Що нового?

Придбаний [Udemy] аналітика в SPSS: від новачка до впевненого користувача (Микита Сергєєв)

Інформація про покупку
Тип покупки: Складчина
Ціна: 2280 ГРН
Учасників: 0 з 42
Організатор: Відсутній
Статус: Набір учасників
Внесок: 56.5 ГРН
0%
Основний список
Резервний список

Gadzhi

Модератор
чому ви навчитеся
  • завантаження та імпорт даних з різних джерел
  • перетворення і чистка даних, підготовка масиву до аналізу
  • описові статистики: середнє, мода, медіана, квартилі і т. д.
  • прогностична \ предиктивна аналітика
  • пошук відмінностей між групами
  • ідентифікація прихованих взаємозв'язків між змінними
  • класифікаційні задачі (віддасть\не віддасть кредит, купить\не купить товар і т. д.), побудова нейромереж
  • аналіз часових рядів, пошук закономірностей і прогнозування
  • Основи роботи з синтаксисом
  • інші можливості програми SPSS
вимоги
  • Наявність програми SPSS, або готовність встановити з офіційного сайту IBM її 30-денну безкоштовну версію
  • вміння інсталювати програми (у кого немає SPSS - необхідно буде інсталювати офіційну версію з сайту)
  • хто буде працювати з безкоштовною тимчасової 30-денною версією програми-будьте готові приділити необхідний для проходження курсу час протягом 30 днів до завершення дії реєстрації (тобто, в середньому необхідно буде проходити не менше 5 лекцій в день + додатково вирішувати всі супутні їм завдання)
  • дуже бажано (але не обов'язково) знання хоча б основ матстатистики (а в ідеалі повноцінні знання всіх підходів, методів і критеріїв - так легше буде зрозуміти курс, який більше націлений на роботу з програмою SPSS, а не розбір всіх статкритеріїв)
  • Якщо ви зовсім незнайомі з базовими поняттями статистики (вибірка, генсовокупность, масив даних і т.д.), то потрібно вміти відкривати Excel і проводити в ньому найпростіші математичні обчислення ( + , -,\\,*, підбити%). Розуміння деяких базових понять в рамках курсу буде відпрацьовуватися в Excel.
  • бажано (але зовсім не обов'язково) досвід перетворень і обробки даних, а також обчислень в Excel, або Power Query \Pivot, або в Power BI
опис
  • від автора книги " аналітика і Data SCIENCE: для не-аналітиків і навіть 100% гуманітаріїв..."(у продажу в найбільших онлайн магазинах: AMAZON, OZON, ЛітРес, RIDERO...), а також однією з перших книг вітчизняних авторів по роботі з компонентом Power Query для Excel і Power BI "Power Query: Навчальний посібник".
  • не має аналогів на російськомовному просторі курс у вигляді "коктейлю" з основних предметних знань (описова та аналітична статистика) і прикладної роботи в програмі (SPSS) - і все на мінімально достатньо рівні для розуміння методів і прийняття рішень.
  • це найповніше російськомовне зібрання основних сучасних методів аналізу даних для не-технічних дисциплін в одному курсі. Дані матеріал є нарізкою з більшого курсу для корпоративних замовників-і в ньому зібрано найголовніше для бізнес-користувача.
  • Курс дуже поступово від простого до складного занурює професіоналів з не-технічних наук (менеджмент, бізнес, гуманітарії, лінгвісти, психологи, соціологи, культурологи, економісти, політтехнологи і т.д.) в захоплюючий аналізу даних і пошуку прихованих закономірностей і методів прогностичної аналітики – і допоможе легко в ньому орієнтуватися, користуватися і не боятися.
    Курс також підійде для професіоналів інженерно-технічних спеціальностей, які не вивчали аналіз даних, але хочуть в ньому розібратися - без незрозумілих формул і громіздких розрахунків.
  • в основі курсу найсучасніші матеріали, що демонструють можливості використання програми SPSS в різних областях (маркетингові та соціологічні дослідження, дослідження персоналу, опитування думок, розробка психодіагностичного інструментарію і тестів, аналіз і прогнозування і т. д.)
  • Матеріал курсу достатній для того, щоб новачок (студент або вперше зіткнувся зі статистикою фахівець) зміг зробити свої перші кроки в узагальненні статистичних даних і пошуку прихованих закономірностей, а навчені досвідом професіонали систематизували знання, а також розширили розуміння їх застосування.
  • зібрані і дуже доступно розглянуті найбільш популярні методи статистичного аналізу і прогностичної аналітики, універсальні для всіх наук і професій.
  • обсяг курсу (майже 200 лекцій + допматеріали + більше 100 ґрунтовних практичних завдань, відмінно розкривають теми) розрахований на повноцінні 8 тренінгових днів! Тому не орієнтуйтеся на тривалість тільки 25-годинного лекційного відео-матеріалу: для повноцінного проходження курсу вам знадобиться інвестувати до 60 годин чистого часу.
  • Матеріал призначений для широкого кола слухачів, що спеціалізуються на обробці даних як гуманітарних і соціально-економічних (менеджмент, бізнес, маркетинг, Соціологія, Психологія, криміналістика....), так і інженерних і природничих професій (Біологія, медицина, ІТ, Фізика...).
  • Автор курсу аналітик-практик; експерт з аналізу даних, що володіє великим статистичними інструментарієм (від звичайного Excel до останніх версій SPSS і спеціальної мови програмування R). Творець ряду МВА-програм і тренінгів для вищого і старшого менеджменту корпорацій. У консалтинговій практиці займається діагностикою підприємств і аналізом даних, проектуванням бізнес - і операційних моделей.
  • отримані в курсі знання стануть в нагоді навіть тим, хто планує починати роботу з мовами програмування (R, Py) - вивчаючи і застосовуючи ці мови ви вже будете орієнтуватися як розв'язуваних завданнях, так і в методах, які в них реалізуються (бо методи схожі з розглянутими в цьому курсі на рівні користувальницьких інтерфейсів)
Для кого цей курс:
  • аналітики будь-яких галузей і бізнес-функцій
  • менеджери та професіонали не-ТЕХНІЧНИХ ТА гуманітарних спеціальностей (маркетинг, менеджмент організацій, HR, Економіка, Соціологія, Політологія, управління проектами, ризик-менеджмент тощо), які бажають приймати зважені бізнес-рішення на основі даних
  • технічні та інженерні фахівці, які планують розвиватися в області Data Science - курс дасть міцну базу для будь-якого більш технічного навчання в області Data Science
  • управлінські консультанти, що працюють з проектами з високою часткою невизначеності і ймовірностями
  • викладачі та студенти
  • вчені та дослідники
  • для тих, хто цікавиться аналізом даних, пошуком закономірностей і Data Science - загалом всіх бажаючих йти в ногу з часом і розбиратися в аналізі даних
Продажник:
https://privatelink.de/?https://www.udemy.com/course/spss-ywa/
 
Угорі