In-house, dvoudenní kurz Analýza dat v R, zaměřený na zdokonalení kvantitativní analýzy s důrazem na použití vhodných metod, reportování výsledků a praktickou práci s daty v R. Získáte teoretické i praktické dovednosti v oblasti statistické inference, ekonometrických modelů a práce s různými typy datových struktur.
Pro koho je kurz určen
❏ Datoví vědci
❏ Datoví analytici
❏ Kvalitativní odborníci
❏ Kdokoli, kdo se chce naučit programovat
Proč tento formát
► Otevřený kurz pracuje s obecnými příklady statistických modelů a datových typů. V in-house realizaci lze cvičení na formulaci hypotéz, regresní modely a panelová data nasměrovat na skutečné datasety vaší organizace, takže si účastníci rovnou vyzkouší kvantitativní analýzu na datech blízkých jejich vlastnímu rozhodování.
Tři pilíře TAYLLORCOX ACO
| Simulace Nácvik na modelových i reálných scénářích blízkých vašemu provozu, ne jen výklad teorie. | Embedding Zakotvení nových dovedností do každodenní praxe týmu, aby přežily i po skončení kurzu. | Tailoring Přizpůsobení obsahu, příkladů a cvičení konkrétním systémům a výzvám vaší organizace. |
Způsoby realizace
❏ Prezenčně ve vašich prostorách
❏ Virtuálně, živě s lektorem
❏ Hybridní forma dle potřeby týmu
Cíle kurzu
❏ Naučit se aplikovat statistické metody
❏ Porozumět analýze dat a jejich praktickému využití ve výzkumu a rozhodování
❏ Získat praktické tipy, jak se vyhnout nejčastějším chybám v kvantitativní analýze
❏ Porozumět práci s daty v R, včetně přípravy, manipulace a vizualizace různých typů dat
Praktické přínosy
❏ Schopnost lépe reagovat na změny na trhu a hledat nové příležitosti díky hlubší analýze dat
❏ Úsporu času a zdrojů díky automatizaci procesů a lepší práci s daty, což zvýší produktivitu týmu
❏ Přesné a relevantní analýzy podporující strategické plánování a rozhodování, a schopnost optimalizovat procesy díky pokročilé datové analýze
Agenda
| Modul | Obsah |
| Den 1 · 09:00–10:30 — Úvod do kvantitativní analýzy | Základy hypotéz a statistické inference. |
| Den 1 · 10:45–12:15 — Reportování hypotéz a výsledků | Interpretace p-hodnot a intervalů spolehlivosti; jak efektivně prezentovat tabulky a grafy. |
| Den 1 · 13:45–15:15 — Práce s daty | Typy dat (průřezová, panelová, multilevel data); příprava a management dat v R. |
| Den 1 · 15:30–17:00 — Lineární regrese jako příklad modelování | Základy regrese; interpretace a diagnostika modelů. |
| Den 2 · 09:00–10:30 — Pokročilé metody ve statistických modelech | Modely s omezenou závislou proměnnou; robustní inference. |
| Den 2 · 10:45–12:15 — Práce s daty a vizualizace | Manipulace s daty v R; vizualizace dat a interpretace výsledků. |
| Den 2 · 13:45–15:15 — Panelová data a hierarchické modely | Práce s panelovými daty; aplikace hierarchických modelů. |
| Den 2 · 15:30–17:00 — Závěr a praktické tipy | Nejčastější chyby v kvantitativní analýze. |
Předpoklady
❏ R Foundation
Detaily workshopu
❏ Formát: 2denní, in-house, prezenčně nebo virtuálně
❏ Délka bloku: 45 minut; celkem 16 vyučovacích hodin
❏ Občerstvení: ano
❏ Zkouška: ne
❏ Kurz poskytuje praktické dovednosti v oblasti kvantitativní analýzy a práce s daty v R, zaměřené na statistickou inferenci, vizualizaci, pokročilé modely a efektivní reporting pro podporu rozhodování
❏ Cvičení na formulaci hypotéz, regresní modely a panelová data lze v in-house realizaci nasměrovat na skutečné datasety vaší organizace
Lektor
Poznámka: jméno a životopis lektora uvedené na zdrojové stránce (Jiřina Nováková, s bio zaměřeným na Enterprise a Business architekturu informačních systémů) se zdají být převzaty z jiného, nesouvisejícího kurzu — dokonce i název přiloženého obrázku odkazuje na „BPMN trainer". Tento bio zjevně nesouvisí s R programováním ani kvantitativní analýzou, doporučujeme aktuálního lektora ověřit přímo u TAYLLORCOX.
FAQ
Pro koho je kurz určen?
Pro datové vědce, datové analytiky, kvalitativní odborníky, a kohokoli, kdo se chce naučit programovat.
Jaké zkušenosti účastníci potřebují?
Absolvování kurzu R Foundation je předpokladem.
Je součástí kurzu zkouška?
Ne.
Je to spíš teoretické, nebo praktické?
Kombinace: kurz zahrnuje teoretické základy statistické inference i praktickou práci s reálnými typy dat a modely v R.
Jaká témata jsou zahrnuta?
Úvod do kvantitativní analýzy a statistické inference, reportování hypotéz a výsledků, práce s různými typy dat (průřezová, panelová, multilevel), lineární regrese, pokročilé statistické modely (omezená závislá proměnná, robustní inference), vizualizace dat, panelová data a hierarchické modely, a nejčastější chyby v kvantitativní analýze.
Jaké typy dat kurz pokrývá?
Průřezová, panelová a multilevel data.
Zahrnuje kurz regresní analýzu?
Ano — lineární regrese je probírána jako příklad modelování, včetně interpretace a diagnostiky modelů.
Co jsou hierarchické modely?
Pokročilá statistická metoda pro práci s panelovými daty, probíraná v samostatném modulu.
Navazuje kurz na R Foundation?
Ano — R Foundation je explicitním předpokladem tohoto kurzu.
Jak je to s cenou a termínem?
Cena, termíny a podmínky storna závisí na velikosti skupiny a formátu. Kontaktujte nás prosím telefonicky nebo přes kontaktní formulář pro nabídku na míru.
Hodnocení klientů
★★★★★
