Corso di formazione Six Sigma DMAIC Green Belt

I Big Data sono un termine che si riferisce a soluzioni destinate allo stoccaggio e al processing di grandi set di dati. Sviluppate inizialmente da Google, queste soluzioni Big Data si sono evolute ed hanno ispirato altri progetti simili, molti dei quali disponibili come open-source. R è un linguaggio di programmazione molto 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.

Questo corso di formazione guidato dal docente, in Italia (online o in presenza), è rivolto a chiunque desideri imparare e padroneggiare i fondamenti dell'analisi e della modellizzazione econometrica.

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

• Imparare e comprendere i fondamenti dell'econometria.
• Utilizzare Eviews e simulatori di rischio.

Questo training guidato dall'insegnante in Italia (online o presenza) è rivolto a analisti di dati intermediari e professionisti aziendali che desiderano eseguire la previsione delle serie temporali ed automatizzare i flussi di lavoro dell'analisi dei dati utilizzando R.

Al termine del training, i partecipanti saranno in grado di:

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

Questa formazione guidata dall'insegnante (online o sul posto) è rivolta a professionisti RH che desiderano utilizzare metodi analitici per migliorare le prestazioni organizzative. Il corso copre approcci qualitativi e quantitativi, empirici e statistici.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Pubblico di riferimento

Proprietari di aziende (manager del marketing, manager di prodotto, manager della base clienti) e le loro squadre; professionisti delle analisi dei clienti.

Panoramica

Il corso segue il ciclo di vita del cliente, dalla acquisizione di nuovi clienti, alla gestione dei clienti esistenti per la profittevolezza, alla conservazione dei buoni clienti, fino a comprendere quali clienti stanno lasciando l'azienda e perché. Lavoreremo con dati reali (se anonimi) da vari settori, inclusi le telecomunicazioni, l'assicurazione, i media e l'alta tecnologia.

Formato

Formazione guidata dall'instruttore suddivisa in cinque sessioni pomeridiane con esercizi in classe e compiti a casa. Il corso può essere erogato sia in aula che a distanza (online).

Pubblico di riferimento

• manager
• sviluppatori
• scienziati
• studenti

Formato del corso

istruzione on-line e discussione OPPURE workshop in presenza

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.

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 una introduzione all'utilizzo delle reti neurali per risolvere problemi reali utilizzando il software R-project.

Questo corso è rivolto a scienziati dei dati e statistici che già possiedono competenze di base in codifica R e hanno bisogno di competenze avanzate in codifica R.

Lo scopo è fornire un corso pratico di programmazione avanzata in R ai partecipanti interessati ad applicare questi metodi sul lavoro.

Vengono utilizzati esempi specifici del settore per rendere la formazione rilevante per l'uditorio

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.

Pubblico

Formato del corso

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

In questo corso tenuto dal formatore, i partecipanti impareranno come manipolare e visualizzare dati utilizzando gli strumenti inclusi nel Tidyverse.

Il Tidyverse è una raccolta di pacchetti R flessibili per pulire, elaborare, modellare e visualizzare dati. Alcuni dei pacchetti inclusi sono: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr e tibble.

• Principianti nella lingua R
• Principianti nell'analisi dei dati e nella visualizzazione di dati

• Parte lezione, parte discussione, esercizi ed esperienza pratica intensiva

• Eseguire l'analisi dei dati e creare visualizzazioni attraenti
• Trarre conclusioni utili da vari set di dati di esempio
• Filtrare, ordinare e riepilogare i dati per rispondere a domande esplorative
• Trasformare i dati elaborati in line plot informativi, grafici a barre, istogrammi
• Importare e filtrare dati da diverse fonti di dati, inclusi Excel, CSV e file SPSS

Descrizione: 

Questo è un corso progettato per insegnare agli utenti di R come creare applicazioni web senza dover imparare lo script compatibile con diversi browser HTML, Java e CSS.

Obiettivo:

Copre i principi di base su come funzionano le app Shiny.

Copre tutte le funzioni di input/output/rendering/pannelli più comunemente utilizzate dalla libreria Shiny.