Διαδίκτυος Statistics Καλλιέργεια στην Ελλάδα

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (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 Ελλάδα (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.

To ο R Markdown είναι ένα πλαίσιο αυτορεδακτικής που συνδυάζει τρέχον κώδικα R με διηγηματικό κείμενο για να δημιουργήσει δυναμικά και αναπαραγωγικά έγγραφα.

Αυτή η εκπαίδευση με εξηγητή (online ή on-site) απευθύνεται σε χρήστες R των αρχικών και διάμεσου επιπέδων που επιθυμούν να δημιουργήσουν αυτοματοποιημένα, δυναμικά έγγραφα με το R Markdown για εσωτερική εγγραφή, έρευνα και δημοσίευση στο διαδίκτυο.

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

• Να δημιουργήσουν έγγραφα R Markdown με ενσωματωμένους κώδικα R chunks και τυποποιημένο κείμενο.
• Να παράγουν έξοδο σε πολλαπλά διατυπώματα, συμπεριλαμβανόμενων HTML, PDF και Word.
• Να χρησιμοποιούν παραμετρικά έγγραφα και το δυναμικό περιεχόμενο με συνθήκες.
• Να προσαρμογέουν την εμφάνιση των έγγραφων με θέματα, πρότυπα και LaTeX για αξιόλογη παρουσίαση.

Μορφή του μαθήματος

• Ενεργός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλές άσκησεις και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρονομίας σε ένβιοι εργαστήριο.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να ζητήσετε κατασκευασμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα, live (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεεταξύ-επίπεδου, που επιθυμούν να έχουν ανάληψη της DMAIC μεθοδολογίας και να εκφράσουν ρόλο αποτελεeffective Six Sigma Green Belts.

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

• Να αποκτήσουν πλήρη γνώση των φάσεων Define, Measure, Analyze, Improve και Control (DMAIC) του Six Sigma.
• Να εφαρμόζουν μια γκράτο οπλα Six Sigma και τεχνικές αποδοτικά σε κάθε φάση του DMAIC.
• Να εκτελούν και να ερμηνεύουν στατιστικές αναλύσεις για τη βελτίωση της διαδικασίας.
• Να προγραμματίζουν, να εκτελούν και να διαχειρίζονται ένα πρότυπο Six Sigma.

Αυτή η καθοδήγηση, υπό εξέταση από δάσκαλο (online ή on-site) σε Ελλάδα, απευθύνεται σε επαγγελματικούς με βασική γνώση που επιθυμούν να αποκτήσουν ένα θεμελιώδες κατανόημα των αρχών Six Sigma και Lean, για να τα συνδυάσουν και να βελτιώσουν επιχειρηματικές διαδικασίες.

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

• Αποκτήσουν αλληλεγγύη των βασικών αρχών του Lean Six Sigma.
• Χρησιμοποιήσουν τις μεθόδους Six Sigma για να βελτιώσουν την ποιότητα των διαδικασιών, αφαιρώντας τις αιτίες των ελλείψεων και ελαχιστοποιώντας την παρεξόδο.
• Συνδυάσουν τις μεθόδους Lean και Six Sigma για να επιτύχουν ακόμη πιο αποδοτικές και αποτελεσματικές βελτιώσεις διαδικασιών.
• Να εκπαιδεύσουν τα βασικά εργαλεία και τεχνικές Lean Six Sigma που μπορούν να εφαρμοστούν από Κίτρινες Ζώνες σε βελτιωτικά έργα διαδικασιών, όπως το 5S, Kaizen και χάρτης διαδικασίας.

Αυτή η καθοδήγηση με κάθε τμήμα, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή όντως) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να κατανοήσουν τόσο τις αρχές του Six Sigma όσο και του Lean, για να ηγούνται σημαντικών βελτιώσεων διαδικασιών στις επιχειρήσεις τους.

