Advanced Analytics Pythonnal
A képzés célja
Advanced Analytics Pythonnal
A képzés célja
A képzés célja, hogy a résztvevők adatelemzési feladatokon keresztül megismerkedjenek a Data Science terület egyik legnépszerűbb eszközével, a Pythonnal.
A képzés folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be, milyen vállalatirányítási problémákra és hogyan adhatunk választ a korszerű adatelemzési eszközökkel.
Advanced Analytics Pythonnal
A képzés célja
A képzés célja, hogy a résztvevők adatelemzési feladatokon keresztül megismerkedjenek a Data Science terület egyik legnépszerűbb eszközével, a Pythonnal.
A képzés folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be, milyen vállalatirányítási problémákra és hogyan adhatunk választ a korszerű adatelemzési eszközökkel.
Advanced Analytics Pythonnal
A képzés célja
Advanced Analytics Pythonnal
A képzés célja
A képzés célja, hogy a résztvevők adatelemzési feladatokon keresztül megismerkedjenek a Data Science terület egyik legnépszerűbb eszközével, a Pythonnal.
A képzés folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be, milyen vállalatirányítási problémákra és hogyan adhatunk választ a korszerű adatelemzési eszközökkel.
Advanced Analytics elemzések / projektek sikertényezői, előfeltételei
- Reális vezetői elvárások és célkitűzések
- Hatékony adatelemzés modern megközelítése és elméleti háttere:
- Az adatelemzés folyamatának, módszertanának átadása
- Az adatok szerepének, fajtáinak, forrásainak megértése
- Adatigény definiálás és adatbekérés, az adatforrásokból és a kommunikációs csatornákból adódó hibák és zajok kiszűrése adatbeolvasás során
- Nagyméretű adatbázisok kezelése
- Adattisztítás módszertanának elsajátítása
- Praktikus ismerek és tippek az adatfeldolgozáshoz
- A leggyakoribb adatelemzési technikák elsajátítása, algoritmusok bemutatása, a „fekete doboz” feltárása (mi a különbség a regresszió, a klasszifikáció és az idősoros előrejelzés között?)
- Az elvégzett elemzések értékelésének módszerei, döntés a komplexitás és a fenntarthatóság között
- Innovatív prediktív, adatbányászati elemzési módszerek bemutatása gyakorlati példákon keresztül
- Statisztikai elemzésekhez használt legnépszerűbb célszoftverek bemutatása, összehasonlítása az Excellel
- Gyakorlati feladatok R-ben
- Leíró statisztika
- Lineáris regresszió
- Klaszterezés
- Idősoros dekompozíció
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban?
- Lehetséges alkalmazási területek feltárása
A képzés célja, hogy a résztvevők adatelemzési feladatokon keresztül megismerkedjenek a Data Science terület egyik legnépszerűbb eszközével, a Pythonnal.
A képzés folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be, milyen vállalatirányítási problémákra és hogyan adhatunk választ a korszerű adatelemzési eszközökkel.
Advanced Analytics elemzések / projektek sikertényezői, előfeltételei
- Reális vezetői elvárások és célkitűzések
- Hatékony adatelemzés modern megközelítése és elméleti háttere:
- Az adatelemzés folyamatának, módszertanának átadása
- Az adatok szerepének, fajtáinak, forrásainak megértése
- Adatigény definiálás és adatbekérés, az adatforrásokból és a kommunikációs csatornákból adódó hibák és zajok kiszűrése adatbeolvasás során
- Nagyméretű adatbázisok kezelése
- Adattisztítás módszertanának elsajátítása
- Praktikus ismerek és tippek az adatfeldolgozáshoz
- A leggyakoribb adatelemzési technikák elsajátítása, algoritmusok bemutatása, a „fekete doboz” feltárása (mi a különbség a regresszió, a klasszifikáció és az idősoros előrejelzés között?)
- Az elvégzett elemzések értékelésének módszerei, döntés a komplexitás és a fenntarthatóság között
- Innovatív prediktív, adatbányászati elemzési módszerek bemutatása gyakorlati példákon keresztül
- Statisztikai elemzésekhez használt legnépszerűbb célszoftverek bemutatása, összehasonlítása az Excellel
- Gyakorlati feladatok R-ben
- Leíró statisztika
- Lineáris regresszió
- Klaszterezés
- Idősoros dekompozíció
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban?
