Курс за обучение по Статистика с SPSS Прогнозно Анализиращ СофтуерЦел: Научаване да работи с SPSS на ниво на самостоятелност

Big Data е термин, който се отнася до решения, предназначени за съхранение и обработка на големи набори от данни. Първоначално разработени от Google, тези решения за големи данни се развиха и вдъхновиха други подобни проекти, много от които са достъпни като отворен код. R е популярен език за програмиране във финансовата индустрия.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към всеки, който желае да научи и овладее основите на иконометричния анализ и моделиране.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете и разберете основите на иконометрията.
• Използвайте Eviews и симулатори на риск.

Този курс с инструктор, проводим на живо (онлайн или на място), е предназначен за данни аналитици и бизнес професионалисти на среден ниво, които желаят да изпълняват прогнозиране на временни редове и да автоматизират потокове за анализ на данни с помощта на R.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на техниките за прогнозиране в R.
• Прилагат експоненциално гладене и модели ARIMA за анализ на временни редове.
• Използват пакета ‘forecast’, за да създават точни модели за прогнозиране.
• Автоматизират прогнозни потокове за бизнес и научни приложения.

Товато инструкторско обучение в живо режим (онлайн или на място) е направено към разработчици на среден ниво, които искат да създават приложения с изкуствен интелигентен подход, използващи предиктивна аналитика и генеративни модели.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основите на предиктивната ИИ и генеративни модели.
• Използват ИИ-базирани инструменти за предиктивно кодиране, прогнозиране и автоматизация.
• Въвеждат LLMs (големи езикови модели) и трансформери за генерация на текст и код.
• Прилагат прогнозиране на временни редове и препоръки, базирани на ИИ.
• Развиват и подреждат ИИ-модели за реални приложения.
• Оценяват етичните аспекти и добрите практики при развертането на ИИ.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за специалисти в областта на HR, които искат да използват аналитични методи за подобряване на организационната производителност. Курсът покрива качествени и количествени, емпирични и статистически подходи.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.

Опции за персонализиране на курса

• За запътване на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Това обучение с инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за начални IT професионалисти, които искат да разберат основните концепции на Предсказателно Искусствено Интелигентно (AI).

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции на Предсказателно AI и неговите приложения.
• Събират, почистват и подготвят данни за предсказателен анализ.
• Разследват и визуализират данни, за да открият инсайти.
• Създават основни статистически модели за прогнози.
• Оценяват изпълнението на предсказателни модели.
• Прилагат концепции на Предсказателно AI в реални сценарии.

Публика

Business собственици (маркетинг мениджъри, продуктови мениджъри, мениджъри на база клиенти) и техните екипи; професионалисти в прозренията на клиентите.

Преглед

Курсът следва жизнения цикъл на клиента от придобиването на нови клиенти, управлението на съществуващите клиенти за рентабилност, задържането на добри клиенти и накрая разбирането кои клиенти ни напускат и защо. Ще работим с реални (ако са анонимни) данни от различни индустрии, включително телекомуникации, застраховане, медии и високи технологии.

формат

Водено от инструктор обучение в рамките на пет полудневни сесии с упражнения в клас, както и домашна работа. Може да се проведе като класна стая или дистанционен (онлайн) курс.

Този курс с инструктор, провеждан на живо (онлайн или на място), е предназначен за DevOps професионалисти на средно ниво, които искат да интегрират предиктивна AI в своите DevOps практики.

По края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Имплементират предиктивни аналитични модели за предвиждане и разрешаване на предизвикателства в DevOps пайплайн.
• Използват AI-движени инструменти за подобрено мониторинг и операции.
• Прилагат техники за машинно обучение за подобряване на софтуерни доставящи работни процеси.
• Проектират AI стратегии за пролактивно разрешаване на проблеми и оптимизация.
• Навигацират етичните разбирания за използването на AI в DevOps.

Публика

мениджъри разработчици учени студенти

Формат на курса

онлайн инструкции и дискусии ИЛИ семинари лице в лице

R  е свободен език за програмиране с отворен код за статистически компютри, анализ на данни и графики. Изследванията се използват от нарастващ брой мениджъри и аналитици на данни в корпорациите и академиите. R също така е намерил последователи сред статистиците, инженерите и учените без умения за компютърно програмиране, които го намират лесен за използване. Нейната популярност се дължи на нарастващото използване на данните за различни цели като определяне на рекламни цени, намиране на нови лекарства по-бързо или фини финансови модели. R има широк спектър от пакети за извличане на данни.

Този курс обхваща манипулацията на обекти в R включително данни за четене, достъп до R пакети, писане на R функции и създаване на информативни графики. Той включва анализ на данни с помощта на общи статистически модели. Курсът учи как да се използва софтуерът R (https://www.r-project.org) както на командна линия, така и в графичен потребителски интерфейс (GUI).

Този курс е въведение в приложението на нейронни мрежи в реални проблеми с използването на софтуерна платформа R-project.

Този курс е предназначен за специалисти по данни и статистици, които вече притежават базови умения за програмиране и код на R и имат нужда от напреднали умения за програмиране на R.

Целта е да се предостави практичен напреднал курс по програмиране на R за участници, заинтересовани в приложението на методите на работно място.

Използват се примерни примери, специфични за сектора, за да се направи обучението актуално за аудиторията.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от начинаещи до средно ниво, които желаят да извършват статистически анализи с помощта на SPSS, за да интерпретират данните точно, да изпълняват сложни статистически тестове и да генерират значими прозрения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Навигирайте в интерфейса на SPSS и управлявайте ефективно масивите от данни.
• Извършвайте описателни и инференциални статистически анализи.
• Провеждане на t-тестове, ANOVA, MANOVA, регресионни и корелационни анализи.
• Прилагайте непараметрични тестове, анализ на главните компоненти и факторен анализ за разширена интерпретация на данни.

Това обучение с инструкторско ръководство (онлайн или на място) е предназначено за специалисти по човешки ресурси и рекрутъри, които искат да използват аналитични методи за подобряване на организационната производителност. Курсът покрива както качествени, така и количествени, емпирични и статистически подходи.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализиран тренинг за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

Целева аудитория

Формат на курса

След края на това обучение участниците ще могат да:

В този курс с инструктор, участниците ще научат как да манипулират и визуализират данни, използвайки инструментите, включени в Tidyverse.

Tidyverse е колекция от разнообразни пакети на R за почистване, обработка, моделиране и визуализация на данни. Някои от пакетите, включени в него са: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr и tibble.

• Началоци в езика R
• Началоци в анализ на данни и визуализация на данни

• Частично лекции, частично дискусии, упражнения и много практика

• Извършват анализ на данни и създават привлекателни визуализации
• Извличат полезни заключения от различни набори от примерни данни
• Филтруват, сортират и резюмират данни, за да отговорят на експлоративни въпроси
• Превръщат обработени данни в информативни линейни графики, столбови графики, хистограми
• Внасят и филтруват данни от различни източници, включително Excel, CSV и SPSS файлове