Statistics and Probabilistic Programming in Julia - Plan Szkolenia
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla osób, które mają już doświadczenie w nauce o danych i statystyce.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Ćwiczenia i praktyka.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Plan Szkolenia
Statistics i probabilistyczne Programming w Julia
Podstawowe statystyki
- Statistics
- Podsumowanie Statistics z pakietem statystyk
- Rozkłady i pakiet StatsBase
- Jednowymiarowe i wielowymiarowe
- Momenty
- Funkcje prawdopodobieństwa
- Próbkowanie i RNG
- Histogramy
- Szacowanie metodą największej wiarygodności
- Rozkład iloczynowy, trucjalny i cenzurowany
- Statystyka odporna
- Korelacja i kowariancja
DataFrames
(Pakiet DataFrames)
- Dane we/wy
- Tworzenie ramek danych
- Typy danych, w tym dane kategoryczne i brakujące dane
- Sortowanie i łączenie
- Przekształcanie i przestawianie danych
Testowanie hipotez
(Pakiet HypothesisTests)
- Główny zarys testowania hipotez
- Test Chi-kwadrat
- Test z i test t
- Test F
- Test dokładny Fishera
- ANOVA
- Testy normalności
- Test Kołmogorowa-Smirnowa
- Test T Hotellinga
Analiza regresji i przeżycia
(Pakiety GLM i Survival)
- Główny zarys regresji liniowej i rodziny wykładniczej
- Regresja liniowa
- Uogólnione modele liniowe
- Regresja logistyczna
- Regresja Poissona
- Regresja gamma
- Inne modele GLM
- Analiza przeżycia
- Zdarzenia
- Kaplan-Meier
- Nelson-Aalen
- Proporcjonalne zagrożenie Coxa
Odległości
(Pakiet Odległości)
- Co to jest odległość?
- Euklidesowa
- Cityblock
- Cosinus
- Korelacja
- Mahalanobis
- Hamming
- MAD
- RMS
- Odchylenie średniokwadratowe
Statystyki wielowymiarowe
(pakiety MultivariateStats, Lasso i Loess)
- Regresja grzbietowa
- Regresja Lasso
- Loess
- Liniowa analiza dyskryminacyjna
- Analiza głównych składowych (PCA)
- Liniowa PCA
- Kernel PCA
- Probabilistyczna PCA
- Niezależna CA
- Regresja głównych składowych (PCR)
- Analiza czynnikowa
- Analiza korelacji kanonicznej
- Skalowanie wielowymiarowe
Klasteryzacja
(Pakiet klastrowania)
- K-średnich
- K-medoidy
- DBSCAN
- Klastrowanie hierarchiczne
- Algorytm klastrów Markowa
- Klastrowanie rozmyte C-średnich
Bayesian Statistics & Probabilistic Programming
(pakiet Turinga)
- Łańcuch Markowa Model Carlo
- Hamiltonian Montel Carlo
- Gaussowskie modele mieszane
- Liniowa regresja Bayesa
- Rodzina regresji wykładniczej Bayesa
- Bayesian Neural Networks
- Ukryte modele Markowa
- Filtrowanie cząstek
- Wnioskowanie wariacyjne
Wymagania
Ten kurs jest przeznaczony dla osób, które mają już doświadczenie w nauce o danych i statystyce.
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Statistics and Probabilistic Programming in Julia - Plan Szkolenia - Booking
Statistics and Probabilistic Programming in Julia - Plan Szkolenia - Enquiry
Statistics and Probabilistic Programming in Julia - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (5)
Różnice w ćwiczeniach i pokazach.
Ida Sjoberg - Swedish National Debt Office
Szkolenie - Econometrics: Eviews and Risk Simulator
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
trener okazywał cierpliwość i chętnie upewniał się, że wszyscy zrozumieli omawiane tematy, zajęcia były przyjemne do uczestnictwa
Mamonyane Taoana - Road Safety Department
Szkolenie - Statistical Analysis using SPSS
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Tempo było właściwe, a luźna atmosfera sprawiała, że kandydaci czuli się swobodnie, zadając pytania.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Szkolenie - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Michael, trener, jest bardzo znanym i sprawnym specjalistą w dziedzinie Big Data oraz R. Jest bardzo elastyczny i szybko dostosowuje szkolenia do potrzeb klientów. Ponadto potrafi na bieżąco rozwiązywać techniczne i zawodowe problemy. Fantastyczne i profesjonalne szkolenie!
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Szkolenie - Programming with Big Data in R
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
I cieszyłem się z dostarczonych Excel arkuszy z ćwiczeniami wraz z przykładami. Oznaczało to, że jeśli Tamil był zajęty pomocą innym ludziom, mógłbym kontynuować z następnymi częściami.
Luke Pontin
Szkolenie - Data and Analytics - from the ground up
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Algorithmic Trading with Python and R
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków biznesowych, którzy chcą zautomatyzować handel za pomocą handlu algorytmicznego, Python i R.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Stosować algorytmy do szybkiego kupowania i sprzedawania papierów wartościowych w wyspecjalizowanych przyrostach.
- Zmniejszyć koszty związane z handlem przy użyciu handlu algorytmicznego.
- Automatycznie monitorować ceny akcji i zawierać transakcje.
Programming with Big Data in R
21 godzinBig Data to termin odnoszący się do rozwiązań przeznaczonych do przechowywania i przetwarzania dużych zbiorów danych. Opracowane początkowo przez Google rozwiązania Big Data ewoluowały i zainspirowały inne podobne projekty, z których wiele jest dostępnych jako open-source. R jest popularnym językiem programowania w branży finansowej.