- Lehetséges alkalmazási területek feltárása
A képzés célja, hogy a résztvevők adatelemzési feladatokon keresztül megismerkedjenek a Data Science terület egyik legnépszerűbb eszközével, a Pythonnal.
A képzés folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be, milyen vállalatirányítási problémákra és hogyan adhatunk választ a korszerű adatelemzési eszközökkel.
Advanced Analytics elemzések / projektek sikertényezői, előfeltételei
- Reális vezetői elvárások és célkitűzések
- Hatékony adatelemzés modern megközelítése és elméleti háttere:
- Az adatelemzés folyamatának, módszertanának átadása
- Az adatok szerepének, fajtáinak, forrásainak megértése
- Adatigény definiálás és adatbekérés, az adatforrásokból és a kommunikációs csatornákból adódó hibák és zajok kiszűrése adatbeolvasás során
- Nagyméretű adatbázisok kezelése
- Adattisztítás módszertanának elsajátítása
- Praktikus ismerek és tippek az adatfeldolgozáshoz
- A leggyakoribb adatelemzési technikák elsajátítása, algoritmusok bemutatása, a „fekete doboz” feltárása (mi a különbség a regresszió, a klasszifikáció és az idősoros előrejelzés között?)
- Az elvégzett elemzések értékelésének módszerei, döntés a komplexitás és a fenntarthatóság között
- Innovatív prediktív, adatbányászati elemzési módszerek bemutatása gyakorlati példákon keresztül
- Statisztikai elemzésekhez használt legnépszerűbb célszoftverek bemutatása, összehasonlítása az Excellel
- Gyakorlati feladatok R-ben
- Leíró statisztika
- Lineáris regresszió
- Klaszterezés
- Idősoros dekompozíció
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban?
- Lehetséges alkalmazási területek feltárása
Advanced Analytics elemzések / projektek sikertényezői, előfeltételei
- Reális vezetői elvárások és célkitűzések
- Hatékony adatelemzés modern megközelítése és elméleti háttere:
- Az adatelemzés folyamatának, módszertanának átadása
- Az adatok szerepének, fajtáinak, forrásainak megértése
- Adatigény definiálás és adatbekérés, az adatforrásokból és a kommunikációs csatornákból adódó hibák és zajok kiszűrése adatbeolvasás során
- Nagyméretű adatbázisok kezelése
- Adattisztítás módszertanának elsajátítása
- Praktikus ismerek és tippek az adatfeldolgozáshoz
- A leggyakoribb adatelemzési technikák elsajátítása, algoritmusok bemutatása, a „fekete doboz” feltárása (mi a különbség a regresszió, a klasszifikáció és az idősoros előrejelzés között?)
- Az elvégzett elemzések értékelésének módszerei, döntés a komplexitás és a fenntarthatóság között
- Innovatív prediktív, adatbányászati elemzési módszerek bemutatása gyakorlati példákon keresztül
- Statisztikai elemzésekhez használt legnépszerűbb célszoftverek bemutatása, összehasonlítása az Excellel
- Gyakorlati feladatok R-ben
- Leíró statisztika
- Lineáris regresszió
- Klaszterezés
- Idősoros dekompozíció
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban?
- Lehetséges alkalmazási területek feltárása
- Mit kell tudni vezetőként, mielőtt belevágunk egy Advanced Analytics projektbe?
- Milyen üzleti esetekre tud megoldást nyújtani az Advanced Analytics?
- Milyen reális elvárásokat támaszthatunk vezetőként?
- Mik a sikertényezők?
- Milyen szerepek szükségesek az adatelemzési projektekben?
- Milyen alapvető AA-fogalmakkal érdemes vezetőként tisztában lenni?
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban? Lehetséges alkalmazási területek feltárása.
- IBM SPSS, Modeler, RapidMiner, R vagy Python – melyiket válasszuk és miért? Összehasonlítás, szempontok
A képzés célja, hogy a résztvevők adatelemzési feladatokon keresztül megismerkedjenek a Data Science terület egyik legnépszerűbb eszközével, a Pythonnal.
A képzés folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be, milyen vállalatirányítási problémákra és hogyan adhatunk választ a korszerű adatelemzési eszközökkel.
