Statistik Schulungen in Schweiz

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure und Konstrukteure auf mittlerem Niveau, die DFSS einsetzen möchten, um sicherzustellen, dass die Qualität von Beginn der Konstruktionsphase an in das Produkt oder den Prozess integriert wird.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• die Prinzipien und Konzepte von Design Six Sigma (DFSS) zu verstehen.
• die Methoden DMAIC (Definieren, Messen, Analysieren, Verbessern, Kontrollieren) und DMADV (Definieren, Messen, Analysieren, Entwerfen, Überprüfen) kennen.
• Anwendung von DFSS-Werkzeugen und -Techniken zur Gestaltung und Optimierung von Prozessen.
• Entwicklung von Fähigkeiten zur effektiven Verwaltung und Leitung von DFSS-Projekten.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ein tiefgehendes Verständnis der Six Sigma DMAIC-Methodik auf Black Belt-Niveau erlangen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• ein umfassendes Verständnis der Phasen Definieren, Messen, Analysieren, Verbessern und Steuern mit Schwerpunkt auf komplexen Projekten zu entwickeln.
• Fachkenntnisse in fortgeschrittenen statistischen Analysetechniken für datengestützte Entscheidungsfindung zu erwerben.
• Leitung großer Six Sigma-Projekte und effektives Management von Projektteams.
• Implementierung bedeutender Prozessverbesserungen, die sich an den Unternehmenszielen und -strategien orientieren.

R Markdown ist ein Erstellungsumfeld, das ausführbaren R-Code mit narrativen Text kombiniert, um dynamische und reproduzierbare Dokumente zu erstellen.

Dieses von einem Trainer angeleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Mittelstufe-Nutzer von R, die automatisierte, dynamische Berichte mit R Markdown für interne Dokumentation, Forschungsveröffentlichungen oder Webveröffentlichung erstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• R Markdown-Dokumente mit eingebetteten Code-Chunks und formatiertem Text zu erstellen.
• Ausgaben in mehreren Formaten, darunter HTML, PDF und Word, zu erzeugen.
• Parameterisierte Berichte und bedingte Logik zur Generierung von dynamischem Inhalt zu verwenden.
• Das Dokumenterscheinungsbild mit Themen, Vorlagen und LaTeX für professionelle Präsentation anzupassen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Um einen angepassten Kurs für diesen Kurs zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ein umfassendes Verständnis des DMAIC-Methods komplexes erlangen und sich auf die Rolle eines effektiven Six-Sigma-Green-Belts vorbereiten möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine gründliche Kenntnis der Phasen Define, Measure, Analyze, Improve und Control von Six Sigma zu erlangen.
• Einen breiten Spektrum an Six-Sigma-Werkzeugen und -Techniken innerhalb jeder Phase des DMAIC effektiv anzuwenden.
• Statistische Analysen für die Prozessverbesserung durchzuführen und zu interpretieren.
• Einen Six-Sigma-Projekt zu planen, umzusetzen und zu verwalten.

Dieses vom Trainer geleitete, Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die ein grundlegendes Verständnis von Six Sigma und Lean erlangen möchten, um diese Methoden zu integrieren und Geschäftsvorgänge zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ein solides Verständnis der Lean Six Sigma-Prinzipien zu erlangen.
• Six Sigma-Methode zur Verbesserung der Prozessqualität durch die Beseitigung von Fehlern und Minimierung von Schwankungen anzuwenden.
• Lean- und Six Sigma-Methoden zu integrieren, um effizientere und wirksamere Prozessverbesserungen zu erzielen.
• Grundlegende Lean Six Sigma-Werkzeuge und Techniken zu lehren, die Yellow Belts in Prozessoptimierungsprojekten anwenden können, wie 5S, Kaizen und Prozesskarten.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die sowohl Six Sigma- als auch Lean-Prinzipien verstehen möchten, um bedeutsame Prozessoptimierungsprojekte in ihren Organisationen zu leiten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einen umfassenden Überblick darüber zu erlangen, wie Lean- und Six Sigma-Methode integriert werden können, um Prozesse zu verbessern.
• Tiefgründige Kenntnisse und Anwendungsfähigkeiten in den Phasen Define (Definieren), Measure (Messen), Analyze (Analysieren), Improve (Verbessern) und Control (Kontrollieren) zu erwerben.
• V fortgeschrittene statistische Werkzeuge zur datengestützten Entscheidungsfindung und Prozessanalyse anzuwenden.
• Lean Six Sigma-Projekte effektiv zu führen und zu managen.

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die mit diesen Tools Daten bereinigen und analysieren, statistische Hochrechnungen durchführen und aufschlussreiche Visualisierungen erstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Python, R, Power Query und Power BI für die Datenanalyse zu verstehen.
• Bereinigung und Organisation von Datensätzen mit Python und Power Query.
• Statistische Analysen und Hochrechnungen mit R durchführen.
• Erstellen von professionellen Dashboards und Berichten mit Power BI.
• Effektive Integration und Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen.

Dieses durch einen Dozenten geleitete, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die die Fähigkeiten erwerben möchten, um komplexe Six Sigma-Projekte zu bearbeiten und eine führende Rolle bei der Umsetzung von Six Sigma und Lean einzunehmen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine tiefgründige Kenntnis fortgeschrittener Methoden und Werkzeuge von Six Sigma und Lean zu erlangen.
• Komplexe Prozessoptimierungsprojekte durchzuführen, die mit den Unternehmensstrategien übereinstimmen.
• Komplexe statistische Analysen durchzuführen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
• Änderungsinitiativen effektiv zu führen und eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung aufzubauen.

Dieses von einem Trainer geführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die ein tieferes Verständnis der Six Sigma-Methode und ihrer Prinzipien erlangen möchten und den DMAIC-Prozess meistern wollen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Über das Grundwissen hinausgehendes Wissen aus dem White Belt-Kurs zu erlangen.
• Den DMAIC-Prozess zu meistern und fortgeschrittene Six Sigma-Werkzeuge zu lernen.
• Effektiv in einem Six Sigma-Projektteam mitzuwirken und mit Green und Black Belts zusammenzuarbeiten.
• Six Sigma-Methode auf reale Geschäftsprozesse anzuwenden, um Verbesserungen zu erzielen.

Dieses unter Anleitung des Dozenten durchgeführte, lebendige Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die ein grundlegendes Verständnis der Six-Sigma-Methode und ihrer Prinzipien erwerben möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Six Sigma zu verstehen und den DMAIC-Prozess kennenzulernen.
• Die spezifischen Rollen und Verantwortlichkeiten eines White Belts im Kontext eines Six-Sigma-Projekts zu verstehen.
• Zu lernen, wie man die Prinzipien des Six Sigma anwendet, um Verbesserungschancen zu identifizieren und Six-Sigma-Projekte innerhalb einer Organisation zu unterstützen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Wissenschaftler, die das Design of Experiments (DoE) lernen und verwenden möchten, um den Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen mehreren Faktoren zu verstehen.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Vorteile von gesteuerten Experimenten gegenüber anderen Ansätzen zu verstehen.
• Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge und Interaktionen zwischen Faktoren zu verstehen.
• Beste Praktiken und Leitlinien für erfolgreiche Experimente kennenzulernen.

Dieses von einem Trainer geleitete, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an alle, die das Grundwissen der ökonometrischen Analyse und Modellierung erlernen und meistern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Das Grundwissen der Ökonometrie zu erlernen und zu verstehen.
• Eviews und Risikosimulatoren zu nutzen.

R ist eine sehr beliebte, Open-Source-Umgebung für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafiken. Dieser Kurs führt Studenten in die R-Programmiersprache ein. Er behandelt Sprachgrundlagen, Bibliotheken und fortgeschrittene Konzepte. Fortgeschrittene Datenanalyse und Visualisierung mit realen Daten.

Zielgruppe

Entwickler / Datenanalysten

Dauer

3 Tage

Format

Vorlesungen und praktische Übungen

Zielgruppe

Analysten, Forscher, Wissenschaftler, Absolventen und Studenten sowie alle, die daran interessiert sind, statistische Analysen in Microsoft Excel zu erleichtern.

