Kursus Pelatihan Statistika dengan Perangkat Lunak Analitik Prediktif SPSS

Pelatihan online langsung tatap muka ini (daring atau tatap muka) ditujukan bagi pengguna R tingkat menengah yang ingin memanfaatkan R untuk membangun alur kerja lebih cepat, meningkatkan kualitas kode, dan menangani tugas analisis yang lebih kompleks.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu: membuat fungsi yang dapat digunakan kembali, meningkatkan alur kerja data, memperbaiki dan mengoptimalkan kode, serta menghasilkan laporan yang dapat direproduksi.

Pelatihan ini dipimpin instruktur (online atau tatap muka) ditujukan bagi analis bisnis yang ingin mengotomatiskan perdagangan dengan algorithmic trading, Python, dan R.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan algoritma untuk membeli dan menjual sekuritas dengan cepat dalam inkremen khusus.
• Mengurangi biaya yang terkait dengan perdagangan menggunakan algorithmic trading.
• Memantau harga saham secara otomatis dan menempatkan perdagangan.

Big Data adalah istilah yang merujuk pada solusi yang ditujukan untuk penyimpanan dan pengolahan data set besar. Dikembangkan oleh Google awalnya, solusi Big Data ini telah berevolusi dan menginspirasi proyek-proyek lain yang serupa, banyak di antaranya tersedia sebagai open-source. R adalah bahasa pemrograman yang populer di industri keuangan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk analis data pemula yang ingin menggunakan pemrograman R untuk memanipulasi data, melakukan analisis data dasar, dan membuat visualisasi yang menarik untuk mendapatkan wawasan.

Setelah pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengerti dasar-dasar Pemrograman R.
• Menjalankan proses dasar ilmu data.
• Membuat representasi visual dari data.

R adalah bahasa pemrograman terbuka dan gratis untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafis. R digunakan oleh semakin banyak manajer dan analis data di dalam perusahaan dan akademisi. R juga ditemukan pengikutnya di antara para statistisi, insinyur dan ilmuwan tanpa keterampilan pemrograman komputer yang menemukan mudah untuk digunakan. Kepopulerannya disebabkan oleh penggunaan semakin meningkat dari penambangan data untuk berbagai tujuan seperti menetapkan harga iklan, menemukan obat-obatan baru lebih cepat atau menyesuaikan model finansial. R memiliki berbagai macam paket untuk penambangan data.

Pelatihan ini dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau tatap muka) ditujukan kepada analis data yang ingin memprogram dengan R di SAS untuk analisis klaster.

Pada akhir pelatihan, peserta akan dapat:

• Menggunakan analisis klaster untuk penambangan data
• Menguasai sintaks R untuk solusi klaster.
• Melakukan klaster hierarkis dan non-hierarkis.
• Mengambil keputusan berdasarkan data untuk membantu meningkatkan operasi bisnis.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan bagi siapa saja yang ingin mempelajari dan menguasai dasar-dasar analisis dan pemodelan ekonometrika.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mempelajari dan memahami dasar-dasar ekonometrika.
• Menggunakan Eviews dan simulator risiko.

Pelatihan live dengan instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk analis data dan profesional bisnis tingkat menengah yang ingin melakukan peramalan deret waktu dan mengotomatiskan alur kerja analisis data menggunakan R.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar teknik peramalan dalam R.
• Mengaplikasikan model smoothing eksponensial dan ARIMA untuk analisis deret waktu.
• Menggunakan paket ‘forecast’ untuk menghasilkan model peramalan yang akurat.
• Mengotomatiskan alur kerja peramalan untuk aplikasi bisnis dan penelitian.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, live training (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang tingkat menengah yang ingin membangun aplikasi berbasis AI menggunakan analitik prediktif dan model generatif.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar AI prediktif dan model generatif.
• Menggunakan alat-alat berbasis AI untuk prediktif coding, peramalan, dan otomatisasi.
• Mengimplementasikan LLMs (Large Language Models) dan transformers untuk pembuatan teks dan kode.
• Menerapkan peramalan time-series dan rekomendasi berbasis AI.
• Mengembangkan dan memfokuskan AI models untuk aplikasi dunia nyata.
• Menevaluasi pertimbangan etis dan praktik terbaik dalam penempatan AI.

