Formation R pour l'analyse et la recherche des données

Goal:

Maîtriser les compétences pour travailler de manière indépendante avec le programme SPSS pour une utilisation avancée, les boîtes de dialogue et la syntaxe du langage de commandes pour les techniques analytiques sélectionnées.

Destinataires :

Analystes, chercheurs, scientifiques, étudiants et toutes personnes souhaitant acquérir la capacité d'utiliser le package SPSS à un niveau avancé et d'apprendre les modèles statistiques sélectionnés. La formation aborde des problèmes d'analyse universels et est dédiée à une industrie spécifique.

Public cible :

Ce cours est destiné aux spécialistes des TIC à la recherche d'une solution pour stocker et traiter de grands ensembles de données dans un environnement de système distribué.

Goal :

Connaissance approfondie de l'administration des clusters Hadoop.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et statisticiens de niveau intermédiaire qui souhaitent préparer des données, construire des modèles et appliquer efficacement les techniques d'apprentissage automatique dans leurs domaines professionnels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de:

• Comprendre et implémenter divers algorithmes Machine Learning.
• Préparer des données et des modèles pour les applications d'apprentissage automatique.
• Réaliser des analyses post hoc et visualiser efficacement les résultats.
• Appliquer les techniques d'apprentissage automatique à des scénarios réels, spécifiques au secteur.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur place) s'adresse aux scientifiques souhaitant apprendre et utiliser la Design of Experiments (DoE) pour comprendre les relations de cause à effet entre plusieurs facteurs.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les avantages des expériences planifiées par rapport aux autres approches.
• Comprendre les relations de cause à effet et interactions entre facteurs.
• Apprendre les meilleures pratiques et lignes directrices pour mener avec succès des expérimentations.

Cette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs et concepteurs de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser le DFSS pour s'assurer que la qualité est intégrée dans le produit ou le processus dès le début de la phase de conception.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes et les concepts de Design Six Sigma (DFSS).
• Apprendre les méthodologies DMAIC (Définir, Mesurer, Analyser, Améliorer, Contrôler) et DMADV (Définir, Mesurer, Analyser, Concevoir, Vérifier).
• Appliquer les outils et techniques DFSS pour concevoir et optimiser les processus.
• Développer des compétences pour gérer et diriger efficacement des projets DFSS.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée à toute personne souhaitant apprendre et maîtriser les fondamentaux de l'analyse et du modèle économétrique.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Apprendre et comprendre les fondamentaux de l'économétrie.
• Utiliser Eviews et des simulateurs de risque.

Public cible

Analystes financiers ou du marché, gestionnaires, comptables

Objectifs du cours

Faciliter et automatiser toutes sortes d'analyses financières avec Microsoft Excel

Public cible

Analystes, chercheurs, scientifiques, diplômés et étudiants ainsi que toute personne intéressée à apprendre comment faciliter l'analyse statistique dans Microsoft Excel.

Objectifs du cours

Ce cours vous aidera à améliorer votre familiarité avec Excel et les statistiques, ce qui augmentera l'efficacité et la productivité de votre travail ou recherche.

Ce cours explique comment utiliser le pack d'outils Analyse dans Microsoft Excel, les fonctions statistiques ainsi que comment effectuer des procédures statistiques de base. Il vous montrera aussi les limites de Excel et comment les surmonter.

Ce formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux analystes de données et professionnels d'entreprise intermédiaires souhaitant effectuer des prévisions de séries temporelles et automatiser les workflows d'analyse de données avec R.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux des techniques de prévision en R.
• Appliquer les modèles de lissage exponentiel et ARIMA pour l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser le package ‘forecast’ pour générer des modèles de prévision précis.
• Automatiser les workflows de prévision pour les applications d'affaires et de recherche.

Ce cours en direct animé par un formateur (en ligne ou sur place) est destiné aux professionnels des Ressources Humaines qui souhaitent utiliser des méthodes analytiques pour améliorer la performance organisationnelle. Ce cours aborde les approches qualitatives et quantitatives, empiriques et statistiques.

Format du Cours

• Ateliers interactifs et discussions.
• Beaucoup d'exercices et de pratique.

Options de Personnalisation du Formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser la session.

R est un langage de programmation sans opensource pour le calcul statistique, l'analyse de données et les graphiques R est utilisé par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données au sein des entreprises et des universités R a une grande variété de paquets pour l'exploration de données .

Ce cours est destiné aux personnes ayant déjà une formation en science des données et statistiques. Les explications fournies sont conçues pour servir de rappel à ceux qui sont déjà familiers avec les concepts ou pour informer ceux ayant un bagage adéquat.

Audience

Ce cours a été créé pour les analystes et les prévisionnistes souhaitant introduire ou améliorer les prévisions qui peuvent être liées aux prévisions de vente, aux prévisions économiques, aux prévisions technologiques, à la gestion de la chaîne d'approvisionnement et aux prévisions de la demande ou de l'offre.

Description du cours

Ce cours guide les délégués à travers une série de méthodologies, de cadres et d'algorithmes qui sont utiles lorsqu'il s'agit de choisir comment prédire l'avenir sur la base de données historiques.

Il utilise des outils standard tels que Microsoft Excel ou certains programmes Open Source (notamment le projet R).

Les principes couverts dans ce cours peuvent être mis en œuvre par n'importe quel logiciel (par exemple SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...).

Cette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent effectuer des analyses statistiques à l'aide de SPSS pour interpréter les données avec précision, exécuter des tests statistiques complexes et générer des informations significatives.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer dans l'interface de SPSS et gérer efficacement les ensembles de données.
• Effectuer des analyses statistiques descriptives et inférentielles.
• Effectuer des tests t, ANOVA, MANOVA, des analyses de régression et de corrélation.
• Appliquer des tests non paramétriques, l'analyse des composantes principales et l'analyse factorielle pour une interprétation avancée des données.

Public

Format du cours

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Dans ce cours dispensé par un formateur, les participants apprendront à manipuler et visualiser des données en utilisant les outils inclus dans le Tidyverse.

Le Tidyverse est une collection de packages R polyvalents pour nettoyer, traiter, modéliser et visualiser des données. Parmi les packages inclus figurent : ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.

• Débutants en langage R
• Débutants en analyse de données et visualisation de données

• Partie cours, partie discussion, exercices et pratique intensive

• Effectuer une analyse de données et créer des visualisations attrayantes
• Tirer des conclusions utiles à partir de divers jeux de données d'exemples
• Filtrer, trier et résumer les données pour répondre aux questions exploratoires
• Transformer des données traitées en graphiques de ligne informatifs, diagrammes à barres et histogrammes
• Importer et filtrer les données provenant de diverses sources de données, y compris Excel, CSV et fichiers SPSS