Kursziele

Dieser Kurs soll Ihre Vertrautheit mit Excel und Statistik verbessern und die Effektivität und Effizienz Ihrer Arbeit oder Forschung erhöhen.

Der Kurs beschreibt, wie man das Analysis ToolPack in Microsoft Excel, statistische Funktionen und grundlegende statistische Verfahren einsetzt. Er wird erklären, welche Einschränkungen von Excel bestehen und wie diese überwunden werden können.

Data analytics ist ein entscheidendes Werkzeug im heutigen Geschäftsumfeld. Wir konzentrieren uns darauf, praktische Fähigkeiten zur datenbasierten Analyse zu entwickeln. Das Ziel ist es, den Teilnehmern dabei zu helfen, beispielsweise nachgewiesene Antworten auf folgende Fragen zu geben: 

Was ist geschehen?

• Verarbeitung und Analyse von Daten
• Erstellung informativer Datendarstellungen

Was wird geschehen?

• Prognose zukünftiger Leistungen
• Bewertung von Prognosen

Was sollte geschehen?

• Umwandlung von Daten in beispielsbasierte Geschäftsentscheidungen
• Optimierung von Prozessen

Schätzungen zufolge machen unstrukturierte Daten mehr als 90 Prozent aller Daten aus, viele davon in Form von Text. Blogbeiträge, Tweets, soziale Medien und andere digitale Veröffentlichungen tragen kontinuierlich zu dieser wachsenden Datenmenge bei.

In diesem Live-Kurs, der von einem Dozenten geleitet wird, geht es darum, Erkenntnisse und Bedeutung aus diesen Daten zu extrahieren. Unter Verwendung der R Language- und Natural Language Processing (NLP)-Bibliotheken kombinieren wir Konzepte und Techniken aus der Informatik, der künstlichen Intelligenz und der Computerlinguistik, um die Bedeutung hinter Textdaten algorithmisch zu verstehen. Datenbeispiele sind je nach Kundenanforderung in verschiedenen Sprachen verfügbar.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datensätze (große und kleine) aus unterschiedlichen Quellen vorzubereiten und dann die richtigen Algorithmen anzuwenden, um die Bedeutung zu analysieren und zu berichten.

Format des Kurses

• Teilweise Vortrag, teilweise Diskussion, viel praktische Übung, gelegentliche Tests zur Überprüfung des Verständnisses

Zielgruppe

Finanz- oder Marktanalysten, Manager, Buchhalter

Kursziele

Fördern und automatisieren Sie alle Arten von Finanzanalysen mit Microsoft Excel.

Dieses von einem Dozenten angeführte, Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Analysts, die in R für Excel programmieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Daten zwischen Excel und R zu wechseln und zu verschieben.
• R-Tidyverse und R-Funktionen für Datenanalyse-Lösungen in Excel zu verwenden.
• Ihre Datenanalyse-Kenntnisse durch das Lernen von R zu erweitern.

R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche. Sie wird in Finanzanwendungen eingesetzt, die von zentralen Handelsprogrammen bis hin zu Risikomanagementsystemen reichen.

In dieser von einem Kursleiter geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie mit R praktische Anwendungen zur Lösung einer Reihe spezifischer finanzbezogener Probleme entwickeln können.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• die Grundlagen der Programmiersprache R zu verstehen
• Auswahl und Anwendung von R-Paketen und -Techniken zur Organisation, Visualisierung und Analyse von Finanzdaten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, Datenbanken, Web usw.)
• Erstellen von Anwendungen zur Lösung von Problemen im Zusammenhang mit Vermögensallokation, Risikoanalyse, Anlageperformance und mehr
• Fehlerbehebung, Integration, Einsatz und Optimierung einer R-Anwendung

Zielgruppe

• Entwickler
• Analysten
• Quants

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Diese Schulung zielt darauf ab, Lösungen für einige der wichtigsten Probleme zu bieten, mit denen Finanzfachleute konfrontiert sind. Wenn Sie jedoch ein bestimmtes Thema, Werkzeug oder eine Technik haben, die Sie ergänzen oder vertiefen möchten, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an HR-Professionals, die analytische Methoden einsetzen möchten, um die Organisationsleistung zu verbessern. Der Kurs deckt qualitative und quantitative sowie empirische und statistische Ansätze ab.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viel Übungsmaterial und Praxis.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Wenn Sie eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte für die Abwicklung.

