Les cours de formation présentiels animés par un instructeur en prévisionnel, dispensés en ligne ou en personne, illustrent par des exercices pratiques interactifs comment utiliser des méthodes statistiques, des techniques d'apprentissage automatique et l'analyse des séries temporelles pour analyser les données historiques, identifier des motifs et effectuer des prévisions précises des tendances futures.
La formation en prévisionnel est disponible sous forme de « formation en direct en ligne » ou de « formation en direct sur site ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation à distance en direct ») s'effectue via un bureau à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement sur les lieux du client dans Liège ou dans les centres de formation corporate de NobleProg situés dans Liège.
NobleProg -- Votre partenaire de formation local
Liège, Place des Guillemins
NobleProg Liège, 2 Place des Guillemins, Liège, belgium, 4000
Liège
Liège est le chef-lieu de la province de Liège et la capitale économique de la Wallonie. Par le nombre d'habitants, c'est la première agglomération wallonne, la troisième agglomération de Belgique après Bruxelles et Anvers et la quatrième commune après Anvers, Gand et Charleroi. Liège a longtemps été une grande ville industrielle mais dès les années 1960, elle subit un long déclin, les usines devenant vétustes. Liège mise également beaucoup sur les transports et la multi-modalité. Liège est un pôle économique important avec son port autonome, le deuxième port intérieur d'Europe de l'Ouest et son aéroport spécialisé dans le fret. De fait, la ville reste la capitale économique de la Wallonie.
Cette formation en direct dirigée par un formateur à Liège (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux analystes de données et aux professionnels des affaires de niveau intermédiaire souhaitant effectuer des prévisions de séries chronologiques et automatiser leurs flux de travail d'analyse de données avec R.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables :
De comprendre les fondamentaux des techniques de prévision dans R.
D'appliquer l'ajustement exponentiel et les modèles ARIMA pour l'analyse de séries chronologiques.
D'utiliser le package 'forecast' pour générer des modèles de prévision précis.
D'automatiser les flux de travail de prévision pour les applications commerciales et de recherche.
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