Local, instructorled live Statistics training courses demonstrate through interactive discussion and handson practice how to apply Statistic principles to the solving of realworld problems
Statistics training is available as "onsite live training" or "remote live training" Onsite live training can be carried out locally on customer premises in Norge or in NobleProg corporate training centers in Norge Remote live training is carried out by way of an interactive, remote desktop
NobleProg Your Local Training Provider.
Machine Translated
Testimonials
Mange praktiske øvelser.
Ericsson
Kurs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Ambari styringsverktøy. Evne til å diskutere praktiske Hadoop erfaringer fra andre forretningssaker enn telekom.
Ericsson
Kurs: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Jeg likte generelt trener kunnskap.
SAP Business Objects
Kurs: Statistics Level 1
Machine Translated
Jeg hadde mest nytte av å lære om Gantt-diagrammer.
Sarah Drummond - Siemens Gamesa c/o Hemsley Fraser
Kurs: Tableau Advanced
Machine Translated
Mye øving.
Centrum Innowacji ProLearning Agnieszka Kołodziejczyk
Kurs: R
Machine Translated
Substant kunnskap om trener og erfaring, forskjellige eksempler
Anna Wysocka - Centrum Innowacji ProLearning Agnieszka Kołodziejczyk
Kurs: R
Machine Translated
saken var godt presentert og på en ordnet måte.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
Machine Translated
Det faktum at vi hadde tid til å dekke noen nyttige statister.
Alina Vishniakova - TUI Business Services GmbH
Kurs: Statistics Level 1
Machine Translated
Han forklarte virkelig alt godt og brukte eksempler.
royal bank of Canada
Kurs: R
Machine Translated
Treneren lyttet til behovene til publikummet sitt best mulig, og vi var i stand til å trene relevant for våre behov, Costas utarbeidet materiale spesielt rundt spørsmål som ble stilt om grunnleggende opplæring for avansert trening, mye arbeid og arbeid hadde blitt lagt ned og det ble satt pris på.
Chloe Horton - Siemens Gamesa c/o Hemsley Fraser
Kurs: Tableau Advanced
Machine Translated
Åpenhet for opplæringsbehovene våre i forhold til arbeidet vi gjør og nivået på statistisk kunnskap.
Grzegorz Bronikowski - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Kurs: Statistics Level 1
Machine Translated
enkel måte å formidle kunnskap gjennom treneren, muligheten til å stille spørsmål som ikke nødvendigvis er relatert til hovedemnet og tilpasse problemene som blir adressert til våre behov
Joanna Bielak - Orange Szkolenia Sp. z o.o.
Kurs: Statistics Level 1
Machine Translated
Jeg likte selvlæringen gjennom øvelser og tipsene og snarveiene som ble delt.
Competition Bureau
Kurs: R for Data Analysis and Research
Machine Translated
Jeg likte det aller beste.
Halil polat - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Kurs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Treneren konsentrerte seg om hovedtemaene.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Kurs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Kompetanse og enorm kunnskap om trener.
Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Kurs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Jeg hadde nytte av veiledningen og delte livseksempler + å svare på alle spørsmål.
Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Kurs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Jeg hadde god fordel av de detaljerte merknadene som jeg kunne holde og jobbe gjennom etter kurset.
Public Health Wales NHS Trust
Kurs: Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Machine Translated
Tempoet var akkurat passe og den avslappede atmosfæren fikk kandidatene til å føle seg vel i å stille spørsmål.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Kurs: Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Machine Translated
Jeg fikk fordel av de gode eksemplene og muligheten til å følge med.
Environmental and Climate Change Canada
Kurs: Foundation R
Machine Translated
Jeg likte virkelig hendene som passerte øvelser.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Kurs: Foundation R
Machine Translated
Treneren, maten og plassen var stor.
Canada Revenue Agency
Kurs: R
Machine Translated
Jeg liker å skrive kode med eksempeldata og kommentere skriptet for fremtidig referanse.
Canada Revenue Agency
Kurs: R
Machine Translated
De ferdiglagde skriptene som ble brukt til treningsmateriell var veldig nyttige. Den interaktive opplæringen muliggjorde en klar forståelse av hvert tema.
Canada Revenue Agency
Kurs: R
Machine Translated
Treneren var veldig opptatt av individuell forståelse.
Muhammad Surajo Sanusi - Birmingham City University
Kurs: Foundation R
Machine Translated
Excel lånte ut presentasjon og det gir meg selvtillit til å bygge videre på innhentet kunnskap.
Birmingham City University
Kurs: Foundation R
Machine Translated
Bakgrunnskunnskap og "herkomst" av trener.
