Statistika IBM SPSS. 4. stopnja. Napredne metode analize - tečaj 32.990 RUB. iz Specialist, usposabljanje 32 pedagoških ur, datum: 17.9.2023.
Miscellanea / / December 03, 2023
Namen tečaja – preučevanje naprednih zmožnosti programa za analizo podatkov. Predmet podrobno obravnava neparametrične metode za preverjanje hipotez in metode za preučevanje razmerij: linearne in nelinearna regresijska analiza, regresijski modeli binarne izbire, enofaktorska in multivariatna varianca analizo.
Opravljanje tečaja bo olajšalo življenje vsem, ki pri svojem delu uporabljajo statistične metode: analitikom, tržnikom, sociologi, psihologi, oglaševalski menedžerji, medicinski in biološki znanstveniki, specialisti za oceno in nadzor tveganja kakovosti. Sposobnost dela z IBM SPSS Statistics bo pomagala pri zaposlovanju in kariernem napredovanju.
Če ste tržnik ali analitik, vam bo obvladovanje programa omogočilo analizo sezonskosti in prepoznavanje stopnje vpliv različnih dejavnikov (stroški oglaševanja, aktivnost prodajalcev, aktivnost konkurentov itd.) na raven prodaja Za popolno analizo lahko preprosto uporabite statistična orodja. Po opravljenem tečaju prejmete prestižne listine centra (certifikat centra in certifikat o izpopolnjevanju), ki potrjujejo vaše kompetence.
Zakaj je vredno obvladati IBM SPSS Statistics v "Specialistu"?
- Naši učitelji ne le dobro poznajo programski vmesnik, ampak poznajo tudi uporabno statistiko in imajo praktične izkušnje z uporabo statističnih metod.
- Vsi tečaji so lastniški, razviti na podlagi dolgoletnih praktičnih izkušenj učiteljev.
- Učenci prejmejo izvirne učne pripomočke, predstavljene v dostopnem jeziku.
- Izobraževanje poteka po metodah certificiranih tečajev in izobraževanj IBM, Microsoft in drugih podjetij.
- Veliko vaje: delate vaje, laboratorijske vaje in opravljate kontrolne naloge.
Tečaja se lahko udeležite ne le osebno, ampak tudi preko webinarja.
Pozor! Za spletno usposabljanje na tečajih SPSS Statistics morajo imeti študenti nameščen program IBM SPSS Statistics.
Naučil se boš:
- Preučiti odnos med kategoričnimi spremenljivkami na podlagi statističnih testov
- Uporabite neparametrične teste
- Gradite enofaktorske in večfaktorske disperzijske modele
- Gradite seznanjene in večkratne linearne regresijske modele
- Graditi nelinearne regresijske modele
- Izdelati logistični regresijski model in probit model
3
sevedaStrokovni učitelj praktik z bogatimi in raznolikimi delovnimi izkušnjami ter več kot 10 letnimi pedagoškimi izkušnjami. Učno snov razlaga na privlačen, razumljiv način z uporabo številnih zanimivih primerov iz lastne prakse. Svetlost...
Strokovni učitelj praktik z bogatimi in raznolikimi delovnimi izkušnjami ter več kot 10 letnimi pedagoškimi izkušnjami. Učno snov razlaga na privlačen, razumljiv način z uporabo številnih zanimivih primerov iz lastne prakse. Svetlost in živahnost predstavitve Aline Viktorovne pomaga poslušalcem hitro in v celoti usvojiti učni načrt. Učitelj podrobno odgovarja na vsa vprašanja, ki se porajajo od občinstva, in natančno komentira situacije, ki jih analizira.
Alina Viktorovna ima več visokošolskih izobrazb iz specialnosti "Informacijska tehnologija" in "Ekonomist". Ima akademski naziv kandidat tehniških znanosti s področja avtomatizacije in vodenja tehničnih procesov v industriji. Sodeloval pri razvoju statističnih modelov za avtomatizacijo tehnološkega procesa proizvodnje pločevinastega stekla, pri projektih na implementacija statističnih metod za nadzor procesov v avtomobilski industriji (v obratih, kot so AvtoVAZ, KamAZ, GAZ in itd.). Analizira sistem zdravstvenega varstva v regijah Ruske federacije. Kot analitik sodeluje pri projektu ugotavljanja podjetniških nagnjenj med šolarji.
Razvila je številne izobraževalne in metodološke komplekse, večkrat je sodelovala pri delu certifikacijske komisije za obrambo kvalifikacijskih del. Avtor 17 znanstvenih del, vključno z znanstvenimi članki v ruskih in tujih publikacijah. Ima certifikat nemškega podjetja Q-DAS za izvajanje specializiranega izobraževanja o statističnem vodenju procesov za podjetje BOSCH.
Alina Viktorovna brezhibno obvlada metodologije za opisovanje poslovnih procesov, sistemsko modeliranje, statične metode obdelave podatkov in standarde oblikovanja IS. Pri pouku podaja primere z različnih področij dela, tako da je snov enako razumljiva študentom iz različnih panog.