Pelatihan Statistics di Indonesia

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk insinyur dan desainer tingkat menengah yang ingin menggunakan DFSS untuk memastikan bahwa kualitas tertanam dalam produk atau proses sejak awal tahap desain.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami prinsip dan konsep Design Six Sigma (DFSS).
• Pelajari metodologi DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) dan DMADV (Define, Measure, Analyze, Design, Verify).
• Menerapkan alat dan teknik DFSS untuk merancang dan mengoptimalkan proses.
• Mengembangkan keterampilan untuk mengelola dan memimpin proyek DFSS secara efektif.

Pelatihan ini yang dilaksanakan oleh instruktur, secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk para profesional tingkat lanjut yang ingin memahami metode Six Sigma DMAIC secara mendalam di level Black Belt.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengembangkan pemahaman mendalam tentang fase Define, Measure, Analyze, Improve, dan Control dengan fokus pada proyek kompleks.
• Mendapatkan keahlian dalam teknik analisis statistik tingkat lanjut untuk memutuskan keputusan berdasarkan data.
• Memimpin proyek Six Sigma skala besar dan mengelola tim proyek dengan efektif.
• Menerapkan peningkatan proses yang signifikan yang sesuai dengan tujuan dan strategi organisasi.

Ini adalah pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin instruktur untuk profesional tingkat menengah yang ingin memahami secara menyeluruh metode DMAIC dan mempersiapkan diri untuk menjadi Six Sigma Green Belts yang efektif.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami secara mendalam fase Define, Measure, Analyze, Improve, dan Control dalam Six Sigma.
• Menerapkan berbagai alat dan teknik Six Sigma secara efektif dalam setiap fase DMAIC.
• Melakukan dan menerjemahkan analisis statistik untuk perbaikan proses.
• Merencanakan, melaksanakan, dan mengelola proyek Six Sigma.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional tingkat pemula yang ingin memiliki pemahaman dasar tentang Six Sigma dan prinsip Lean untuk mengintegrasikannya dan meningkatkan proses bisnis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendapatkan pemahaman yang kuat tentang prinsip Lean Six Sigma.
• Menggunakan metodologi Six Sigma untuk meningkatkan kualitas proses dengan menghilangkan penyebab cacat dan meminimalkan variasi.
• Mengintegrasikan metodologi Lean dan Six Sigma untuk mencapai peningkatan proses yang lebih efisien dan efektif.
• Mengajarkan alat dan teknik dasar Lean Six Sigma yang dapat diterapkan oleh Yellow Belt dalam proyek peningkatan proses, seperti 5S, Kaizen, dan pemetaan proses.

Pelatihan ini yang dikendalikan oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat menengah yang ingin memahami prinsip-prinsip Six Sigma dan Lean agar dapat memimpin proyek perbaikan proses yang signifikan di dalam organisasi mereka.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengembangkan pemahaman komprehensif tentang bagaimana metodologi Lean dan Six Sigma dapat diintegrasikan untuk perbaikan proses.
• Mendapatkan pengetahuan mendalam dan keterampilan aplikasi pada fase Define, Measure, Analyze, Improve, dan Control.
• Menerapkan alat statistik lanjutan untuk pengambilan keputusan berbasis data dan analisis proses.
• Memimpin dan mengelola proyek Lean Six Sigma secara efektif.

Ini pelatihan langsung (online atau tatap muka) yang dipimpin instruktur untuk profesional tingkat lanjut yang ingin mempelajari keterampilan untuk mengelola proyek Six Sigma yang kompleks dan memegang peran kepemimpinan dalam pelaksanaan Six Sigma dan Lean.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membangun pemahaman mendalam tentang metodologi dan alat Six Sigma dan Lean tingkat lanjut.
• Memimpin proyek peningkatan proses yang kompleks yang sesuai dengan strategi organisasi.
• Melakukan analisis statistik yang kompleks dan mengambil keputusan berbasis data.
• Memimpin inisiatif perubahan dengan efektif dan membangun budaya peningkatan kontinu.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau offline) ini ditujukan untuk profesional pemula yang ingin memahami lebih dalam metodologi Six Sigma dan prinsip-prinsipnya serta menguasai proses DMAIC.

