Στατιστική με το λογισμικό Προβληματικής Ανάλυσης SPSS Κομμάτι εκπαίδευσης

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.

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 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.

Αυτή η εκπαιδευτικός-μεσωμένη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαπροσωπικά ή μέσω διαδικτύου) προσβλέπει σε μεσαιτικό επίπεδο υπολογιστικών ανάπτυξης που θέλουν να δημιουργήσουν εφαρμογές που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας προσδοκιματική ανάλυση και γενετικές μοντέλ.

Ανά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αντιληφθούν τους βασικούς όρους της προσδοκιματικής τεχνητής νοημοσύνης και των γενετικών μοντέλ.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη για προσδοκιματικό κωδικοποίηση, πρόβλεψη και αυτομάτη εφαρμογή.
• Εφαρμόζουν LLMs (Large Language Models) και transformers για τη γέννηση κειμένου και κώδικα.
• Εφαρμόζουν προβλέψεις αιτία-έπακουση χρόνου και συμβουλές βασισμένες σε τεχνητή νοημοσύνη.
• Δημιουργούν και αξιοποιούν τεχνητά μοντέλα για πρακτικά εφαρμογές.
• Εκτιμούν χρήσιμους παρεξηγήσεις και καλές πρακτικές στη διάθεση τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (μέσω διαδίκτου ή εγκατεστημένη) προορίζεται για επαγγελματίες του τομέα Προσωπικού που θέλουν να χρησιμοποιήσουν αναλυτικά μέθοδα για να βελτίωσουν την επιχειρηματική δύναμη. Αυτός ο κούρσος περιλαμβάνει συστηματικές και μετρήσιμες, όπως και εμπειρικές και στατιστικές προσεγγίσεις.

Σχέδιο του Κούρσου

• Δυναμική μάθηση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.

Προεπιλεγμένες Επιλογές Καθοδήγησης

• Για να αίτησετε μια προσωπικοποιημένη εκπαίδευση για αυτό τον κούρσο, επικοινώνετε μαζί μας.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εξομάδα σε Ελλάδα (διαπιστίλιο ή απευθείας) στόχου μας είναι να υποστηρίξουμε IT επαγγελματίες είδή τελείωσης που θέλουν να καταλάβουν τις βασικές αρχές της Prognostic AI.

Από το τέλος αυτής της εξομάδας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διατυπώσουν τις βασικές αρχές της Prognostic AI και τις εφαρμογές της.
• Συλλέξουν, καθαρίσουν και προεπεξεργαστούν δεδομένα για ανάλυση των πρόληψης.
• Αναζητήσουν και εκπροσωπούν δεδομένα ώστε να ανακαλύψουν μάθηση.
• Σχεδιάσουν βασικά στατιστικά μοντέλα για πρόβλεψη.
• Εκτιμήσουν την επίδοση των προγνωστικών μοντέλων.
• Αξιοποιήσουν αρχές Prognostic AI σε πραγματικά και σημαντικά συνθήματα.

Ομίλος αποδοχής

Ιδιόκτητες επιχειρήσεων (υπαλλήλους μάρκετινγκ, διευθυντές προϊόντων, διευθυντές πελατών) και τα ομίλους τους; επαγγελματίες πελατικής ανάληψης.

Περιγραφή

To μάθημα ακολουθεί το κύκλο ζωής του πελάτη, από την εξυπηρέτηση νέων πελατών, τη διαχείριση υφιστάμενων πελατών για κερδοφορία, την κράτηση καλών πελατών, μέχρι την κατανόηση ποιοι πελάτες αποχωρούν και γιατί. Θα εργαζόμαστε με πραγματικα (ανώνυμα) δεδομένα από διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένων τηλεπικοινωνιών, ασφαλιστικών, μέσων ενημέρωσης και υψηλής τεχνολογίας.

Μορφή

Εξάσκηση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού, σε πέντε μισές ημέρες, με εξασκήσεις στην τάξη αλλά και με εργασίες για το σπίτι. Μπορεί να παρουσιαστεί ως εκπαιδευτική δραστηριότητα σε αίθουσα μάθησης ή κατά διαδρομή (online).

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται με ενδιαφέροντα και ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες DevOps με διάθεση μεταξύ του προκαταβολή και του υψηλότερου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να συνδυάσουν τη προσαγωγική τεχνητή νοημοσύνη με τις πρακτικές DevOps.

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

• Εφαρμόζουν μοντέλα προσαγωγικής ανάλυσης για την πρόβλεψη και επίλυση προκλήσεων στην διαδρομή DevOps.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης για βελτιωμένη παρακολούθηση και λειτουργία.
• Εφαρμένη τεχνική μηχανικής μάθησης για να βελτιώσουν τις ρυθμίσεις παράδοσης λογισμικού.
• Σχεδιάζουν στρατηγικές τεχνητής νοημοσύνης για πρωτοβουλική επίλυση προβλημάτων και βελτιστοποίηση.
• Να αναγνωρίζουν τις ηθικές προβλήματα σχετικά με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης στο DevOps.

