Design for Six Sigma (DFSS) Training Cursus

Deze cursus behandelt geavanceerde onderwerpen in R-programmering.

Deze door de instructeur geleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op business analysts die handelingen willen automatiseren met algorithmic trading, Python en R.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Algoritmen te gebruiken om effecten snel en met gespecialiseerde increments te kopen en verkopen.
• Kosten die aan handelingen zijn verbonden te verminderen door gebruik te maken van algorithmic trading.
• Aandelenkoersen automatisch te bewaken en handelingen te plaatsen.

Big Data is een term die verwijst naar oplossingen die bedoeld zijn voor het opslaan en verwerken van grote dataverzamelingen. Aanvankelijk ontwikkeld door Google, hebben deze Big Data-oplossingen zich verder ontwikkeld en andere vergelijkbare projecten geïnspireerd, waarvan veel open source beschikbaar zijn. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector.

Dit instructeurgeleide, live training in België (online of ter plaatse) is gericht op beginners in data-analyse die R-programmering willen gebruiken om data te manipuleren, basisdataanalyse uit te voeren en overtuigende visualisaties te creëren voor inzichten.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De basisprincipes van R-programmering begrijpen.
• Fundamentele datawetenschapsprocessen toepassen.
• Visuele voorstellingen van data maken.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft ook volgers gevonden onder statistici, ingenieurs en wetenschappers zonder computerprogrammeervaardigheden die het gemakkelijk vinden om te gebruiken. De populariteit is te danken aan het toenemende gebruik van datamining voor verschillende doelen, zoals het instellen van advertentieprijzen, het sneller vinden van nieuwe medicijnen of het verfijnen van financiële modellen. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.

Deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is gericht op data-analisten die willen programmeren met R in SAS voor clusteranalyse.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Clusteranalyse te gebruiken voor data mining
• De R-syntaxis voor clustering-oplossingen te beheersen.
• Hiërarchische en niet-hiërarchische clustering uit te voeren.
• Gegevensgedreven beslissingen te nemen om de bedrijfsoperaties te verbeteren.

Data-analyse is vandaag de dag een cruciaal hulpmiddel in bedrijfsleven. We richten ons gedurende het hele proces op het ontwikkelen van praktische vaardigheden voor hands-on data-analyse. Het doel is om de deelnemers te helpen om bewijsgebaseerde antwoorden te geven op vragen: 

Wat is er gebeurd?

• verwerken en analyseren van data
• produceren van informatieve data-visualisaties

Wat zal er gebeuren?

• voorspellen van toekomstige prestaties
• evalueren van voorspellingen

Wat zou er moeten gebeuren?

• omzetten van data in bewijsgebaseerde bedrijfsbeslissingen
• optimaliseren van processen

Deze instructeursgeleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op instapniveau die gegevens willen opschonen en analyseren, statistische Projecties willen maken en inzichtelijke visualisaties willen maken met behulp van deze tools.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basis van Python, R, Power Query en Power BI voor data-analyse te begrijpen.
• Datasets op te schonen en te organiseren met behulp van Python en Power Query.
• Statistische analyses en projecties uit te voeren met R.
• Professionele dashboards en rapporten te maken met Power BI.
• Gegevens uit meerdere bronnen effectief te integreren en te analyseren.

R is een zeer populaire, open source omgeving voor statistische berekeningen, data-analyse en grafieken. Deze cursus introduceert de programmeertaal R aan studenten. Het behandelt taalfundamenten, bibliotheken en geavanceerde concepten. Geavanceerde data-analyse en grafiekweergave met echte wereldgegevens.

Doelgroep

Ontwikkelaars / dataanalytici

Duur

3 dagen

Formaat

Presentaties en praktijkwerk

Deze instructeurgeleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op iedereen die de basisprincipes van econometrische analyse en modellering wil leren en beheersen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De basisprincipes van econometrie leren en begrijpen.
• Eviews en risicosimulators gebruiken.

Dit door docenten geleide live training in België (online of op locatie) is gericht op beginnende professionals die een beheersing van de basisprincipes van R en het werken met data willen verkrijgen.

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Het R programmeeromgeving en de RStudio interface te begrijpen.
• Datasets importeren, manipuleren en onderzoeken met behulp van R-commando's en -pakketten.
• Eenvoudige statistische analyses uitvoeren en data samenvatten.
• Visualisaties genereren met zowel base R als ggplot2.
• Werkomgevingen, scripts en pakketten effectief beheren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor data-analisten en zakelijke professionals op tussenniveau die tijdreeksvoorspellingen willen uitvoeren en data-analyse workflows willen automatiseren met behulp van R.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van voorspellingsmethoden in R te begrijpen.
• Exponentiële gladde technieken en ARIMA-modellen toe te passen voor tijdreeksanalyse.
• Het 'forecast' pakket te gebruiken om nauwkeurige voorspellingsmodellen te genereren.
• Voorspellingsworkflows te automatiseren voor zakelijke en onderzoekstoepassingen.

Dit door een instructeur geleide live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor HR-professionals die analytische methoden willen gebruiken om de organisatieprestaties te verbeteren. Deze cursus behandelt zowel kwalitatieve als kwantitatieve, empirische en statistische benaderingen.

Opzet van de Cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijkopdrachten.

Opties voor Aangepaste Cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of onsite) is bedoeld voor professionals van beginner tot gemiddeld niveau die statistische analyses willen uitvoeren met SPSS om gegevens nauwkeurig te interpreteren, complexe statistische tests uit te voeren en zinvolle inzichten te genereren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De SPSS-interface teDoorbladeren en datasets efficiently te beheren.
• Descriptive en inferentiële statistische analyses uit te voeren.
• T-tests, ANOVA, MANOVA, regressie- en correlatieanalyses uit te voeren.
• Non-parametric tests, principal component analysis en factor analysis toe te passen voor geavanceerde data-analyse.

Publiek

Cursusformaat

Aan het einde van deze opleiding kunnen de deelnemers:

In deze door een instructeur geleide live-opleiding leren de deelnemers hoe ze gegevens kunnen manipuleren en visualiseren met behulp van de tools die in de Tidyverse zijn inbegrepen.

De Tidyverse is een verzameling veelzijdige R-pakketten voor het schoonmaken, verwerken, modelleren en visualiseren van gegevens. Enkele van de inbegrepen pakketten zijn: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr en tibble.

• Beginners in de R-taal
• Beginners in data-analyse en data-visualisatie

• Deelcollege, deeldiscussie, oefeningen en veel handson-praktijk

• Voer data-analyse uit en maak aantrekkelijke visualisaties
• Trek nuttige conclusies uit verschillende datasets van voorbeeldgegevens
• Filter, sorteer en samenvat gegevens om exploratieve vragen te beantwoorden
• Zet verwerkte gegevens om in informatieve lijnplotting, staafplotting, histogrammen
• Importeer en filter gegevens uit diverse gegevensbronnen, waaronder Excel, CSV- en SPSS-bestanden