Francis McGonigal - Birmingham City University
Kurs: Foundation R
Machine Translated
ressurser
Hafiz Rana - Birmingham City University
Kurs: Foundation R
Machine Translated
Go forklaringer på hvordan vi gjør ting
Birmingham City University
Kurs: Foundation R
Machine Translated
Jeg føler meg mer trygg på koding nå. Jeg har aldri gjort det før, men nå forstår jeg at det ikke er rakettvitenskap, og jeg kan gjøre det når det er nødvendig.
Anna Yartseva - Birmingham City University
Kurs: Foundation R
Machine Translated
at jeg fikk alle svarene og kunnskapene jeg ønsker.
Ismail Ahli - Dubai Civil Aviation Authority
Kurs: R for Statistical Analysis
Machine Translated
Modellering og hvordan dataene kan tilpasses modell
USDA
Kurs: R for Data Analysis and Research
Machine Translated
Den eksterne klasseromsinnstillingen fungerte veldig bra
Trimac Management Services LP
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
Machine Translated
Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.
Trimac Management Services LP
Kurs: Introduction to R with Time Series Analysis
Treneren var veldig god. Han presenterte materialet på en virkelig tilgjengelig måte.
Hydrock
Kurs: Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Machine Translated
Presentasjon av nye verktøy som jeg ikke kjente før.
Knauf Bełchatów Sp. z o.o.
Kurs: Excel For Statistical Data Analysis
Machine Translated
Meget godt overført kunnskap fra læreren. Ingen ubesvarte spørsmål.
Karolin Papaj - Mowi Poland SA
Kurs: Data Mining and Analysis
Machine Translated
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
Kurs: Predictive Modelling with R
Foreleseren forklarte veldig nøye hver utgave og feiring
Beata Baran - HSBC Service Delivery (Polska) Sp. z o.o.
Kurs: Tableau Advanced
Machine Translated
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
Kurs: Predictive Modelling with R
Examples
Saudi Health Council
Kurs: Introduction to R
The fact he had dif excel and data sheets with exercises for us to do.
Deepakie Singh Sodhi - Queens College, CUNY
Kurs: Excel For Statistical Data Analysis
Steve was willing to answer every questions and worked diligently to address any individual concerns or technical issues as they arose in the class. He also did a great job of presenting the technical details in a way that made it less intimidating to even the least tech savvy people in the room. Personally, learning about some useful shortcuts in Excel that I didn't know about will certainly improve my overall workflow when using Excel in the future! I am so appreciative of those little details that I was exposed to during the two-day training.
Alan Gonzalez - Queens College, CUNY
Kurs: Excel For Statistical Data Analysis
Statistics Underkategorier
Statistics Kursplaner
In this instructor-led training, participants will learn the advantages of Scilab compared to alternatives like Matlab, the basics of the Scilab syntax as well as some advanced functions, and interface with other widely used languages, depending on demand. The course will conclude with a brief project focusing on image processing.
By the end of this training, participants will have a grasp of the basic functions and some advanced functions of Scilab, and have the resources to continue expanding their knowledge.
Audience
- Data scientists and engineers, especially with interest in image processing and facial recognition
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and intensive hands-on practice, with a final project
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand and implement unsupervised learning techniques
- Apply clustering and classification to make predictions based on real world data.
- Visualize data to quicly gain insights, make decisions and further refine analysis.
- Improve the performance of a machine learning model using hyper-parameter tuning.
- Put a model into production for use in a larger application.
- Apply advanced machine learning techniques to answer questions involving social network data, big data, and more.
Audience
- Developers
- Analysts
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn the basics of financial trading as they step through building and implementing basic trading strategies and actions in R using quantstrat.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts in trading
- Create and implement their first trading strategy using R
- Analyze the performance of their strategy using R
Audience
- Programmers
- Finance professionals
- IT Professionals
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære å bruke R til å utvikle praktiske applikasjoner for å løse en rekke spesifikke økonomirelaterte problemer.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende i R-programmeringsspråket
- Velg og bruk R-pakker og teknikker for å organisere, visualisere og analysere økonomiske data fra forskjellige kilder (CSV, Excel , databaser, web, etc.)
- Bygg applikasjoner som løser problemer knyttet til allokering av eiendeler, risikoanalyse, investeringsresultater og mer
- Feilsøk, integrer distribusjon og optimaliser en R-applikasjon
Publikum
- Utviklere
- analytikere
- quants
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
Merk
- Denne opplæringen tar sikte på å tilby løsninger for noen av de viktigste problemene som fagpersoner i finansen står overfor. Imidlertid, hvis du har et bestemt emne, verktøy eller teknikk som du ønsker å legge til eller utdype videre, vennligst kontakt oss for å avtale det.
I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære grunnleggende om R-programmering når de går gjennom koding i R ved å bruke økonomiske eksempler.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå det grunnleggende ved R-programmering
- Bruk R til å manipulere dataene deres for å utføre grunnleggende økonomiske operasjoner
Publikum
- programmerere
- Finance
- IT-fagfolk
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
Hensikten er å gi et praktisk avansert R-programmeringskurs til deltakere som er interessert i å anvende metodene på jobben.