Setelah selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendapatkan pengetahuan yang melampaui prinsip dasar yang dibahas dalam kursus White Belt.
• Menguasai proses DMAIC dan mempelajari alat-alat Six Sigma lanjutan.
• Belajar cara berkontribusi secara efektif pada tim proyek Six Sigma dan bekerja sama dengan Green dan Black Belt.
• Menerapkan metodologi Six Sigma ke proses bisnis nyata untuk perbaikan.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional pemula yang ingin memahami dasar-dasar metodologi Six Sigma dan prinsip-prinsipnya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar Six Sigma dan mempelajari proses DMAIC.
• Memahami peran dan tanggung jawab spesifik dari White Belt dalam konteks proyek Six Sigma.
• Mempelajari bagaimana menerapkan prinsip-prinsip Six Sigma untuk mengidentifikasi peluang peningkatan dan mendukung proyek-proyek Six Sigma di organisasi.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ini ditujukan bagi para ilmuwan yang ingin belajar dan menggunakan Design of Experiments (DoE) untuk memahami hubungan sebab-akibat antara beberapa faktor.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami keunggulan eksperimen terencana dibandingkan pendekatan lainnya.
• Memahami hubungan sebab-akibat dan interaksi antar faktor.
• Mengenal praktik terbaik dan pedoman untuk melakukan eksperimen yang berhasil.

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (online atau offline) ini ditujukan bagi siapa saja yang ingin mempelajari dan menguasai dasar-dasar analisis ekonometrika dan pemodelan.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

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

R adalah lingkungan open source yang sangat populer untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafis. Kursus ini memperkenalkan bahasa pemrograman R kepada mahasiswa. Kursus ini mencakup dasar-dasar bahasa, perpustakaan, dan konsep lanjutan. Analisis data dan grafik canggih dengan data dunia nyata.

Audience

Pengembang / analisis data

Durasi

3 hari

Format

Materi Kuliah dan Praktik

Target Audience

Analis, peneliti, ilmuwan, lulusan, mahasiswa, dan siapa saja yang tertarik belajar tentang bagaimana memfasilitasi analisis statistik dalam Microsoft Excel.

Tujuan Kursus

Kursus ini akan membantu meningkatkan kemampuan Anda dengan Excel dan statistik, sehingga meningkatkan efektivitas dan efisiensi pekerjaan atau penelitian Anda.

Kursus ini menjelaskan bagaimana menggunakan Analysis ToolPack dalam Microsoft Excel, fungsi statistik, dan bagaimana melakukan prosedur statistik dasar. Ini akan menjelaskan batasan-batasan dari Excel dan cara mengatasi mereka.

Analitik data adalah alat yang sangat penting dalam bisnis saat ini. Kami akan fokus pada pengembangan keterampilan untuk analisis data praktis dan hands-on. Tujuannya adalah membantu peserta memberikan jawaban berdasarkan bukti terhadap pertanyaan:

Apa yang telah terjadi?

• memproses dan menganalisis data
• menghasilkan visualisasi data yang informatif

Apa yang akan terjadi?

• meramalkan kinerja masa depan
• mengevaluasi ramalan

Apa yang seharusnya terjadi?

• mengubah data menjadi keputusan bisnis berdasarkan bukti
• memperbaiki proses

Kursus ini dapat disampaikan dalam format kelas selama 6 hari atau secara jarak jauh dalam rentang beberapa minggu jika diinginkan. Kami dapat bekerja dengan Anda untuk menyajikan kursus yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.

Diperkirakan bahwa data tidak terstruktur menyumbang lebih dari 90 persen dari seluruh data, sebagian besar berbentuk teks. Postingan blog, tweet, media sosial, dan publikasi digital lainnya terus menambah jumlah data ini.

Kursus langsung yang dipimpin instruktur ini berpusat pada penggalian wawasan dan makna dari data ini. Memanfaatkan perpustakaan R Language dan Natural Language Processing (NLP), kami menggabungkan konsep dan teknik dari ilmu komputer, kecerdasan buatan, dan linguistik komputasi untuk memahami secara algoritmik makna di balik data teks. Sampel data tersedia dalam berbagai bahasa sesuai kebutuhan pelanggan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu menyiapkan kumpulan data (besar dan kecil) dari berbagai sumber, kemudian menerapkan algoritma yang tepat untuk menganalisis dan melaporkan signifikansinya.