Dieser Kurs behandelt fortgeschrittene Themen der R-Programmierung.

Goal:

Meistern Sie die Fähigkeit, unabhängig mit dem Programm SPSS für erweiterte Anwendungen, Dialogfelder und Befehlslanguagesyntax für ausgewählte analytische Techniken zu arbeiten.

Zielgruppe:

Analysten, Forscher, Wissenschaftler, Studenten und alle, die die Fähigkeit erwerben möchten, das SPSS-Paket auf erweitertem Niveau zu nutzen und ausgewählte statistische Modelle zu lernen. Die Schulung behandelt universelle analytische Probleme und ist auf eine bestimmte Branche ausgerichtet.

Diese leitungsgeleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Business-Analysten, die Handel durch algorithmisches Handeln, Python und R automatisieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Algorithmen einzusetzen, um Wertpapiere in spezialisierten Intervallen schnell zu kaufen und zu verkaufen.
• Kosten im Zusammenhang mit dem Handel durch algorithmisches Handeln zu reduzieren.
• Aktienkurse automatisch zu überwachen und Handelsaufträge zu platzieren.

Zielgruppe:

Der Kurs richtet sich an IT-Spezialisten, die nach einer Lösung suchen, um große Datensätze in einer verteilten Systemumgebung zu speichern und zu verarbeiten.

GoVoraussetzungen:

Tiefes Wissen über die Verwaltung von Hadoop-Clustern.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Training (Online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Statistiker, die Daten effektiv vorbereiten, Modelle erstellen und maschinelles Lernen in ihren Berufsgebieten einsetzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Verschiedene Machine Learning-Algorithmen verstehen und implementieren.
• Daten und Modelle für Anwendungen im Bereich maschinelles Lernen vorbereiten.
• Post-Hoc-Analysen durchführen und Ergebnisse effektiv visualisieren.
• Maschinelles Lernen auf realen, branchenspezifischen Szenarien anwenden.

Big Data ist ein Begriff, der sich auf Lösungen zur Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze bezieht. Ursprünglich von Google entwickelt, haben diese Big Data-Lösungen sich weiterentwickelt und andere ähnliche Projekte inspiriert, viele davon sind als Open-Source verfügbar. R ist eine weit verbreitete Programmiersprache in der Finanzbranche.

Dieser von einem Dozenten geleitete, lebendige Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Datenanalysten, die R-Programmierung zur Datenmanipulation, grundlegenden Datenanalyse und erstellen überzeugender Visualisierungen für Einblicke nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von R-Programmierung zu verstehen.
• Fundamentale Datenwissenschaftsprozesse anzuwenden.
• Visuelle Darstellungen von Daten zu erstellen.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten, die mit R in SAS programmieren möchten, um Clusteranalysen durchzuführen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Clusteranalyse für Data Mining zu verwenden
• Die R-Syntax für Clustering-Lösungen zu beherrschen.
• Hierarchische und nicht-hierarchische Clusterverfahren umzusetzen.
• Datengetriebene Entscheidungen zu treffen, um die Geschäftsvorgänge zu verbessern.

Dieses vom Trainer geleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger, die ein fundiertes Verständnis von R und dessen Arbeit mit Daten erlangen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die R-Programmierumgebung und die RStudio-Oberfläche zu verstehen.
• Datensätze mithilfe von R-Befehlen und Paketen zu importieren, zu manipulieren und zu erkunden.
• Grunderne statistische Analysen und Datenzusammenfassungen durchzuführen.
• Visualisierungen sowohl mit base R als auch mit ggplot2 zu erstellen.
• Arbeitsbereiche, Skripte und Pakete effektiv zu verwalten.

R ist eine Open Source-freie Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafik R wird von einer wachsenden Zahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen genutzt R verfügt über eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining .

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die bereits eine Grundlage in Data Science und Statistik haben. Die Erklärungen sind so gestaltet, dass sie entweder als Erinnerung für Personen dienen, die sich mit den Konzepten auskennen, oder Informationen für Personen mit einer geeigneten Vorkenntnissen bieten.

Diese vom Trainer geleitete, Live-Trainings in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die in Python und R für KNIME programmieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Maschinelles Lernen in KNIME zu planen, aufzubauen und bereitzustellen.
• datengestützte Entscheidungen für Betriebsabläufe zu treffen.
• Datenwissenschaftliche Projekte von Anfang bis Ende umzusetzen.

Dieses Kurs richtet sich an alle, die interessiert sind an der statistischen Analyse. Er vertraut Sie mit Minitab und wird die Effektivität und Effizienz Ihrer Datenanalyse erhöhen sowie Ihr Wissen über Statistik verbessern.

R ist eine quelloffene, kostenlose Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalyse und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten innerhalb von Unternehmen und Hochschulen verwendet. R verfügt über eine große Auswahl an Paketen zur Datenanalyse.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer fortgeschrittene Techniken für Machine Learning mit R kennen, während sie Schritt für Schritt eine reale Anwendung erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen und Implementieren von Techniken des unüberwachten Lernens
• Clustering und Klassifizierung anwenden, um Vorhersagen auf der Grundlage realer Daten zu treffen.
• Daten visualisieren, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen und Analysen weiter zu verfeinern
• Verbessern Sie die Leistung eines Modells für maschinelles Lernen mit Hilfe von Hyper-Parameter-Tuning.
• Ein Modell zur Verwendung in einer größeren Anwendung in Betrieb nehmen.
• Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens anwenden, um Fragen zu beantworten, die soziale Netzwerkdaten, Big Data und mehr betreffen.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

Organisation – Labarbeit und praktische Beispiele mit realen Daten

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die statistische Analysen mit SPSS durchführen möchten, um Daten genau zu interpretieren, komplexe statistische Tests durchzuführen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die SPSS-Oberfläche zu navigieren und Datensätze effizient zu verwalten.
• Deskriptive und inferentielle statistische Analysen durchzuführen.
• t-Tests, ANOVA, MANOVA, Regressions- und Korrelationsanalysen durchzuführen.
• Nicht-parametrische Tests, Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse zur erweiterten Dateninterpretation anzuwenden.

Diese von einem Dozenten angeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Analysten, Forscher und Profis mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die SPSS für die Datenvorbereitung, statistische Analyse und Vorhersagemodellierung nutzen möchten.

Dieser Kurs wurde für Entscheidungsträger erstellt, deren primäres Ziel nicht die Berechnungen und Analysen durchzuführen ist, sondern diese zu verstehen und entscheiden zu können, welche statistischen Methoden in der strategischen Planung des Unternehmens relevant sind.

Zum Beispiel muss ein potentieller Teilnehmer entscheiden, wie viele Proben gesammelt werden müssen, bevor sie die Entscheidung treffen können, ob das Produkt gestartet wird oder nicht.

Wenn Sie einen längeren Kurs benötigen, der die Grundlagen des statistischen Denkens abdeckt, werfen Sie einen Blick auf den 5-tägigen "Statistics for Managers"-Kurs.

Dieser Kurs wurde für Personen entwickelt, die allgemeine Statistikkenntnisse benötigen. Dieser Kurs kann auf ein bestimmtes Fachgebiet wie Marktforschung, Biologie, Fertigung, Forschung im öffentlichen Sektor usw. zugeschnitten werden.

Dieser Ausbildungs-Kurs umfasst fortgeschrittene Statistik. Er erklärt die meisten Werkzeuge, die in der Forschung, Analyse und Prognose häufig verwendet werden. Kurze Erläuterungen zur Theorie hinter den Formeln werden bereitgestellt.

Dieser Kurs bezieht sich nicht auf ein spezifisches Wissensgebiet, kann aber angepasst werden, wenn alle Teilnehmer dieselbe Hintergrundwissen und Ziele haben.

