Corso di formazione Mathematica - Introduction, Visualization, and Data Presentation

Big Data è un termine che si riferisce a soluzioni destinate alla memorizzazione e all'elaborazione di grandi set di dati. Sviluppate inizialmente da Go ogle, queste soluzioni di Big Data hanno evoluto e ispirato altri progetti simili, molti dei quali sono disponibili come open-source. R è un linguaggio di programmazione popolare nel settore finanziario.

R è un linguaggio di programmazione gratuito open source per elaborazione statistica, analisi dei dati e grafica. R è utilizzato da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno di aziende e università. R ha anche trovato seguaci tra statistici, ingegneri e scienziati senza competenze di programmazione informatica che lo trovano facile da usare. La sua popolarità è dovuta al crescente utilizzo del data mining per vari obiettivi, come fissare i prezzi degli annunci, trovare nuovi farmaci più rapidamente o perfezionare i modelli finanziari. R ha una vasta gamma di pacchetti per il data mining.

R è un linguaggio di programmazione gratuito open source per elaborazione statistica, analisi dei dati e grafica. R è utilizzato da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno di aziende e università. R ha una vasta gamma di pacchetti per il data mining.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a chiunque desideri apprendere e padroneggiare i fondamenti dell'analisi e della modellazione econometrica.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Impara e comprendi i fondamenti dell'econometria.
• Utilizza Eviews e simulatori di rischio.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta ad analisti di dati di livello intermedio e professionisti aziendali che desiderano eseguire previsioni di serie temporali e automatizzare i flussi di lavoro di analisi dei dati utilizzando R.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti delle tecniche di previsione in R.
• Applicare lo smoothing esponenziale e i modelli ARIMA per l'analisi delle serie temporali.
• Utilizzare il pacchetto "forecast" per generare modelli di previsione accurati.
• Automatizza i flussi di lavoro di previsione per applicazioni aziendali e di ricerca.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto ai professionisti delle risorse umane che desiderano utilizzare metodi analitici per migliorare le prestazioni organizzative. Questo corso copre approcci qualitativi e quantitativi, empirici e statistici.

Formato del corso

• Lezione e discussione interattiva.
• Un sacco di esercizi e pratica.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.

Pubblico

Titolari di Business (responsabili marketing, responsabili di prodotto, responsabili della base clienti) e loro team; professionisti delle opinioni dei clienti.

Panoramica

Il corso segue il ciclo di vita dei clienti dall'acquisizione di nuovi clienti, la gestione dei clienti esistenti per la redditività, il mantenimento di buoni clienti e infine la comprensione di quali clienti ci stanno lasciando e perché. Lavoreremo con dati reali (se anonimi) di vari settori, tra cui telecomunicazioni, assicurazioni, media e alta tecnologia.

Formato

Formazione guidata da istruttori nel corso di cinque sessioni di mezza giornata con esercizi in classe e compiti a casa. Può essere consegnato in aula o corso a distanza (online).

Pubblico

• manager
• sviluppatori
• scienziati
• studenti

Formato del corso

istruzione e discussione on-line o seminari faccia a faccia

R  è un linguaggio di programmazione open source gratuito per la computazione statistica, l'analisi dei dati e la grafica. La ricerca viene utilizzata da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno delle società e delle accademie. R ha anche trovato seguaci tra statistici, ingegneri e scienziati senza competenze di programmazione informatica che lo trovano facile da usare. La sua popolarità è dovuta all'aumento dell'uso del mining dei dati per diversi obiettivi, come ad esempio l'impostazione dei prezzi pubblicitari, la ricerca di nuovi farmaci più velocemente o modelli finanziari fin-tune. R ha una vasta gamma di pacchetti per l'estrazione dei dati.

Questo corso copre la manipolazione degli oggetti in R compresi i dati di lettura, l'accesso ai pacchetti R, la scrittura delle funzioni R e la creazione di grafici informativi. Include l'analisi dei dati utilizzando modelli statistici comuni. Il corso insegna come utilizzare il software R (https://www.r-project.org) sia su una linea di comando che in un'interfaccia utente grafica (GUI).

R è un linguaggio di programmazione gratuito open source per elaborazione statistica, analisi dei dati e grafica. R è utilizzato da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno di aziende e università. R ha anche trovato seguaci tra statistici, ingegneri e scienziati senza competenze di programmazione informatica che lo trovano facile da usare. La sua popolarità è dovuta al crescente utilizzo del data mining per vari obiettivi, come fissare i prezzi degli annunci, trovare nuovi farmaci più rapidamente o perfezionare i modelli finanziari. R ha una vasta gamma di pacchetti per il data mining.

Questo corso è un'introduzione all'applicazione delle reti neurali nei problemi del mondo reale utilizzando il software del progetto R.

Questo corso è rivolto a data scientist e statistici che hanno già competenze di base in codice R & C++ e codice R e che richiedono competenze di codifica R avanzate.

Lo scopo è di offrire un corso pratico di programmazione R avanzato ai partecipanti interessati ad applicare i metodi di lavoro.

Esempi specifici di settore vengono utilizzati per rendere la formazione rilevante per il pubblico

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a professionisti di livello principiante e intermedio che desiderano eseguire analisi statistiche utilizzando SPSS per interpretare i dati in modo accurato, eseguire test statistici complessi e generare informazioni significative.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Esplora l'interfaccia SPSS e gestisci i set di dati in modo efficiente.
• Eseguire analisi statistiche descrittive e inferenziali.
• Eseguire test t, ANOVA, MANOVA, regressione e analisi di correlazione.
• Applicare test non parametrici, analisi delle componenti principali e analisi fattoriale per l'interpretazione avanzata dei dati.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto ai professionisti delle risorse umane e agli specialisti del reclutamento che desiderano utilizzare metodi analitici per migliorare le prestazioni organizzative. Questo corso copre approcci qualitativi e quantitativi, empirici e statistici.

Formato del corso

• Lezione e discussione interattiva.
• Un sacco di esercizi e pratica.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per l'organizzazione.

Tidyverse è una raccolta di pacchetti R versatili per la pulizia, l'elaborazione, la modellazione e la visualizzazione dei dati. Alcuni dei pacchetti inclusi sono: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr e tibble.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a manipolare e visualizzare i dati utilizzando gli strumenti inclusi in Tidyverse .

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Esegui analisi dei dati e crea visualizzazioni accattivanti
• Trarre conclusioni utili da vari set di dati di dati di esempio
• Filtra, ordina e riepiloga i dati per rispondere a domande esplorative
• Trasforma i dati elaborati in grafici a linee informative, grafici a barre, istogrammi
• Importa e filtra i dati da diverse origini dati, inclusi file Excel , CSV e SPSS

Pubblico

• Principianti nella lingua R.
• Principianti all'analisi e alla visualizzazione dei dati

Formato del corso

• Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche