Six Sigma DMAIC Green Belt培训

Tidyverse是一系列多功能R包，用于清洁，处理，建模和可视化数据。包括的一些包是：ggplot2，dplyr，tidyr，readr，purrr和tibble。

在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习如何使用Tidyverse包含的工具来操纵和可视化数据。

在培训结束时，参与者将能够：

• 执行数据分析并创建吸引人的可视化
• 从样本数据的各种数据集中得出有用的结论
• 过滤，排序和汇总数据以回答探索性问题
• 将处理过的数据转换为信息性线图，条形图，直方图
• 导入和过滤来自不同数据源的数据，包括Excel ，CSV和SPSS文件

听众

• 初学者到R语言
• 初学者进行数据分析和数据可视化

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

这种以讲师为主导的中国现场现场培训面向任何希望学习和掌握计量经济学分析和建模基础知识的人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 学习和理解计量经济学的基础知识。
• 利用 Eviews 和风险模拟器。

这种由讲师指导的现场培训（现场或远程）针对希望使用分析方法提高组织绩效的人力资源专业人员。本课程涵盖定性和定量，经验和统计方法。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。

SPSS是用于编辑和分析数据的软件。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）针对的是人力资源专业人员和希望使用分析方法提高组织绩效的招聘专家。本课程涵盖定性和定量，经验和统计方法。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们安排。

本课程涵盖R编程的高级主题。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对希望通过算法交易，Python和R实现自动交易的业务分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 采用算法以专门的增量快速买卖证券。
• 使用算法交易降低与交易相关的成本。
• 自动监控股票价格并进行交易。

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对的是希望使用R和Python进行编程以进行异常值检测的数据科学家和数据分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 确定数据是异常值还是预期值。
• 实现异常检测算法。
• 使用各种技术和方法来检测异常。

Big Data是指用于存储和处理大型数据集的解决方案。最初由Go ogle开发，这些Big Data解决方案已经发展并激发了其他类似的项目，其中许多项目都是开源的。 R是金融行业中流行的编程语言。

这种以讲师为主导的中国现场现场培训针对的是希望在SAS中使用R进行编程以进行聚类分析的数据分析师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用聚类分析进行数据挖掘
• 群集解决方案的 Master R 语法。
• 实现分层和非分层聚类。
• 做出数据驱动的决策，帮助改善业务运营。

数据分析是当今商业中的重要工具。我们将始终专注于培养实际动手数据分析的技能。目的是帮助代表们对以下问题给出循证答案： 

发生了什么事？

• 处理和分析数据
• 生成信息丰富的数据可视化

会发生什么？

• 预测未来表现
• 评估预测

应该发生什么？

• 将数据转化为基于证据的业务决策
• 优化流程

该课程本身可以作为为期 6 天的课堂课程提供，也可以根据需要在数周内远程提供。 我们可以与您合作，提供最适合您需求的课程。 

R 是一个非常流行的开源环境，用于统计计算、数据分析和图形。本课程向学生介绍R编程语言。 它涵盖了语言基础知识、库和高级概念。 使用真实世界数据进行高级数据分析和绘图。

观众

开发人员/ 数据分析

期间

3天

格式

讲座和实践

R是一种用于统计计算，数据分析和图形的开源免费编程语言。 R被企业和学术界内越来越多的经理和数据分析师使用。 R有各种各样的数据挖掘包。

机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机具有学习能力而无需明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用基于学习数据表示和结构（如神经网络）的方法。 R是金融行业中流行的编程语言。它用于从核心交易程序到风险管理系统的金融应用程序。

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何使用R实施深度学习模型，因为他们逐步创建深度学习股票价格预测模型。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解深度学习的基本概念
• 了解深度学习在金融领域的应用和用途
• 使用R为财务创建深度学习模型
• 使用R建立自己的深度学习股票价格预测模型

听众

• 开发商
• 数据科学家

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习

机器学习是人工智能的一个分支，其中计算机具有学习能力而无需明确编程。深度学习是机器学习的一个子领域，它使用基于学习数据表示和结构（如神经网络）的方法。 R是金融行业中流行的编程语言。它用于从核心交易程序到风险管理系统的金融应用程序。

在这个由讲师指导的实时培训中，参与者将学习如何使用R实施深度学习银行模型，因为他们逐步创建深度学习信用风险模型。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解深度学习的基本概念
• 了解深度学习在银行业务中的应用和用途
• 使用R为银行业务创建深度学习模型
• 使用R建立自己的深度学习信用风险模型

听众

• 开发商
• 数据科学家

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和繁重的实践练习