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

• Αναπτύξουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση του πώς οι μεθοδολογίες του Lean και Six Sigma μπορούν να συνδυαστούν για βελτίωση διαδικασιών.
• Να αποκτήσουν πρόχειρη γνώση και ικανότητες εφαρμογής στις φάσεις Define, Measure, Analyze, Improve, and Control (DMAIC).
• Να χρησιμοποιούν προχωρημένες στατιστικές εργαλεία για απόφαση λήψη με βάση δεδομένα και ανάλυση διαδικασιών.
• Να ηγούνται και να διαχειρίζονται σχέδια Lean Six Sigma αποτελεσματικά.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων και σε οποιονδήποτε ενδιαφέρεται να μάθει πώς να χρησιμοποιεί και να ενσωματώνει τα Tableau, Python, R και SQL για οπτικοποίηση δεδομένων και ανάλυση.

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

• Εκτελέστε ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας Python, R και SQL.
• Δημιουργήστε insights μέσω της οπτικοποίησης δεδομένων με το Tableau.
• Λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων για επιχειρηματικές δραστηριότητες.

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.

Αυτή η διδασκαλία, που διεξάγεται από εκπαιδευτικό (online ή on-site), απευθύνεται σε επαγγελματικούς των υψηλών βαθμών που επιθυμούν να αποκτήσουν δεξιότητες για την ανάληψη περίπλοκων έργων Six Sigma και στο λήφθη μιας ηγετικής ρόλου στις εφαρμογές Six Sigma και LEAN.

Το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να αναπτύξουν βαθιά κατανόηση των προηγμένων μεθόδων Six Sigma και LEAN και των εργαλείων.
• Να ηγούνται περίπλοκων έργων βελτιώσεως διεργασιών που συμφωνούν με τους στρατηγικούς στόχους της οργάνωσης.
• Να εκτελούν περίπλοκές στατιστικές αναλύσεις και να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα.
• Να ηγούνται με επιτυχία των πρωτοβουλιών αλλαγής και να φτιάξουν μια κουλτούρα βελτίωσης.

Αυτή η κατεύθυνση, δίδεται υπό την οδηγία εκπαιδευτικού (online ή on-site) και απευθύνεται σε επαγγελματίες που βρίσκονται σε αρχικό επίπεδο και θέλουν να αποκτήσουν πιο εξαντλητική γνώση της μεθοδολογίας Six Sigma και των αρχών της, καθώς και να κυριαρχήσουν στη διαδικασία DMAIC.

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

• Αποκτήσουν γνώσεις πέρα από τις βασικές αρχές που καλύφθηκαν στο μάθημα White Belt.
• Κυριαρχήσουν στη διαδικασία DMAIC και να μάθουν πιο προηγμένα εργαλεία Six Sigma.
• Μάθουν πώς να συνεισφέρουν αποτελεσματικά σε μια ομάδα έργου Six Sigma και να συνεργάζονται με τους Green και Black Belts.
• Εφαρμόσουν τις μεθοδολογίες Six Sigma σε πρακτικές επιχειρηματικές διαδικασίες για βελτίωση.

Shiny είναι ένα πακέτο R που επιτρέπει στους χρήστες να κατασκευάζουν δυναμικά και εργαλεία ιστοσελίδων που είναι επικοινωνητικές, άμεσα από το R, χωρίς την ανάγκη γνώσης JavaScript ή περίπλοκων πλατφόρμας ιστού.

Αυτή η εκπαίδευση με επιμέλεια (διαδικτύου ή φυσική παρουσία) στόχο έχει τους εγκαταστημένους χρήστες R που θέλουν να κατασκευάσουν και να διανείμουν προσωπικά σχεδιασμένες εφαρμογές ιστού χρησιμοποιώντας το Shiny για τη δυναμική παρουσίαση κειμένων, επαλήθευση από τον χρήστη, και έκθεση.

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

• Δημιουργήσουν εργαλεία ιστού που είναι επικοινωνητικές χρησιμοποιώντας το Shiny και R.
• Σχεδιάζουν διαδραστικά στοιχεία σε περιήγηση χρηστών με εφιαλτικά στοιχεία και δυναμικές εισβολές.
• Ενσωματώνουν δυναμική παρουσίαση κειμένων και χαρακτηριστικά εκθέσεως σε εφαρμογές Shiny.
• Αποθηκεύουν και μοιράζονται τις προσωπικά δημιουργήσεις εφαρμογές Shiny τόσο που θα βρίσκονται στην τοπική μηχανή υπολογισμών και διαδίκτυο χρησιμοποιώντας Shiny Server ή Posit Cloud.