Advanced Analytics Pythonnal
A képzés célja
Advanced Analytics Pythonnal
A képzés célja
A képzés célja, hogy a résztvevők adatelemzési feladatokon keresztül megismerkedjenek a Data Science terület egyik legnépszerűbb eszközével, a Pythonnal.
A képzés folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be, milyen vállalatirányítási problémákra és hogyan adhatunk választ a korszerű adatelemzési eszközökkel.
A képzés célja, hogy a résztvevők adatelemzési feladatokon keresztül megismerkedjenek a Data Science terület egyik legnépszerűbb eszközével, a Pythonnal.
A képzés folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be, milyen vállalatirányítási problémákra és hogyan adhatunk választ a korszerű adatelemzési eszközökkel.
- Mit kell tudni vezetőként, mielőtt belevágunk egy Advanced Analytics projektbe?
- Milyen üzleti esetekre tud megoldást nyújtani az Advanced Analytics?
- Milyen reális elvárásokat támaszthatunk vezetőként?
- Mik a sikertényezők?
- Milyen szerepek szükségesek az adatelemzési projektekben?
- Milyen alapvető AA-fogalmakkal érdemes vezetőként tisztában lenni?
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban? Lehetséges alkalmazási területek feltárása.
- IBM SPSS, Modeler, RapidMiner, R vagy Python – melyiket válasszuk és miért? Összehasonlítás, szempontok
Advanced Analytics elemzések / projektek sikertényezői, előfeltételei
- Reális vezetői elvárások és célkitűzések
- Hatékony adatelemzés modern megközelítése és elméleti háttere:
- Az adatelemzés folyamatának, módszertanának átadása
- Az adatok szerepének, fajtáinak, forrásainak megértése
- Adatigény definiálás és adatbekérés, az adatforrásokból és a kommunikációs csatornákból adódó hibák és zajok kiszűrése adatbeolvasás során
- Nagyméretű adatbázisok kezelése
- Adattisztítás módszertanának elsajátítása
- Praktikus ismerek és tippek az adatfeldolgozáshoz
- A leggyakoribb adatelemzési technikák elsajátítása, algoritmusok bemutatása, a „fekete doboz” feltárása (mi a különbség a regresszió, a klasszifikáció és az idősoros előrejelzés között?)
- Az elvégzett elemzések értékelésének módszerei, döntés a komplexitás és a fenntarthatóság között
- Innovatív prediktív, adatbányászati elemzési módszerek bemutatása gyakorlati példákon keresztül
- Statisztikai elemzésekhez használt legnépszerűbb célszoftverek bemutatása, összehasonlítása az Excellel
- Gyakorlati feladatok R-ben
- Leíró statisztika
- Lineáris regresszió
- Klaszterezés
- Idősoros dekompozíció
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban?
- Lehetséges alkalmazási területek feltárása
- Mit kell tudni vezetőként, mielőtt belevágunk egy Advanced Analytics projektbe?
- Milyen üzleti esetekre tud megoldást nyújtani az Advanced Analytics?
- Milyen reális elvárásokat támaszthatunk vezetőként?
- Mik a sikertényezők?
- Milyen szerepek szükségesek az adatelemzési projektekben?
- Milyen alapvető AA-fogalmakkal érdemes vezetőként tisztában lenni?
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban? Lehetséges alkalmazási területek feltárása.
- IBM SPSS, Modeler, RapidMiner, R vagy Python – melyiket válasszuk és miért? Összehasonlítás, szempontok
Cím |
Helyszín |
Időpont |
Advanced Analytics R-rel |
Budapest |
2021.05.05
- 2021.05.06
|
Advanced Analytics Pythonnal
A képzés célja
- Advanced Analytics elemzések / projektek sikertényezői, előfeltételei
- Reális vezetői elvárások és célkitűzések
- Hatékony adatelemzés modern megközelítése és elméleti háttere:
- Az adatelemzés folyamatának, módszertanának átadása
- Az adatok szerepének, fajtáinak, forrásainak megértése
- Adatigény definiálás és adatbekérés, az adatforrásokból és a kommunikációs csatornákból adódó hibák és zajok kiszűrése adatbeolvasás során
- Nagyméretű adatbázisok kezelése
- Adattisztítás módszertanának elsajátítása
- Praktikus ismerek és tippek az adatfeldolgozáshoz
- A leggyakoribb adatelemzési technikák elsajátítása, algoritmusok bemutatása, a „fekete doboz” feltárása (mi a különbség a regresszió, a klasszifikáció és az idősoros előrejelzés között?)