Format Kursus

• Sebagian ceramah, sebagian diskusi, praktik langsung yang berat, tes sesekali untuk mengukur pemahaman

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

Financial or market analysts, managers, accountants

Course Objectives

Facilitate and automate all kinds of financial analysis with Microsoft Excel

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.

kurs ini mencakup topik lanjutan dalam pemrograman R.

Goal:

Menguasai keterampilan bekerja secara independen dengan program SPSS untuk penggunaan lanjutan, kotak dialog, dan sintaks bahasa perintah untuk teknik analisis yang dipilih.

Siswa sasaran:

Analis, peneliti, ilmuwan, mahasiswa, dan semua mereka yang ingin memperoleh kemampuan penggunaan paket SPSS pada tingkat lanjutan dan belajar model statistik yang dipilih. Pelatihan menangani masalah analisis universal dan ditujukan untuk industri khusus.

Audience:

Kursus ini ditujukan untuk spesialis IT yang mencari solusi untuk menyimpan dan memproses kumpulan data besar dalam lingkungan sistem terdistribusi.

Goal:

Pengetahuan mendalam tentang administrasi kluster Hadoop.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau offline) ini ditujukan untuk para ilmuwan data dan statistikian tingkat menengah yang ingin mempersiapkan data, membangun model, dan menerapkan teknik pembelajaran mesin secara efektif dalam domain profesional mereka.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti dan mengimplementasikan berbagai algoritma Machine Learning.
• Mempersiapkan data dan model untuk aplikasi pembelajaran mesin.
• Melakukan analisis post hoc dan memvisualisasikan hasil secara efektif.
• Menerapkan teknik pembelajaran mesin pada skenario dunia nyata berbasis sektor.

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.

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.

Tujuan:

Peserta dapat menganalisis set data besar, mengekstraksi pola, memilih variabel yang tepat mempengaruhi hasil sehingga model baru diprediksi dengan hasil prediktif.

R adalah bahasa pemrograman sumber terbuka dan gratis untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafis. R digunakan oleh semakin banyak manajer dan analis data di korporasi dan akademisi. R memiliki berbagai paket yang luas untuk penambangan data.

R adalah bahasa pemrograman gratis sumber terbuka untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafik. R digunakan oleh semakin banyak manajer dan analis data di dalam perusahaan dan akademisi. R memiliki beragam paket untuk penambangan data.

R adalah bahasa pemrograman open-source gratis untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafis. R digunakan oleh semakin banyak manajer dan analis data di dalam perusahaan dan akademisi. R memiliki berbagai macam paket untuk penambangan data.

Kelas ini ditujukan untuk orang yang sudah memiliki latar belakang dalam ilmu data dan statistik. Penjelasan yang diberikan dirancang sebagai pengingat bagi mereka yang sudah familiar dengan konsep-konsep tersebut atau memberikan informasi bagi mereka yang memiliki latar belakang yang sesuai.

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).

Kursus ini ditujukan untuk siapa saja yang tertarik dengan analisis statistik. Kursus ini memberikan keterampilan dalam menggunakan Minitab dan akan meningkatkan efektivitas dan efisiensi analisis data Anda serta memperluas pengetahuan statistik Anda.

R adalah bahasa pemrograman open-source gratis untuk komputasi statistik, analisis data, dan grafis. R digunakan oleh semakin banyak manajer dan analis data di korporasi dan akademisi. R memiliki berbagai paket untuk penambangan data.

Dalam pelatihan langsung ini yang dipimpin instruktur, peserta akan mempelajari teknik lanjutan untuk Machine Learning dengan R saat mereka melangkah melalui pembuatan aplikasi dunia nyata.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dan mengimplementasikan teknik belajar tak terpantau
• Menerapkan klasterisasi dan klasifikasi untuk membuat prediksi berdasarkan data dunia nyata.
• Mengvisualisasi data untuk mendapatkan wawasan dan memutuskan keputusan dengan cepat dan merinci analisis lebih lanjut.
• Meningkatkan kinerja model machine learning menggunakan penyesuaian hyper-parameter.
• Memasukkan model ke dalam produksi untuk digunakan dalam aplikasi yang lebih besar.
• Menerapkan teknik machine learning lanjutan untuk menjawab pertanyaan yang melibatkan data jaringan sosial, big data, dan lainnya.

