Statistics Formazione in Torino

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a ingegneri e progettisti di livello intermedio che desiderano utilizzare DFSS per garantire che la qualità sia integrata nel prodotto o nel processo fin dall'inizio della fase di progettazione.

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

• Comprendere i principi e i concetti di Design Six Sigma (DFSS).
• Impara le metodologie DMAIC (Definire, Misurare, Analizzare, Migliorare, Controllare) e DMADV (Definire, Misurare, Analizzare, Progettare, Verificare).
• Applica gli strumenti e le tecniche DFSS per progettare e ottimizzare i processi.
• Sviluppare le competenze per gestire e condurre progetti DFSS in modo efficace.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano acquisire una comprensione approfondita della metodologia Six Sigma DMAIC a livello di cintura nera.

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

• Sviluppare una comprensione completa delle fasi di definizione, misurazione, analisi, miglioramento e controllo con particolare attenzione ai progetti complessi.
• Acquisisci esperienza in tecniche avanzate di analisi statistica per un processo decisionale basato sui dati.
• Conduci progetti Six Sigma su larga scala e gestisci i team di progetto in modo efficace.
• Implementare miglioramenti significativi dei processi in linea con gli obiettivi e le strategie dell'organizzazione.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a professionisti di livello intermedio che desiderano avere una comprensione completa della metodologia DMAIC e prepararsi per il ruolo di un'efficace Six Sigma Green Belt.

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

• Acquisisci una conoscenza approfondita delle fasi di definizione, misurazione, analisi, miglioramento e controllo di Six Sigma.
• Applica un'ampia gamma di strumenti e tecniche Six Sigma in modo efficace all'interno di ogni fase di DMAIC.
• Eseguire e interpretare analisi statistiche per il miglioramento dei processi.
• Pianificare, eseguire e gestire un progetto Six Sigma.

Questo corso interattivo in presenza (online o sul posto) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano acquisire una comprensione fondamentale dei principi Six Sigma e Lean per integrarli e migliorare i processi aziendali.

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

• Ottenere una solida comprensione dei principi Lean Six Sigma.
• Utilizzare i metodi Six Sigma per migliorare la qualità del processo rimuovendo le cause degli errori e minimizzando la variabilità.
• Integrare i metodi Lean e Six Sigma per raggiungere miglioramenti processuali più efficienti ed efficaci.
• Insegnare strumenti e tecniche di base Lean Six Sigma che i Cinturini Gialli possono applicare nei progetti di miglioramento dei processi, come 5S, Kaizen, e il mapping dei processi.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a professionisti di livello intermedio che desiderano comprendere sia i principi Six Sigma che Lean al fine di condurre progetti significativi di miglioramento dei processi nelle loro organizzazioni.

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

• Sviluppare una comprensione completa di come le metodologie Lean e Six Sigma possono essere integrate per il miglioramento dei processi.
• Acquisisci conoscenze approfondite e competenze applicative nelle fasi di definizione, misurazione, analisi, miglioramento e controllo.
• Applica strumenti statistici avanzati per il processo decisionale basato sui dati e l'analisi dei processi.
• Condurre e gestire Lean progetti Six Sigma in modo efficace.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano acquisire le competenze per gestire progetti Six Sigma complessi e assumere un ruolo di leadership nelle implementazioni Six Sigma e Lean.

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

• Sviluppare una comprensione approfondita delle metodologie e degli strumenti avanzati Six Sigma e Lean.
• Conduci progetti complessi di miglioramento dei processi in linea con le strategie organizzative.
• Esegui analisi statistiche complesse e prendi decisioni basate sui dati.
• Guidare in modo efficace le iniziative di cambiamento e costruire una cultura del miglioramento continuo.

Questo training live guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano acquisire una comprensione più approfondita della metodologia Six Sigma e delle sue principali basi, padroneggiando il processo DMAIC.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Acquisire conoscenze oltre i principi base trattati nel corso White Belt.
• Padroneggiare il processo DMAIC e apprendere strumenti avanzati Six Sigma.
• Apprendere come contribuire efficacemente a un team di progetto Six Sigma e collaborare con Green e Black Belts.
• Applicare le metodologie Six Sigma ai processi aziendali reali per migliorarli.

Questo addestramento guidato dall'insegnante in Torino (online o sul posto) è rivolto a professionisti di livello principiante che desiderano avere una comprensione base della metodologia Six Sigma e dei suoi principi.

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

• Comprendere le basi del Six Sigma e apprendere il processo DMAIC.
• Comprendere i ruoli e le responsabilità specifiche di un White Belt nel contesto di un progetto Six Sigma.
• Apprendere come applicare i principi del Six Sigma per identificare opportunità di miglioramento e supportare i progetti Six Sigma all'interno dell'organizzazione.

Questo addestramento guidato dal formatore in Torino (online o sul posto) è rivolto a scienziati che desiderano apprendere e utilizzare il Design of Experiments (DoE) per comprendere le relazioni di causa-effetto tra più fattori.

