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 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, 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.

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 ...).

Ce cours est destiné à toute personne intéressée par l'analyse statistique. Il permet de se familiariser avec Minitab et d'accroître l'efficacité et l'efficience de votre analyse de données, tout en améliorant vos connaissances en statistiques.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (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.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes, chercheurs et professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser SPSS pour la préparation des données, l'analyse statistique et le modélisation prédictive.

Ce cours a été créé pour les décideurs dont l'objectif principal n'est pas de faire les calculs et les analyses, mais de comprendre ces concepts et d'être en mesure de choisir quels types de méthodes statistiques sont pertinents dans la planification stratégique de l'organisation.

Par exemple, un participant potentiel doit décider combien d'échantillons doivent être collectés avant de pouvoir prendre une décision sur le lancement ou non du produit.

Si vous avez besoin d'un cours plus long qui couvre les bases de la pensée statistique, consultez notre formation "Statistiques pour les managers" de 5 jours.

Ce cours a été créé pour les personnes qui ont besoin de compétences générales en statistiques. Ce cours peut être adapté à un domaine d'expertise spécifique comme les études de marché, la biologie, la fabrication, la recherche dans le secteur public, etc...

Ce cours de formation aborde les statistiques avancées. Il explique la plupart des outils couramment utilisés dans la recherche, l'analyse et la prévision. Il fournit des explications succinctes sur la théorie sous-jacente aux formules.

Ce cours ne se rapporte pas à un domaine de connaissances spécifique, mais peut être adapté si tous les participants ont le même background et les mêmes objectifs.

Certains outils informatiques de base sont utilisés au cours de ce programme (notamment Excel et OpenOffice)

Ce cours vise à donner aux chercheurs une compréhension des principes de la conception et de l'analyse statistique, ainsi que leur pertinence pour les recherches dans divers domaines scientifiques.

Il couvre certains aspects de la probabilité et des méthodes statistiques, principalement par le biais d'exemples. Cette formation comprend environ 30% de cours magistraux, 70% de quiz guidés et d'ateliers pratiques.

Dans le cas d'un cours fermé, nous pouvons adapter les exemples et les matériels à une branche spécifique (comme les tests psychologiques, le secteur public, la biologie, la génétique, etc...).

Pour les cours ouverts au public, des exemples mixtes sont utilisés.

Bien que divers logiciels soient utilisés pendant ce cours (Microsoft Excel jusqu'à SPSS, Statgraphics, etc...), son principal objectif est de comprendre les principes et les processus qui guident la recherche, le raisonnement et les conclusions.

Ce cours peut être livré en blended learning, c'est-à-dire avec des devoirs et des assignments.

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