Kursus Pelatihan Statistik dengan SPSS Prediktif Analytics Software

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 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.

Penonton

Pengusaha (manajer pemasaran, manajer produk, manajer basis pelanggan) dan tim mereka; profesional wawasan pelanggan.

Ikatan

Kursus ini mengikuti siklus hidup pelanggan dari mendapatkan pelanggan baru, mengelola pelanggan yang ada untuk keuntungan, mempertahankan pelanggan yang baik, dan akhirnya memahami pelanggan mana yang pergi dan mengapa. Kami akan bekerja dengan data asli (meskipun anonim) dari berbagai industri termasuk telekomunikasi, asuransi, media, dan teknologi tinggi.

Format

Pelatihan dipimpin instruktur selama lima sesi setengah hari dengan latihan di kelas serta tugas rumah. Kursus ini dapat diberikan sebagai kursus kelas atau jarak jauh (online).

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.

Peserta

• managers
• developers
• scientists
• students

Format pelatihan

pelatihan online langsung dan diskusi atau workshop langsung tatap muka

R adalah bahasa pemrograman open-source gratis untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafis. R digunakan oleh jumlah manajer dan analis data yang terus bertambah di dalam perusahaan dan akademisi. R juga mendapat pengikut di antara para statistisi, insinyur, dan ilmuwan tanpa keterampilan pemrograman komputer yang menyukainya karena mudah digunakan. Ketenarannya disebabkan oleh penggunaan semakin banyak 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.

Kursus ini mencakup manipulasi objek di R termasuk membaca data, mengakses paket R, menulis fungsi R, dan membuat grafik informatif. Kursus ini mencakup analisis data menggunakan model statistik umum. Kursus ini mengajarkan cara menggunakan software R (https://www.r-project.org) baik di baris perintah maupun di antarmuka pengguna grafis (GUI).

Kursus ini merupakan pengenalan tentang penerapan jaringan saraf dalam masalah dunia nyata menggunakan perangkat lunak R-project.

Kurs ini ditujukan untuk ilmuwan data dan statistikian yang sudah memiliki keterampilan pemrograman dasar R & C++ serta kode R, dan membutuhkan keterampilan pemrograman R lanjutan.

Tujuannya adalah memberikan kursus praktis pemrograman R lanjutan bagi peserta yang tertarik menerapkan metode tersebut di tempat kerja.

Contoh yang spesifik untuk sektor-sektor digunakan untuk membuat pelatihan relevan dengan audiens

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.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (daring atau tatap muka) ini ditujukan bagi profesional SDM dan spesialis rekrutmen yang ingin menggunakan metode analitis untuk meningkatkan kinerja organisasi. kursus ini mencakup pendekatan kualitatif maupun kuantitatif, empiris, dan statistik.

Format Kursus

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

Opsi Pemaduan Kursus

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

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