Σχεδιασμός του μαθήματος

• Εργαλεία επικοινωνίας και συζητήσεις.
• Πολλά πρόγραμμα έργου και ασκήσεις.
• Χειροποίηση ενέργεια σε μια περιβάλλον live-lab.

Πτυχές τύπου των Μαθήματος

• Για να αιτηθεί μια εξειδίκευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ συνεργάζεστε μαζί μας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) κατευθύνεται σε προφ.ActionBarιονάς αρχαρίου επίπεδου που επιθυμούν να αποκτήσουν βασική κατανόηση της μεθόδου Six Sigma και των αρχών της.

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

• Να κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία του Six Sigma και να μάθουν τη διαδικασία DMAIC.
• Να κατανοήσουν τους συγκεκριμένους ρόλους και απονομή ευθυνών ενός White Belt στο πλαίσιο ένας Six Sigma έργου.
• Να μάθουν πώς να εφαρμόζουν τις αρχές του Six Sigma για να αναγνωρίσουν και υποστηρίξουν ευκαιρίες βελτίωσης και έργα Six Sigma σε μια οργάνωση.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση σε ύφος (διαπρόσωπα ή διαπαραλλάκτια) στο Ελλάδα, 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 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 διδασκαλία που διεξάγεται από καθηγητή (online ή on-site) στο Ελλάδα είναι στοχεύει σε επαγγελματίες της υπολογιστικής που βρίσκονται σε μεταξύ-επίπεδο έως προηγμένο επίπεδο και θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Stata για στατιστική ανάλυση και να το ενσωματώσουν με R.

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

• Χρησιμοποιούν το Stata αποτελεσματικά για διαχείριση δεδομένων και στατιστική μοντελοποίηση.
• Συγκρίνουν τις λειτουργίες του Stata με το SPSS και R.
• Ενσωματώνουν το Stata με το R για αυτόματη στατιστική υπολογιστική.
• Αναπτύσσουν και αυτοματοποιούν προσδιορισμούς εργασίας χρησιμοποιώντας το Stata και R.

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

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 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

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

Το μάθημα «Ανάλυση Χρηματοοικονομικών Δεδομένων στο Excel» παρέχει στους αναλυτές και λογιστές προηγμένες τεχνικές για την αυτοματοποίηση σύνθετων υπολογισμών και εκθέσεων. Καλύπτει τις βασικές αρχές χρηματοοικονομικών συναρτήσεων, τις αναζητήσεις με INDEX-MATCH, ερωτήματα βάσεων δεδομένων, Πίνακες και Διαγράμματα Pivot, καθώς και την ενσωμάτωση εξωτερικών δεδομένων. Επικεντρώνεται στη χρήση Goal Seek, Solver, Analysis ToolPak και μακροεντολών VBA για την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων διαδικασιών. Βοηθά τους επαγγελματίες να μετατρέψουν τα ακατέργαστα δεδομένα σε σημαντικά χρηματοοικονομικά ευρήματα και ακριβείς προβλέψεις για την στρατηγική σχεδίαση.

Η R είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στον χρηματοοικονομικό κλάδο. Χρησιμοποιείται σε χρηματοοικονομικές εφαρμογές που κυμαίνονται από βασικά προγράμματα συναλλαγών έως συστήματα διαχείρισης κινδύνου.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το R για να αναπτύξουν πρακτικές εφαρμογές για την επίλυση ορισμένων συγκεκριμένων προβλημάτων που σχετίζονται με τα οικονομικά.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της γλώσσας προγραμματισμού R
• Επιλέξτε και χρησιμοποιήστε πακέτα και τεχνικές R για την οργάνωση, οπτικοποίηση και ανάλυση οικονομικών δεδομένων από διάφορες πηγές (CSV, Excel, βάσεις δεδομένων, web, κ.λπ.)
• Δημιουργήστε εφαρμογές που λύνουν προβλήματα που σχετίζονται με την κατανομή περιουσιακών στοιχείων, την ανάλυση κινδύνου, την απόδοση της επένδυσης και πολλά άλλα
• Αντιμετώπιση προβλημάτων, ενσωμάτωση ανάπτυξης και βελτιστοποίηση μιας εφαρμογής R