Sektorspesifikke eksempler brukes for å gjøre opplæringen relevant for publikum
In this instructor-led, live training, participants will learn how to combine data science and web development using Shiny, R, and HTML.
By the end of this training, participants will be able to:
- Build interactive web applications with R using Shiny
Audience
- Data scientists
- Web developers
- Statisticians
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Mestring av ferdigheten arbeide uavhengig med programmet SPSS for avansert bruk, dialogbokser og syntaks for kommandospråk for valgte analyseteknikker.
Adressatene:
Analytikere, forskere, forskere, studenter og alle de som ønsker å tilegne seg muligheten til å bruke SPSS-pakken og avansert nivå og lære de valgte statistiske modellene. Opplæring tar universelle analyseproblemer, og den er dedikert til en bestemt bransje
Lære å jobbe med SPSS på nivå med uavhengighet
Adressatene:
Analytikere, forskere, forskere, studenter og alle de som ønsker å tilegne seg muligheten til å bruke SPSS-pakken og lære populære data mining-teknikker.
For eksempel må en prospektdeltaker ta stilling til hvor mange prøver som må samles inn før de kan ta beslutningen om produktet kommer til å bli lansert eller ikke.
Hvis du trenger lengre kurs som dekker det grunnleggende om statistisk tenking, kan du se på 5 dagers " Statistics for ledere" -opplæring.
Dette kurset forholder seg ikke til noe spesifikt kunnskapsfelt, men kan skreddersys hvis alle delegatene har samme bakgrunn og mål.
Noen grunnleggende dataverktøy brukes i løpet av dette kurset (spesielt Excel og OpenOffice)
It covers some probability and statistical methods, mainly through examples. This training contains around 30% of lectures, 70% of guided quizzes and labs.
In the case of closed course we can tailor the examples and materials to a specific branch (like psychology tests, public sector, biology, genetics, etc...)
In the case of public courses, mixed examples are used.
Though various software is used during this course (Microsoft Excel to SPSS, Statgraphics, etc...) its main focus is on understanding principles and processes guiding research, reasoning and conclusion.
This course can be delivered as a blended course i.e. with homework and assignments.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Masse øvelser og trening.
Alternativer for tilpasning av kurset
- For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
I denne instruktørledede Tidyverse vil deltakerne lære å manipulere og visualisere data ved hjelp av verktøyene som er inkludert i Tidyverse .
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Utfør dataanalyse og lag tiltalende visualiseringer
- Tegn nyttige konklusjoner fra forskjellige datasett med eksempeldata
- Filtrer, sorter og oppsummer data for å svare på utforskende spørsmål
- Gjør behandlet data til informative linjediagrammer, søylediagrammer, histogrammer
- Importer og filtrer data fra forskjellige datakilder, inkludert Excel , CSV- og SPSS-filer
Publikum
- Nybegynnere til R-språket
- Nybegynnere til dataanalyse og datavisualisering
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse
Dette er et kurs designet for å lære R-brukere hvordan man lager webapper uten å måtte lære HTML , Java skript og CSS tvers av nettlesere.
Objektiv:
Dekker det grunnleggende om hvordan skinnende apper fungerer.
Dekker alle ofte brukte input / output / rendering / paneling-funksjoner fra Shiny-biblioteket.
Dette instruktørledede, levende kurset fokuserer på å trekke ut innsikt og mening fra disse dataene. Ved å bruke R Language and Natural Language Processing (NLP) -bibliotekene kombinerer vi konsepter og teknikker fra informatikk, kunstig intelligens og beregningsspråklighet for å algoritmisk forstå betydningen bak tekstdata. Dataprøver er tilgjengelig på forskjellige språk per kundebehov.
Mot slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne utarbeide datasett (store og små) fra forskjellige kilder, og deretter bruke de rette algoritmene for å analysere og rapportere om betydningen av den.
Kursets format
- Delforelesning, deldiskusjon, tung praktisk praksis, sporadiske tester for å måle forståelse
Dette kurset er laget for analytikere, prognosemakere som ønsker å introdusere eller forbedre prognoser som kan være relatert til salgsprognoser, økonomisk prognoser, teknologiprognoser, styring av forsyningskjeden og etterspørsel eller tilbudsprognoser.
Beskrivelse
Dette kurset guider delegater gjennom serier av metodologier, rammer og algoritmer som er nyttige når du velger hvordan man skal forutsi fremtiden basert på historiske data.
Den bruker standardverktøy som Microsoft Excel eller noen Open Source-programmer (spesielt R-prosjekt).
Prinsippene som dekkes på dette kurset kan implementeres av hvilken som helst programvare (f.eks. SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...)
.jpg "european southern observatory (eso)")
.jpg "procter & gamble (p&g)")
.jpg "european organization for nuclear research (cern)")