Κοινό

• διευθυντές
• προγραμματιστές
• Επιστήμονες
• Φοιτητές

Μορφή του μαθήματος

on-line διδασκαλία και συζήτηση ή εργαστήρια πρόσωπο με πρόσωπο

R  είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστική υπολογιστική, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Η έρευνα χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημίες. Η R έχει επίσης βρει οπαδούς μεταξύ των στατιστικών, των μηχανικών και των επιστημόνων χωρίς δεξιότητες προγραμματισμού υπολογιστών που το βρίσκουν εύκολο στη χρήση. Η δημοτικότητά του οφείλεται στην αυξανόμενη χρήση της εξόρυξης δεδομένων για διάφορους σκοπούς, όπως ο καθορισμός των τιμών διαφήμισης, η ταχύτερη αναζήτηση νέων φαρμάκων ή τα οικονομικά μοντέλα. R έχει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Αυτό το μάθημα καλύπτει τη χειραγώγηση των αντικειμένων στο R συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων ανάγνωσης, την πρόσβαση σε πακέτα R, τη γραφή λειτουργιών R και τη δημιουργία ενημερωτικών γραφικών. Περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας κοινά στατιστικά μοντέλα. Το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε το λογισμικό R (https://www.r-project.org) τόσο σε μια γραμμή εντολών όσο και σε μια γραφική διεπαφή χρήστη (GUI).

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.

Αυτός ο κατεύθυνσης είναι μια εισαγωγή στην εφαρμογή νευρωνικών δικτύων σε πραγματικά προβλήματα χρησιμοποιώντας το λογισμικό R-project.

Αυτός ο κατεύθυνσης είναι για δεδομένων επιστήμονες και στατιστικούς που ήδη διαθέτουν βασικές γνώσεις C++ κωδικοποίησης R & και χρήση του R και χρειάζονται προχωρημένες γνώσεις κωδικοποίησης R.

Το στόχος είναι να δώσει μια πρακτική προχωρημένη οθόνη κωδικοποίησης R για τους συμμετέχοντες ενδιαφερόμενους για την εφαρμογή των μεθόδων στο εργασιακό περιβάλλον.

Χρησιμοποιούνται τομεακοί παραδείγματα για να κάνουν την εκπαίδευση σχετική με το κοινό

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να πραγματοποιήσουν στατιστική ανάλυση χρησιμοποιώντας SPSS για την ακριβή ερμηνεία των δεδομένων, την εκτέλεση σύνθετων στατιστικών δοκιμών και τη δημιουργία σημαντικών πληροφοριών.

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

• Πλοηγηθείτε στη διεπαφή SPSS και διαχειριστείτε αποτελεσματικά τα σύνολα δεδομένων.
• Εκτελέστε περιγραφικές και συμπερασματικές στατιστικές αναλύσεις.
• Διεξαγωγή t-test, ANOVA, MANOVA, παλινδρόμησης και αναλύσεις συσχέτισης.
• Εφαρμόστε μη παραμετρικές δοκιμές, ανάλυση κύριων συνιστωσών και ανάλυση παραγόντων για προηγμένη ερμηνεία δεδομένων.

Παρεύσιμο

Σχήμα της εκπαιδευτικής μάθησης

Κατά το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής μάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Σε αυτή την εκπαιδευτική μάθηση με πρόσωπο εξηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να ελέγχουν και να απεικονίζουν δεδομένα χρησιμοποιώντας τα εργαλεία που περιλαμβάνονται στο Tidyverse.

Το Tidyverse είναι μια συλλογή ρολόηγων ακτινού περιβάλλον (R) για καθαρισμό, επεξεργασία, μοντελοποίηση και απεικόνιση δεδομένων. Κάποια από τα ρολόηγα που περιλαμβάνονται είναι: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr και tibble.

• Αρχάριοι στη γλώσσα R
• Αρχάριοι στην ανάλυση και την απεικόνιση δεδομένων

• Μέρος λόγου, μέρος συζήτησης, ασκήσεις και πολύπλοκη εφαρμογή

• Να εκτελέσουν ανάλυση δεδομένων και να δημιουργήσουν υπεύθυνες αποδείξεις
• Να συλλέξουν επωφελείς κατασκευές από διάφορες σημειώσεις πίνακες δεδομένων
• Να φίλτραρουν, να ταξινομήσουν και να συμπεριφέρουν δεδομένα για να απαντήσουν σε προσκαρτώρηση ερωτήσεις
• Να μετατρέψουν τα επεξεργασμένα δεδομένα σε πληροφοριακά γραφήματα γραμμών, ορόσωμα-χάρτες και ιστόγραμμα
• Να εισάγουν και να φίλτραρουν δεδομένα από ποικιλούς πηγές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων Excel, CSV και αρχεία SPSS