Ακροατήριο

• προγραμματιστές
• Αναλυτές
• Quants

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωση

• Αυτή η εκπαίδευση στοχεύει να δώσει λύσεις σε ορισμένα από τα βασικά προβλήματα που αντιμετωπίζουν οι επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα. Ωστόσο, εάν έχετε ένα συγκεκριμένο θέμα, εργαλείο ή τεχνική που θέλετε να προσαρτήσετε ή να επεξεργαστείτε περαιτέρω, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτό το εκπαιδευτικό σεμινάριο, που διδάσκεται από ειδικό και διεξάγεται ζωντανά σε <το> (εξ αποστάσεως ή επί τόπου), απευθύνεται σε προχωρημένους χρήστες R ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το R για την κατασκευή ταχύτερων ροών εργασίας, τη βελτίωση της ποιότητας του κώδικα και τη διαχείριση πιο σύνθετων εργασιών ανάλυσης.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: δημιουργούν επαναχρησιμοποιήσιμες συναρτήσεις, να βελτιώνουν τις ροές εργασίας δεδομένων, να εντοπίζουν και να βελτιστοποιούν σφάλματα στον κώδικα, καθώς και να παράγουν επαναλήψιμες αναφορές.

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

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.

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.

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε ατομά που ήδη διαθέτουν εμπειρία στην επιστήμη δεδομένων και τη στατιστική. Οι εξηγήσεις που δίνονται σχεδιάζονται για να λειτουργούν ως αναμνήση για τους ήδη εξοικειωμένους με τα προσωπικά συμπτώματα, ή να ενημερώνουν ατομά με κατάλληλη υπόβαθρο.

Αυτή η εκπαίδευση, οδηγούμενη από εκπαιδευτικό και διεξαγόμενη ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προγραμματίζονται με Python και R για το KNIME.

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

• Σχεδιάζουν, κατασκευάζουν και εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης στο KNIME.
• Λαμβάνουν επιστημονικές αποφάσεις για τις λειτουργίες.
• Εφαρμόζουν εγχειρήματα και έργα data science από την άρχη μέχρι το τέλος.

 Η οικοδόμηση εμπιστοσύνης στη στατιστική ανάλυση ξεκινά με το Minitab, ένα εργαλείο βιομηχανικού προτύπου για τη διασφάλιση ποιότητας και τη λήψη αναλυτικών αποφάσεων. Εξερευνά βασικές τεχνικές όπως περιγραφική στατιστική, μοντελοποίηση κατανομών, μεθόδους παλινδρόμησης, σχεδιασμό πειραμάτων και διαγράμματα ελέγχου για παρακολούθηση διεργασιών. Εξοπλίζει τους επαγγελματίες να εφαρμόζουν διαστήματα εμπιστοσύνης, ελέγχους υποθέσεων και ανάλυση διακύμανσης για την ανάδειξη αξιοποιήσιμων σημάτων μέσα από πολύπλοκα σύνολα 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.

Το Shiny είναι ένα ανοιχτό πακέτο R που παρέχει ένα web framework για τη δημιουργία διαδραστικών web εφαρμογών χρησιμοποιώντας R.

Σε αυτή την εξάσκηση με οδηγία καθηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να συνδυάσουν την επιστήμη δεδομένων και την ανάπτυξη web χρησιμοποιώντας Shiny, R και HTML.

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

• Δημιουργήσουν διαδραστικές web εφαρμογές με R χρησιμοποιώντας Shiny.

Οχλή

• Επιστήμονες δεδομένων
• Αναπτυξητές web
• Στατιστικοί αναλυτές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος παράσταση, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και εντensive χειροποίηση.

Αυτή η εκπαιδευτική δράση με ζωντανή παρουσία εκπαιδευτή σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προσωπικό τμημάτων διαδικασιών και μέλη ομάδων λειτουργιών που επιθυμούν να κατανοήσουν σε βάθος πρακτικές τεχνικές βελτίωσης διαδικασιών, χρησιμοποιώντας αρχές Six Sigma και μοντελοποίηση BPMN 2.0.