Einige grundlegende Computerwerkzeuge werden in diesem Kurs verwendet (insbesondere Excel und OpenOffice)

Dieser Kurs soll Forschern ein Verständnis der Prinzipien der statistischen Gestaltung und Analyse vermitteln sowie deren Relevanz für die Forschung in verschiedenen naturwissenschaftlichen Disziplinen verdeutlichen.

Er behandelt einige Wahrscheinlichkeits- und statistische Methoden, hauptsächlich durch Beispiele. Dieser Kurs besteht etwa zu 30% aus Vorlesungen und zu 70% aus geführten Quizzen und Laboren.

Im Falle eines geschlossenen Kurses können wir die Beispiele und Materialien auf eine bestimmte Fachrichtung anpassen (wie psychologische Tests, öffentlicher Sektor, Biologie, Genetik usw.).

Beim Öffentlich-Kurs werden gemischte Beispiele verwendet.

Obwohl während dieses Kurses verschiedene Softwarepakete eingesetzt werden (SPSS, Statgraphics etc.), liegt der Hauptfokus auf dem Verständnis der Prinzipien und Prozesse, die die Forschung, das Argumentieren und das Schließen leiten.

Dieser Kurs kann als gemischter Kurs angeboten werden, d.h. mit Hausaufgaben und Übungen.

Tableau hilft Menschen, Daten zu sehen und zu verstehen.

Tableau hilft Menschen, Daten zu sehen und zu verstehen.

Zielgruppe

Kursformat

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

In diesem unterrichteten und live durchgeführten Kurs lernen die Teilnehmer, wie man Daten mit den Tools aus dem Tidyverse manipuliert und visualisiert.

Der Tidyverse ist eine Sammlung vielseitiger R-Pakete zur Bereinigung, Verarbeitung, Modellierung und Visualisierung von Daten. Einige der enthaltenen Pakete sind: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr und tibble.

• Anfänger in der R-Sprache
• Anfänger im Bereich Datenanalyse und Datavisualisierung

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und intensives Praktikum

• Datenanalyse durchführen und ansprechende Visualisierungen erstellen
• Nützliche Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen von Beispieldaten ziehen
• Daten filtern, sortieren und zusammenfassen, um forschungsorientierte Fragen zu beantworten
• Verarbeitete Daten in informatische Linien-, Balken- und Histogramme umwandeln
• Daten aus diversen Datensources importieren und filtern, einschließlich Excel, CSV und SPSS-Dateien

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalytiker und Geschäftsanalysten, die Zeitreihenvorhersagen durchführen und Prozesse der Datenauswertung mit R automatisieren möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen der Vorhersageverfahren in R zu verstehen.
• Exponentielles Glätten und ARIMA-Modelle für Zeitreihenanalyse anzuwenden.
• Das Paket ‘forecast’ zur Generierung genauer Vorhersagemodelle zu nutzen.
• Vorhersageprozesse für Geschäftsanwendungen und Forschung automatisieren.

Publikum

• Manager
• Entwickler
• Wissenschaftler
• Studenten

Format des Kurses

Online-Unterricht und Diskussion ODER persönliche Workshops

R  ist eine Open-Source-freie Programmiersprache für statistische Computing, Datenanalyse und Grafik. Die Forschung wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalytikern innerhalb von Unternehmen und Akademien verwendet. R hat auch Nachfolger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Computerprogrammierungsfähigkeiten gefunden, die es einfach zu verwenden finden. Seine Beliebtheit liegt an der zunehmenden Verwendung von Data Mining für verschiedene Ziele, wie z. B. Anzeigenpreise, neue Medikamente schneller zu finden oder fin-tune Finanzmodelle. R verfügt über eine breite Palette von Paketen für die Datenmining.

Dieser Kurs umfasst die Manipulation von Objekten in R einschließlich Lesendaten, Zugriff auf R-Pakete, Schreiben R-Funktionen und Erstellen von informativen Grafiken. Es umfasst die Analyse von Daten mit gemeinsamen statistischen Modellen. Der Kurs lehrt, wie man die R-Software (https://www.r-project.org) sowohl auf einer Befehllinie als auch in einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) verwendet.