Alla fine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere gli vantaggi degli esperimenti progettati rispetto ad altri approcci.
• Comprendere le relazioni di causa-effetto e interazioni tra i fattori.
• Apprendere le migliori pratiche e linee guida per condurre esperimenti vincenti.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (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.

R è un ambiente molto popolare e open source per il calcolo statistico, l'analisi dei dati e la creazione di grafici. Questo corso introduce il linguaggio di programmazione R ai studenti. Copre i fondamenti del linguaggio, le librerie ed i concetti avanzati. Analisi dei dati avanzate e creazione di grafici con dati reali.

Pubblico Obiettivo

Sviluppatori / analisti dei dati

Durata

3 giorni

Formato

Lezioni e Pratica

Pubblico Obiettivo

Analisti, ricercatori, scienziati, laureandi, studenti e chiunque sia interessato ad apprendere come facilitare l'analisi statistica in Microsoft Excel.

Obiettivi del Corso

Questo corso aiuterà a migliorare la tua familiarità con Excel e la statistica, aumentando così l'efficacia ed efficienza del tuo lavoro o della tua ricerca.

Questo corso descrive come utilizzare il Analysis ToolPack in Microsoft Excel, le funzioni statistiche e come eseguire procedure statistiche di base. Spiegherà quali siano i limiti di Excel e come superarli.

L'analisi dei dati è uno strumento cruciale negli affari oggi. Ci concentreremo sull'acquisizione di competenze pratiche per l'analisi dei dati. Lo scopo è aiutare i partecipanti a fornire risposte basate su evidenze alle domande:

Cosa è successo?

• elaborazione e analisi dei dati
• creazione di visualizzazioni di dati informative

Cosa succederà?

• previsione delle future prestazioni
• valutazione delle previsioni

Cosa dovrebbe accadere?

• trasformare i dati in decisioni aziendali basate su evidenze
• ottimizzazione dei processi

Il corso può essere tenuto come un corso di aula di 6 giorni o in remoto per un periodo di settimane se preferito. Possiamo lavorare con voi per adattare il corso alle vostre esigenze.

Si stima che i dati non strutturati rappresentino oltre il 90% di tutti i dati, gran parte dei quali sotto forma di testo. Post di blog, tweet, social media e altre pubblicazioni digitali si aggiungono continuamente a questo crescente corpo di dati.

Questo corso dal vivo con istruttore è incentrato sull'estrazione di informazioni e significato da questi dati. Utilizzando le librerie R Language e Natural Language Processing (NLP), combiniamo concetti e tecniche dell'informatica, dell'intelligenza artificiale e della linguistica computazionale per comprendere algoritmicamente il significato dei dati testuali. Gli esempi di dati sono disponibili in varie lingue in base alle esigenze del cliente.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di preparare set di dati (grandi e piccoli) da fonti disparate, quindi applicare gli algoritmi giusti per analizzarne e riferirne il significato.

Formato del corso

• In parte lezione, in parte discussione, pratica pratica pesante, test occasionali per valutare la comprensione

Questo corso interattivo guidato dal formatore (online o in sede) è rivolto a professionisti delle risorse umane e specialisti del reclutamento che desiderano utilizzare metodi analitici per migliorare le prestazioni organizzative. Il corso copre approcci quantitativi, qualitativi, empirici e statistici.

Formato del Corso

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

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata su questo corso, contattaci per organizzare l'incontro.

Pubblico

Analisti finanziari o di mercato, dirigenti, commercialisti

Obiettivi del corso

Facilita e automatizza tutti i tipi di analisi finanziarie con Microsoft Excel

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.

Questo corso copre argomenti avanzati nella programmazione R.

Goal:

Padronizzare la competenza per lavorare autonomamente con il programma SPSS per un uso avanzato, le finestre di dialogo e la sintassi del linguaggio dei comandi per tecniche analitiche selezionate.

I destinatari:

Analisti, ricercatori, scienziati, studenti ed ogni persona che desidera acquisire la capacità di utilizzare il pacchetto SPSS a un livello avanzato e imparare modelli statistici selezionati. La formazione si occupa di problemi analitici universali e si rivolge ad una specifica industria

Pubblico Obiettivo:

Il corso è destinato ai professionisti IT in cerca di una soluzione per archiviare e processare grandi insiemi di dati in un ambiente di sistema distribuito.

Goal:

Conoscenze approfondite nell'amministrazione del cluster Hadoop.

Questa formazione guidata dal docente in Torino (online o presenza) si rivolge a scienziati dei dati e statistici di livello intermedio che desiderano preparare i dati, creare modelli e applicare efficacemente tecniche di apprendimento automatico nei loro domini professionali.

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

• Capire e implementare vari algoritmi Machine Learning.
• Preparare dati e modelli per applicazioni di apprendimento automatico.
• Eseguire analisi post hoc e visualizzare i risultati efficacemente.
• Applicare tecniche di apprendimento automatico a scenari reali, specifici dei settori.