Αυτή η επιμορφωτική ενότητα με την καθοδήγηση εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή επιτόπια) απευθύνεται σε αναλυτές, ερευνητές και επαγγελματίες αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το SPSS για προετοιμασία δεδομένων, στατιστική ανάλυση και πρόβλεψη μοντέλων.

Αυτό το μάθημα δημιουργήθηκε για λαβείς αποφάσεων οι οποίοι έχουν ως κύριο στόχο να καταλάβουν την ανάλυση και τον υπολογισμό, αλλά όχι να εκτελέσουν αυτούς τους υπολογισμούς. Θα μπορούν να κατανοήσουν ποιες στατιστικές μέθοδοι είναι τεχνικά κατάλληλες στην ευρεία στρατηγική προγραμματισμό της οργάνωσής τους.

Για παράδειγμα, ένας υποθετικός συμμετέχων θα χρειαστεί να λάβει απόφαση για το πόσα δείγματα χρειάζονται να συλλεχθούν πριν κάνει η απόφαση για το εάν θα ξεκυρκωθεί ή όχι το προϊόν.

Εάν χρειάζεστε μαθήματος αρκετά μεγαλύτερου μεγέθους που καλύπτει τη βασική σκέψη της στατιστικής, δείτε το 5 ημερών μάθημα «Στατιστική για Διευθυντές».

Στατιστική Επίπεδο 1 καλύπτει βασικές τεχνικές και μέτρα στατιστικής για επαγγελματίες δεδομένων. Εμβαθύνει στη γραφική απεικόνιση και σύνοψη κατανομών δεδομένων, στην κατανόηση των προτύπων της κανονικής κατανομής και στον υπολογισμό βασικών αναλυτικών μέτρων, όπως ο μέσος όρος, η διάμεσος, η επικρατούσα τιμή, η τυπική απόκλιση και η διακύμανση. Εξοπλίζει τους συμμετέχοντες με τα θεμέλια που απαιτούνται για την επεξεργασία πραγματικών συνόλων δεδομένων και την εξαγωγή τεκμηριωμένων αποτελεσμάτων. Ιδανικό για οποιονδήποτε οικοδομεί μια ισχυρή ποσοτική βάση για την επιστήμη δεδομένων και την ανάλυση.

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.

Αυτή η εκπαιδευτική συμβουλή που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτικού (online ή on-site) απευθύνεται σε εργαλιωτέχνιους δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Stata και R για τη στατιστική ανάλυση μεγάλων δεδομένων.

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

• Δημιουργήσουν στατιστικά μοντέλα για την πρόβλεψη κλειδίκων ενδιαφέροντων μεταβλητών και συμβάντων.
• Να δημιουργήσουν περιγραφικές απεικονίσεις, αναλυτικά πίνακες, συχνότητες και άλλα.
• Διαχειρίζονται και διαμορφώνουν μεγάλες βάσεις δεδομένων προκειμένου να ετοιμαστούν για την ανάλυση δεδομένων.

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

Αυτή η κατάρτιση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, live (online ή on-site) σε Ελλάδα, απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να προγραμματίζουν με R για το Tableau.

• Εφαρμόζουν αναλυτικές προσαρμογές του Tableau με R.
• Επιστρέφουν τιμές στο Tableau με αλγόριθμους κατάμαθησης στο R.
• Σχεδιάζουν και οπτικοποιούν συναρτήσεις R στο Tableau.
• Λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες στα δεδομένα για επιχειρηματικές λειτουργίες.

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα, με την καθοδήγηση έμπειρου εκπαιδευτή, Ελλάδα (δια ζώσης ή online), απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Tableau για την κατασκευή πολύπλοκων οπτικοποιήσεων, τη βελτιστοποίηση dashboards και την εκτέλεση προχωρημένης ανάλυσης δεδομένων.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εγκαθιστούν και ρυθμίζουν το Tableau για προχωρημένη χρήση, δημιουργούν προχωρημένους υπολογισμούς, σχεδιάζουν διαδραστικά dashboards και βελτιστοποιούν την απόδοση.

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 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.