- Az elvégzett elemzések értékelésének módszerei, döntés a komplexitás és a fenntarthatóság között
- Innovatív prediktív, adatbányászati elemzési módszerek bemutatása gyakorlati példákon keresztül
- Statisztikai elemzésekhez használt legnépszerűbb célszoftverek bemutatása, összehasonlítása az Excellel
- Gyakorlati feladatok R-ben
- Leíró statisztika
- Lineáris regresszió
- Klaszterezés
- Idősoros dekompozíció
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban?
- Lehetséges alkalmazási területek feltárása
Előadás, egyéni és csoportos feladatmegoldás
A csoportlétszám korlátozott: 5-6 fő / tréner.
A résztvevők saját laptopokon dolgozva betekintést kapnak a data science alapjaiba.
A képzés célja, hogy a résztvevők adatelemzési feladatokon keresztül megismerkedjenek a Data Science terület egyik legnépszerűbb eszközével, a Pythonnal.
A képzés folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be, milyen vállalatirányítási problémákra és hogyan adhatunk választ a korszerű adatelemzési eszközökkel.
Képzésünket ajánljuk mindazoknak, akik betekintést szeretnének kapni a Data Science világába:
- Controllereknek
- Értékesítési, marketing, fejlesztési, termelési, logisztikai területen dolgozó üzleti elemzőknek
Advanced Analytics Pythonnal
A képzés célja
A képzés célja, hogy a résztvevők adatelemzési feladatokon keresztül megismerkedjenek a Data Science terület egyik legnépszerűbb eszközével, a Pythonnal.
A képzés folyamán gyakorlati példákon keresztül mutatjuk be, milyen vállalatirányítási problémákra és hogyan adhatunk választ a korszerű adatelemzési eszközökkel.
Advanced Analytics elemzések / projektek sikertényezői, előfeltételei
- Reális vezetői elvárások és célkitűzések
- Hatékony adatelemzés modern megközelítése és elméleti háttere:
- Az adatelemzés folyamatának, módszertanának átadása
- Az adatok szerepének, fajtáinak, forrásainak megértése
- Adatigény definiálás és adatbekérés, az adatforrásokból és a kommunikációs csatornákból adódó hibák és zajok kiszűrése adatbeolvasás során
- Nagyméretű adatbázisok kezelése
- Adattisztítás módszertanának elsajátítása
- Praktikus ismerek és tippek az adatfeldolgozáshoz
- A leggyakoribb adatelemzési technikák elsajátítása, algoritmusok bemutatása, a „fekete doboz” feltárása (mi a különbség a regresszió, a klasszifikáció és az idősoros előrejelzés között?)
- Az elvégzett elemzések értékelésének módszerei, döntés a komplexitás és a fenntarthatóság között
- Innovatív prediktív, adatbányászati elemzési módszerek bemutatása gyakorlati példákon keresztül
- Statisztikai elemzésekhez használt legnépszerűbb célszoftverek bemutatása, összehasonlítása az Excellel
- Gyakorlati feladatok R-ben
- Leíró statisztika
- Lineáris regresszió
- Klaszterezés
- Idősoros dekompozíció
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban?
- Lehetséges alkalmazási területek feltárása
- Mit kell tudni vezetőként, mielőtt belevágunk egy Advanced Analytics projektbe?
- Milyen üzleti esetekre tud megoldást nyújtani az Advanced Analytics?
- Milyen reális elvárásokat támaszthatunk vezetőként?
- Mik a sikertényezők?
- Milyen szerepek szükségesek az adatelemzési projektekben?
- Milyen alapvető AA-fogalmakkal érdemes vezetőként tisztában lenni?
- Műhelymunka: Mennyi adatot termelünk ma? Mit ér ez az adatvagyon? Milyen felhasználási területek lehetnek, amelyek segítik az automatizációt, a jobb döntéshozatalt saját munkánkban? Lehetséges alkalmazási területek feltárása.
- IBM SPSS, Modeler, RapidMiner, R vagy Python – melyiket válasszuk és miért? Összehasonlítás, szempontok