Formation Quantitative Analytics en Dartmouth

Cette formation en direct avec formateur dans Dartmouth (en ligne ou sur site) s'adresse à toute personne souhaitant apprendre et maîtriser les fondamentaux de l'analyse et du modélisation économétrique.

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

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

Ce cours en direct (en ligne ou sur site) animé par un formateur est destiné aux professionnels des ressources humaines et aux spécialistes du recrutement qui souhaitent utiliser des méthodes analytiques pour améliorer la performance organisationnelle. Ce cours aborde à la fois les approches qualitatives et quantitatives, empiriques et statistiques.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

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.

Cette formation en direct avec instructeur à Dartmouth (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.