Introductory R (Basic to Intermediate)
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących analityków danych, którzy chcą używać programowania R do manipulowania danymi, przeprowadzania podstawowej analizy danych i tworzenia atrakcyjnych wizualizacji w celu uzyskania wglądu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy R Programming.
- Zastosować podstawowe procesy nauki o danych.
- Tworzyć wizualne reprezentacje danych.
Cluster Analysis with R and SAS
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą programować z R w SAS do analizy skupień.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Wykorzystanie analizy skupień do eksploracji danych
- Opanowanie składni języka R dla rozwiązań klastrowania.
- Wdrażanie hierarchicznego i niehierarchicznego klastrowania.
- Podejmowanie decyzji opartych na danych w celu usprawnienia operacji biznesowych.
Data and Analytics - from the ground up
42 godzinAnalityka danych jest dziś kluczowym narzędziem w biznesie. Skoncentrujemy się na rozwijaniu umiejętności praktycznej analizy danych. Celem jest pomoc delegatom w udzielaniu opartych na dowodach odpowiedzi na pytania:
Co się stało?
- przetwarzanie i analizowanie danych
- tworzenie informacyjnych wizualizacji danych
Co się stanie?
- Prognozowanie przyszłych wyników
- ocena prognoz
Co powinno się stać?
- przekształcanie danych w decyzje biznesowe oparte na dowodach
- optymalizacja procesów
Sam kurs może być prowadzony jako 6-dniowy kurs stacjonarny lub zdalnie przez okres kilku tygodni, jeśli wolisz. Możemy współpracować z Tobą, aby zapewnić kurs najlepiej odpowiadający Twoim potrzebom.
Data Analysis with Python, R, Power Query, and Power BI
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą czyścić i analizować dane, tworzyć prognozy statystyczne i tworzyć wnikliwe wizualizacje za pomocą tych narzędzi.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy Python, R, Power Query i Power BI do analizy danych.
- Czyścić i organizować zbiory danych za pomocą Python i Power Query.
- Wykonywanie analiz statystycznych i prognoz za pomocą R.
- Tworzenie profesjonalnych pulpitów nawigacyjnych i raportów za pomocą Power BI.
- Skutecznie integrować i analizować dane z wielu źródeł.
Data Analytics With R
21 godzinR to bardzo popularne środowisko open source do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. Ten kurs wprowadza studentów w język programowania R. Obejmuje podstawy języka, biblioteki i zaawansowane koncepcje. Zaawansowana analiza danych i wykresy z rzeczywistymi danymi.
Odbiorcy
Programiści / analityka danych
Czas trwania
3 dni
Format
Wykłady i ćwiczenia praktyczne
Data Mining z wykorzystaniem R
14 godzinR to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Data Mining & Machine Learning with R
14 godzinR to darmowy język programowania o otwartym kodzie źródłowym do obliczeń statystycznych, analizy danych i grafiki. R jest używany przez rosnącą liczbę menedżerów i analityków danych w korporacjach i środowiskach akademickich. R posiada szeroką gamę pakietów do eksploracji danych.
Econometrics: Eviews and Risk Simulator
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla każdego, kto chce nauczyć się i opanować podstawy analizy ekonometrycznej i modelowania.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Poznanie i zrozumienie podstaw ekonometrii.
- Używaj Eviews i symulatorów ryzyka.
HR Analytics for Public Organisations
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów HR, którzy chcą korzystać z metod analitycznych w celu poprawy wyników organizacji. Kurs obejmuje zarówno podejścia jakościowe, jak i ilościowe, empiryczne i statystyczne.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Statistical Analysis using SPSS
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą przeprowadzić analizę statystyczną przy użyciu SPSS w celu dokładnej interpretacji danych, przeprowadzenia złożonych testów statystycznych i wygenerowania znaczących spostrzeżeń.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Poruszać się po interfejsie SPSS i efektywnie zarządzać zestawami danych.
- Przeprowadzać opisowe i wnioskowe analizy statystyczne.
- Przeprowadzać testy t, ANOVA, MANOVA, regresję i analizy korelacji.
- Stosować testy nieparametryczne, analizę składowych głównych i analizę czynnikową w celu zaawansowanej interpretacji danych.
Talent Acquisition Analytics
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów HR i specjalistów ds. rekrutacji, którzy chcą korzystać z metod analitycznych w celu poprawy wydajności organizacji. Kurs obejmuje zarówno podejścia jakościowe, jak i ilościowe, empiryczne i statystyczne.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
7 godzinTidyverse to zbiór wszechstronnych pakietów R do czyszczenia, przetwarzania, modelowania i wizualizacji danych. Niektóre z zawartych pakietów to: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr i tibble.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak manipulować danymi i wizualizować je za pomocą narzędzi zawartych w Tidyverse.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Przeprowadzanie analizy danych i tworzenie atrakcyjnych wizualizacji
- Wyciąganie użytecznych wniosków z różnych zestawów przykładowych danych
- Filtrowanie, sortowanie i podsumowywanie danych w celu uzyskania odpowiedzi na pytania eksploracyjne
- Przekształcanie przetworzonych danych w pouczające wykresy liniowe, słupkowe i histogramy
- Importowanie i filtrowanie danych z różnych źródeł danych, w tym plików Excel, CSV i SPSS
Uczestnicy
- Początkujący użytkownicy języka R
- Początkujący w analizie i wizualizacji danych
Format kursu
- Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna