διαθέτει μεγάλη ποικιλία πακέτων για εξόρυξη δεδομένων.

Αυτός ο κούρσος είναι προσανατολισμένος σε άτομα με υποβάθμια στατιστική και επιστήμη δεδομένων. Οι εξηγήσεις που δίνονται σχεδιάστηκαν ώστε να λειτουργούν ως επεκτάθεση για αυτούς που ήδη είναι εξοικειωμένοι με τα ονόματα, ή να διευκρινίζουν αυτούς που έχουν κατάλληλη υποβάθμια.

Κοινό

Ιδιοκτήτες Business (διαχειριστές μάρκετινγκ, διαχειριστές προϊόντων, διευθυντές πελατών) και τις ομάδες τους · πελάτες εμπειρογνωμόνων.

ΣΦΑΙΡΙΚΗ ΕΙΚΟΝΑ

Το μάθημα ακολουθεί τον κύκλο ζωής των πελατών από την απόκτηση νέων πελατών, τη διαχείριση των υφιστάμενων πελατών για κερδοφορία, τη διατήρηση καλών πελατών και τέλος την κατανόηση των πελατών που μας αφήνουν και γιατί. Θα εργαστούμε με πραγματικά (εάν είναι ανώνυμα) δεδομένα από μια ποικιλία βιομηχανιών, συμπεριλαμβανομένων των τηλεπικοινωνιών, της ασφάλισης, των μέσων ενημέρωσης και της υψηλής τεχνολογίας.

Μορφή

Εκπαίδευση με καθοδηγητή εκπαιδευτή κατά τη διάρκεια πέντε συνεδριών μισής ημέρας με ασκήσεις στην τάξη καθώς και με την εργασία στο σπίτι. Μπορεί να παραδοθεί ως αίθουσα διδασκαλίας ή σε απόσταση (online).

Ο κούρσος προσανατολίζεται σε όποιον ενδιαφέρεται για στατιστική ανάλυση. Παρέχει γνώσεις για το Minitab και θα αυξήσει την αποδοτικότητα και αποτελεσματικότητά σας στην ανάλυση δεδομένων και θα βελτιώσει τη γνώση σας στατιστική.

R είναι μια δωρεάν, ανοιχτού κώδικα γλώσσα προγραμματισμού για στατιστική υπολογιστικό, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Το R χρησιμοποιείται από μια όλο και μεγαλύτερη πληθυσμιά διευθυντών και αναλυτών δεδομένων σε εταιρείες και εκπαιδευτικές οργανώσεις. Το R προσφέρει μια ευρεία γama ταινιών για την ανάλυση δεδομένων.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν προηγμένες τεχνικές για το Machine Learning με το R καθώς προχωρούν στη δημιουργία μιας εφαρμογής πραγματικού κόσμου.

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

• Κατανόηση και εφαρμογή τεχνικών μάθησης χωρίς επίβλεψη
• Εφαρμόστε ομαδοποίηση και ταξινόμηση για να κάνετε προβλέψεις με βάση τα δεδομένα του πραγματικού κόσμου.
• Οπτικοποιήστε δεδομένα για να αποκτήσετε γρήγορα ιδέες, να λάβετε αποφάσεις και να βελτιώσετε περαιτέρω την ανάλυση.
• Βελτιώστε την απόδοση ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας συντονισμό υπερ-παραμέτρων.
• Βάλτε ένα μοντέλο στην παραγωγή για χρήση σε μεγαλύτερη εφαρμογή.
• Εφαρμόστε προηγμένες τεχνικές μηχανικής εκμάθησης για να απαντήσετε σε ερωτήσεις που αφορούν δεδομένα κοινωνικών δικτύων, μεγάλα δεδομένα και πολλά άλλα.

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.

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.

Αυτός ο κατεύθυνσης είναι μια εισαγωγή στην εφαρμογή νευρωνικών δικτύων σε πραγματικά προβλήματα χρησιμοποιώντας το λογισμικό R-project.

Αυτός ο κατεύθυνσης είναι για δεδομένων επιστήμονες και στατιστικούς που ήδη διαθέτουν βασικές γνώσεις C++ κωδικοποίησης R & και χρήση του R και χρειάζονται προχωρημένες γνώσεις κωδικοποίησης R.

Το στόχος είναι να δώσει μια πρακτική προχωρημένη οθόνη κωδικοποίησης R για τους συμμετέχοντες ενδιαφερόμενους για την εφαρμογή των μεθόδων στο εργασιακό περιβάλλον.

Χρησιμοποιούνται τομεακοί παραδείγματα για να κάνουν την εκπαίδευση σχετική με το κοινό

Αυτός ο κατεύθυνσης είναι μέρος του πακέτου δεξιοτήτων του Δεδομένων Επιστήμονα (Τομέας: Δεδομένα και Τεχνολογία)

Οργάνωση - Εργασία στο Labor και πρακτικά περιπτώσεις με πραγματικά δεδομένα

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.

Goal:

Μαθαίνω να δουλεύω με το SPSS σε επίπεδο ανεξαρτησίας

Οι αποδέκτες:

Αναλυτές, ερευνητές, επιστήμονες, φοιτητές και όλοι όσοι θέλουν να αποκτήσουν τη δυνατότητα να χρησιμοποιούν το πακέτο SPSS και να μάθουν δημοφιλείς τεχνικές εξόρυξης δεδομένων.

Αυτός ο κατεύθυνσης διδάσκουν για ανθρώπους που λαμβάνουν αποφάσεις, τουλάχιστον όχι για να κάνουν την υπολογιστική και αναλυτική εργασία, αλλά για να τις κατανοήσουν και να είναι σε θέση να επιλέξουν ποιες στατιστικές μεθόδους είναι εφικτές για τη στρατηγική προθεσμική χάραξη της οργάνωσης.

Για παράδειγμα, ένας ενδιαφέρων μέτοχος χρειάζεται να λάβει απόφαση γι' αυτό πόσα δείγματα πρέπει να συλλεχθούν πριν μπορούν να καταλήξουν σε λήψη απόφασης γι' αυτό αν το προϊόν θα εκτίθεται ή όχι.

Αν χρειάζεστε μια μεγαλύτερη διάρκεια κατεύθυνσης που συμπεριλαμβάνει τα βασικά στοιχεία της στατιστικής φροντίδας, δείτε τη 5-ημερή "Statistics για Διαχειριστές" εκπαιδευτικό πρόγραμμα.

Αυτό το μάθημα έχει δημιουργηθεί για άτομα που απαιτούν γενικές δεξιότητες στατιστικής. Αυτό το μάθημα μπορεί να προσαρμοστεί σε έναν συγκεκριμένο τομέα εξειδίκευσης όπως η έρευνα αγοράς, η βιολογία, η μεταποίηση, η έρευνα του δημόσιου τομέα κ.λπ.

Αυτός ο εκπαιδευτικός κύκλος περιέχει προηγμένες στατιστικές. Περιγράφει τους περισσότερους εργαλείους που χρησιμοποιούνται συχνά στην έρευνα, ανάλυση και πρόβλεψη. Παρέχει σύντομες εξηγήσεις για τη θεωρία πίσω από τις σχέσεις.

Αυτός ο κύκλος δεν σχετίζεται με κάποια ειδική περιοχή γνώσης, αλλά μπορεί να ψαξειφυγεί αν όλοι οι συμμετέχοντες έχουν το ίδιο πίστωμα και στόχους.

Χρησιμοποιούνται κάποια βασικά υπολογιστικά εργαλεία κατά τη διάρκεια αυτού του κύκλου (σημαντικά Excel και OpenOffice)

Αυτός ο κούρσος στοχεύει να δώσει στους έρευνητές κατανόηση των αρχών της πιθανολογικής καταμέτρησης και ανάλυσης και τη σημασία τους για τη ζωή της ερεύνας σε μια ποικιλία επιστημονικών κλάδων.

Καλύπτει κάποιες πιθανότητες και στατιστικές μέθοδο, κυρίως μέσα από παραδείγματα. Αυτή η εκπαίδευση περιλαμβάνει γύρο 30% λекции, 70% καθοδηγημένων εξετάσεων και laboratoria.

Σε περίπτωση ολοκληρωμένου κούρσου, μπορούμε να σχεδιάσουμε τα παραδείγματα και τα υλικά για έναν ειδικό κλάδο (όπως δοκιμές ψυχολογίας, τον δημόσιο τομέα, βιολογία, γενετική ο.τ.λ...)

Σε περίπτωση δημόσιου κούρσου, χρησιμοποιούνται μεγάλα παραδείγματα.

Θα χρησιμοποιήσει διάφορο λογισμικό κατά τη διάρκεια αυτού του κούρσου (Microsoft Excel ως SPSS, Statgraphics ο.τ.λ...) αλλά η κύρια πρόσβαση είναι στην κατανόηση των αρχών και τη διαδικασία που χορηγεί στην έρευνα, λογική και συμπέρασμα.

Αυτός ο κούρσος μπορεί να παρουσιαστεί ως ενδυνάμωση, δηλαδή με σπουδαστές και ασκήσεις.

Το Tableau βοηθά τους ανθρώπους να διαβεβαιωθούν και να καταλάβουν τα στοιχεία.

Tableau βοηθάει τους ανθρώπους να δείτε και να καταλάβετε τα στοιχεία.

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

Περιγραφή: 

Αυτός είναι ένας κούρσος σχεδιασμένος για να διδάξει τους χρήστες R να δημιουργούν προσωπικά εφαρμογές web χωρίς να χρειάζεται να μάθουν cross-browser HTML, Javascript, και CSS.

Σκοπός:

Καλύπτει τα βασικά στοιχεία της λειτουργίας των εφαρμογών Shiny.

Καλύπτει όλες τις κοινά χρησιμοποιούμενες συναρτήσεις εισόδου/εξόδου/παρουσίασης/κεφαλαιών από το βιβλιοθήκη Shiny.

Αυτή η εξειδίκευτη διαδικτύου ή επί τόπου εκπαίδευση στο Αθήνα 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.

Κοινό

• διευθυντές
• προγραμματιστές
• Επιστήμονες
• Φοιτητές

Μορφή του μαθήματος

on-line διδασκαλία και συζήτηση ή εργαστήρια πρόσωπο με πρόσωπο

R  είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστική υπολογιστική, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Η έρευνα χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημίες. Η R έχει επίσης βρει οπαδούς μεταξύ των στατιστικών, των μηχανικών και των επιστημόνων χωρίς δεξιότητες προγραμματισμού υπολογιστών που το βρίσκουν εύκολο στη χρήση. Η δημοτικότητά του οφείλεται στην αυξανόμενη χρήση της εξόρυξης δεδομένων για διάφορους σκοπούς, όπως ο καθορισμός των τιμών διαφήμισης, η ταχύτερη αναζήτηση νέων φαρμάκων ή τα οικονομικά μοντέλα. R έχει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Αυτό το μάθημα καλύπτει τη χειραγώγηση των αντικειμένων στο R συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων ανάγνωσης, την πρόσβαση σε πακέτα R, τη γραφή λειτουργιών R και τη δημιουργία ενημερωτικών γραφικών. Περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας κοινά στατιστικά μοντέλα. Το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε το λογισμικό R (https://www.r-project.org) τόσο σε μια γραμμή εντολών όσο και σε μια γραφική διεπαφή χρήστη (GUI).