R adalah bahasa pemrograman terbuka yang gratis untuk perhitungan statistik, analisis data, dan grafik. R digunakan oleh semakin banyak manajer dan analis data di perusahaan dan akademisi. R juga telah mendapatkan pengikut di antara statistisi, insinyur, dan ilmuwan tanpa keterampilan pemrograman komputer yang menemukannya mudah digunakan. Kegemaran terhadap R disebabkan oleh penggunaan semakin banyak dari data mining untuk berbagai tujuan seperti menetapkan harga iklan, mencari obat baru lebih cepat, atau menyempurnakan model keuangan. R memiliki berbagai macam paket untuk data mining.

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

Kurs ini merupakan bagian dari keterampilan Ilmuwan Data (Domain: Data dan Teknologi)

Organisasi - Praktik kerja laboratorium dan contoh yang menggunakan data nyata

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.

Gohal:

Belajar bekerja dengan SPSS pada tingkat independensi

Para penerima:

Analis, peneliti, ilmuwan, mahasiswa dan semua orang yang ingin memperoleh kemampuan untuk menggunakan paket SPSS dan mempelajari teknik penambangan data yang populer.

Kursus ini dibuat untuk pembuat keputusan yang tujuan utamanya bukan melakukan perhitungan dan analisis, tetapi memahami mereka dan mampu memilih jenis metode statistik yang relevan dalam perencanaan strategis organisasi.

Sebagai contoh, peserta calon harus membuat keputusan tentang berapa banyak sampel yang perlu dikumpulkan sebelum dapat memutuskan apakah produk akan diluncurkan atau tidak.

Jika Anda membutuhkan kursus yang lebih panjang yang mencakup dasar-dasar pemikiran statistik, lihatlah pelatihan 5 hari "Statistics untuk Manajer".

Kursus ini dibuat untuk mereka yang membutuhkan keterampilan statistik umum. Kursus ini dapat disesuaikan dengan bidang keahlian tertentu seperti riset pasar, biologi, manufaktur, riset sektor publik, dll...

Kurs pelatihan ini mencakup statistik lanjutan. Materinya menjelaskan kebanyakan alat yang sering digunakan dalam penelitian, analisis dan peramalan. Kursus ini memberikan penjelasan singkat tentang teori di balik rumus-rumus tersebut.

Kursus ini tidak terkait dengan bidang ilmu tertentu, tetapi dapat disesuaikan jika semua peserta memiliki latar belakang dan tujuan yang sama.

Beberapa alat komputer dasar digunakan selama kursus (terutama Excel dan OpenOffice)

Kursus ini bertujuan memberikan pemahaman kepada peneliti tentang prinsip-prinsip desain dan analisis statistik serta relevansinya dalam penelitian di berbagai disiplin ilmu.

Materi ini mencakup beberapa konsep probabilitas dan metode statistik, utamanya melalui contoh-contoh. Pelatihan ini mengandung sekitar 30% kuliah, 70% kuis terarah dan laboratorium.

Dalam kasus kursus tertutup, kami dapat menyesuaikan contoh dan bahan-bahan ke cabang spesifik (seperti uji psikologi, sektor publik, biologi, genetika, dll...).

Untuk kursus umum, digunakan berbagai contoh.

Meskipun beberapa perangkat lunak digunakan selama kursus ini (Microsoft Excel hingga SPSS, Statgraphics, dll...), fokus utamanya adalah pada pemahaman prinsip dan proses yang memandu penelitian, penalaran, dan kesimpulan.

Kursus ini dapat disampaikan sebagai kursus gabungan yaitu dengan pekerjaan rumah dan tugas-tugas.

Tableau membantu orang melihat dan memahami data.

Tableau membantu orang melihat dan memahami data.

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

Deskripsi: 

Ini adalah kursus yang dirancang untuk mengajarkan pengguna R cara membuat aplikasi web tanpa perlu mempelajari skrip lintas browser HTML, Javascript, dan CSS.

Objektif:

Menyediakan pengetahuan dasar tentang bagaimana aplikasi Shiny bekerja.

Menutupi semua fungsi input/output/rendering/panel yang sering digunakan dari perpustakaan Shiny.

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.

Peserta

• managers
• developers
• scientists
• students

Format pelatihan

pelatihan online langsung dan diskusi atau workshop langsung tatap muka