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.

Obiettivo:

I delegati sono in grado di analizzare grandi set di dati, estrarre modelli, scegliere la giusta variabile che influisce sui risultati in modo da prevedere un nuovo modello con risultati predittivi.

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.

R è un linguaggio di programmazione gratuito open source per il calcolo statistico, l'analisi dei dati e la grafica. R è utilizzato da un numero crescente di manager e analisti di dati all'interno di aziende e università. R dispone di un'ampia gamma di pacchetti per il data mining.

R è un linguaggio di programmazione open source per calcolo statistico, 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 è pensato per persone che già hanno una formazione in scienza dei dati e statistica. Le spiegazioni fornite sono progettate per fungere da punto di riferimento per chi conosce già i concetti o informare coloro che possiedono una preparazione adeguata.

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).

Il corso è rivolto a chiunque sia interessato all'analisi statistica. Fornisce familiarità con Minitab e aumenterà l'efficacia ed efficienza della tua analisi dei dati, migliorando la tua conoscenza di statistica.

R è un linguaggio di programmazione open-source gratuito per il calcolo statistico, l'analisi dei dati e la creazione di grafici. R viene utilizzato da un numero crescente di manager e analisti dati all'interno delle aziende e dell'accademia. R dispone di una vasta gamma di pacchetti per il data mining.

In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno tecniche avanzate per Machine Learning con R durante la creazione di un'applicazione reale.

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

• Comprendere e implementare tecniche di apprendimento non supervisionato
• Applica il clustering e la classificazione per fare previsioni basate su dati reali.
• Visualizza i dati per ottenere rapidamente informazioni, prendere decisioni e perfezionare ulteriormente l'analisi.
• Migliorare le prestazioni di un modello di Machine Learning usando l'ottimizzazione degli iperparametri.
• Mettere in produzione un modello per utilizzarlo in un'applicazione più ampia.
• Applica tecniche avanzate di machine learning per rispondere a domande che coinvolgono i dati dei social network, i big data e altro ancora.

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

Questo corso fa parte del set di competenze del Data Scientist (Dominio: Dati e Tecnologia)

Organizzazione – Lavoro di laboratorio ed esempi pratici su dati reali

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (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.

Goal:

Imparare a lavorare con SPSS a livello di indipendenza

I destinatari:

Analisti, ricercatori, scienziati, studenti e tutti coloro che vogliono acquisire la capacità di utilizzare il pacchetto SPSS e apprendere le tecniche di data mining più diffuse.

Questo corso è stato creato per i decisori che il cui obiettivo principale non è eseguire i calcoli e l'analisi, ma capirli e essere in grado di scegliere quali metodi statistici sono rilevanti nella pianificazione strategica dell'organizzazione.

Ad esempio, un potenziale partecipante deve prendere una decisione su quanti campioni bisogna raccolgere prima di poter decidere se il prodotto sarà lanciato o meno.

Se hai bisogno di un corso più lungo che copre le basi della statistica, consulta il training di 5 giorni "Statistics per Manager".

Questo corso è stato creato per le persone che richiedono competenze statistiche generali. Questo corso può essere adattato a un'area di competenza specifica come ricerche di mercato, biologia, produzione, ricerca del settore pubblico, ecc ...

Questo corso di formazione copre le statistiche avanzate. Spiega gran parte degli strumenti comunemente utilizzati nella ricerca, nell'analisi e nelle previsioni. Fornisce brevi spiegazioni della teoria alle basi delle formule.

Questo corso non si riferisce a nessun campo di conoscenza specifico, ma può essere personalizzato se tutti i partecipanti hanno la stessa formazione e gli stessi obiettivi.

Durante il corso vengono utilizzati alcuni strumenti informatici di base (notabilmente Excel e OpenOffice)

Questo corso mira a fornire ai ricercatori una comprensione dei principi del disegno statistico e dell'analisi e della loro rilevanza per la ricerca in una vasta gamma di discipline scientifiche.

Tratta alcuni concetti di probabilità e metodi statistici, principalmente attraverso esempi. Questo addestramento contiene circa il 30% di lezioni, il 70% di quiz guidati e laboratori.

Nel caso di un corso chiuso, possiamo personalizzare gli esempi e i materiali per una branca specifica (come test psicologici, settore pubblico, biologia, genetica, ecc...).

Per quanto riguarda i corsi pubblici, si utilizzano esempi misti.

Sebbene vengano utilizzati vari software durante questo corso (Microsoft Excel fino a SPSS, Statgraphics, ecc...), il suo principale focus è sulla comprensione dei principi e processi che guidano la ricerca, il ragionamento e le conclusioni.

Questo corso può essere tenuto come un corso ibrido, cioè con compiti a casa e assegnamenti.

Tableau aiutano le persone a vedere e comprendere i dati.

Tableau aiutano le persone a vedere e comprendere i 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.

Questo training guidato dall'insegnante in Torino (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.

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).