Pelatihan langsung ini (daring atau tatap muka) ditujukan untuk profesional HR yang ingin menggunakan metode analitis untuk meningkatkan kinerja organisasi. Kursus ini mencakup pendekatan kualitatif dan kuantitatif, empiris serta statistik.

Format Kursus

• Diskusi interaktif dan pembicaraan.
• Banyak latihan dan praktek.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk membuat jadwal.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan kepada profesional IT tingkat pemula yang ingin memahami dasar-dasar AI Prediktif.

Pada akhir pelatihan, peserta akan dapat:

• Memahami konsep inti AI Prediktif dan aplikasinya.
• Mengumpulkan, membersihkan, dan mempersiapkan data untuk analisis prediktif.
• Menjelajahi dan memvisualisasikan data untuk mengungkap wawasan.
• Membangun model statistik dasar untuk membuat prediksi.
• Menilai kinerja model prediktif.
• Mengaplikasikan konsep AI Prediktif pada skenario dunia nyata.

Hadirin

Kursus ini dibuat untuk para analis, peramal yang ingin memperkenalkan atau meningkatkan peramalan yang dapat dikaitkan dengan peramalan penjualan, peramalan ekonomi, peramalan teknologi, manajemen rantai pasokan, serta peramalan permintaan atau penawaran.

Keterangan

Kursus ini memandu peserta melalui serangkaian metodologi, kerangka kerja, dan algoritma yang berguna saat memilih cara memprediksi masa depan berdasarkan data historis.

Ia menggunakan alat standar seperti Microsoft Excel atau beberapa program Open Source (terutama proyek R).

Prinsip-prinsip yang dibahas dalam kursus ini dapat diimplementasikan oleh perangkat lunak apa pun (misalnya SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...)

Pelatihan ini, yang dilaksanakan oleh instruktur, dalam Indonesia (online atau tatap muka) ditargetkan untuk profesional DevOps tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan prediktif AI dalam praktik DevOps mereka.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengimplementasikan model prediktif analisis untuk memprediksi dan mengatasi tantangan dalam DevOps pipeline.
• Menggunakan alat berbasis AI untuk pengawasan dan operasi yang lebih baik.
• Mengaplikasikan teknik machine learning untuk memperbaiki alur kerja pengiriman perangkat lunak.
• Merancang strategi AI untuk penyelesaian masalah dan optimasi proaktif.
• Menavigasi pertimbangan etika dalam penggunaan AI di DevOps.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin melakukan analisis statistik menggunakan SPSS untuk menginterpretasikan data secara akurat, menjalankan uji statistik yang kompleks, dan menghasilkan wawasan yang berarti.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Navigasi antarmuka SPSS dan kelola kumpulan data secara efisien.
• Melakukan analisis statistik deskriptif dan inferensial.
• Melakukan uji-t, ANOVA, MANOVA, regresi, dan analisis korelasi.
• Terapkan pengujian non-parametrik, analisis komponen utama, dan analisis faktor untuk interpretasi data tingkat lanjut.

Audience

Format of the course

Dengan akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

Dalam pelatihan langsung yang dipandu oleh instruktur ini, peserta akan belajar bagaimana memanipulasi dan visualisasi data menggunakan alat-alat yang termasuk dalam Tidyverse.

Tidyverse adalah koleksi paket R yang fleksibel untuk membersihkan, memproses, memodelkan, dan mengvisualisasikan data. Beberapa dari paket yang disertakan adalah: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, dan tibble.

• Pemula dalam bahasa R
• Pemula dalam analisis data dan visualisasi data

• Sebagian presentasi, sebagian diskusi, latihan, dan praktek langsung yang intensif

• Melakukan analisis data dan membuat visualisasi menarik
• Mengambil kesimpulan berguna dari berbagai dataset data contoh
• Memfilter, mengurutkan, dan meringkas data untuk menjawab pertanyaan eksplorasi
• Mengubah data yang telah diproses menjadi grafik garis informatif, diagram batang, histogram
• Mengekspor dan memfilter data dari berbagai sumber data, termasuk Excel, CSV, dan file SPSS