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.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional level menengah yang ingin memiliki pemahaman komprehensif tentang metode DMAIC dan siap mengambil peran sebagai Six Sigma Green Belt yang efektif.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mendapatkan pengetahuan mendalam tentang tahapan Define, Measure, Analyze, Improve, and Control (DMAIC) dari Six Sigma.
• Menapply berbagai alat dan teknik Six Sigma secara efektif dalam setiap fase DMAIC.
• Menjalankan dan menafsirkan analisis statistik untuk peningkatan proses.
• Merencanakan, melaksanakan, dan mengelola proyek Six Sigma.

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

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dengan baik prinsip-prinsip Lean Six Sigma.
• Menggunakan metodologi Six Sigma untuk memperbaiki kualitas proses dengan menghilangkan penyebab cacat dan meminimalkan variabilitas.
• Mengintegrasikan metodologi Lean dan Six Sigma untuk mencapai perbaikan proses yang lebih efisien dan efektif.
• Mengajarkan alat-alat dasar Lean Six Sigma dan teknik-teknik yang dapat diterapkan Yellow Belts dalam proyek perbaikan proses, seperti 5S, Kaizen, dan pemetaan proses.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (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 organisasinya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

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

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat lanjut yang ingin memperoleh keterampilan untuk menangani proyek Six Sigma kompleks dan mengambil peran kepemimpinan dalam implementasi Six Sigma dan Lean.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengembangkan pemahaman mendalam tentang metodologi dan alat Six Sigma dan Lean tingkat lanjut.
• Mengarahkan proyek perbaikan proses yang kompleks sesuai dengan strategi organisasi.
• Menjalankan analisis statistik yang kompleks dan membuat keputusan berdasarkan data.
• Mengarahkan inisiatif perubahan secara efektif dan membangun budaya perbaikan berkelanjutan.

Pelatihan langsung oleh instruktur ini (online atau tatap muka) ditujukan kepada profesional pemula yang ingin memiliki pemahaman lebih mendalam tentang metodologi Six Sigma dan prinsip-prinsipnya serta menguasai proses DMAIC.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memperoleh pengetahuan yang lebih dari prinsip-prinsip dasar yang dibahas dalam kursus White Belt.
• Menguasai proses DMAIC dan mempelajari alat-alat Six Sigma tingkat lanjut.
• Belajar bagaimana berkontribusi secara efektif dalam tim proyek Six Sigma dan bekerja sama dengan Green Belt dan Black Belt.
• Menerapkan metodologi Six Sigma pada proses bisnis dunia nyata untuk perbaikan.

Pelatihan ini dipimpin instruktur dan diselenggarakan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi profesional pemula yang ingin memiliki pemahaman dasar tentang metodologi Six Sigma dan prinsip-prinsipnya.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar Six Sigma dan belajar proses DMAIC.
• Memahami peran dan tanggung jawab spesifik White Belt dalam konteks proyek Six Sigma.
• Belajar cara menerapkan prinsip-prinsip Six Sigma untuk mengidentifikasi peluang peningkatan dan mendukung proyek-proyek Six Sigma di dalam 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 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.

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

Peserta

Pengembang / analisis data

Durasi

3 hari

Format

Ceramah 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.

Data analytics merupakan alat yang sangat penting dalam bisnis saat ini. Kami akan fokus sepanjang waktu untuk mengembangkan keterampilan analisis data praktis. Tujuannya adalah membantu peserta memberikan jawaban berdasarkan bukti atas pertanyaan: 

Apa yang telah terjadi?

• pengolahan dan analisis data
• membuat visualisasi data informatif

Apa yang akan terjadi?

• meramal kinerja di masa depan
• mengevaluasi ramalan

Apa yang harus terjadi?

• mengubah data menjadi keputusan bisnis berdasarkan bukti
• mengoptimalkan proses

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

Audience

Analis keuangan atau pasar, manajer, akuntan

Course Objectives

Memfasilitasi dan mengotomatisasi semua jenis analisis keuangan dengan Microsoft Excel

R adalah bahasa pemrograman yang populer di industri keuangan. Ini digunakan dalam aplikasi keuangan mulai dari program perdagangan inti hingga sistem manajemen risiko.

Dalam pelatihan langsung yang dipimpin instruktur ini, peserta akan belajar bagaimana menggunakan R untuk mengembangkan aplikasi praktis untuk memecahkan sejumlah masalah spesifik terkait keuangan.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar bahasa pemrograman R
• Pilih dan manfaatkan paket dan teknik R untuk mengatur, memvisualisasikan, dan menganalisis data keuangan dari berbagai sumber (CSV, Excel, database, web, dll.)
• Bangun aplikasi yang memecahkan masalah terkait alokasi aset, analisis risiko, kinerja investasi, dan lainnya
• Memecahkan masalah, mengintegrasikan penerapan, dan mengoptimalkan aplikasi R

Hadirin

• Pengembang
• Analis
• kuantitas

Format kursus

• Sebagian ceramah, sebagian diskusi, latihan, dan praktik langsung yang berat

Catatan

• Pelatihan ini bertujuan untuk memberikan solusi atas beberapa permasalahan prinsip yang dihadapi para profesional keuangan. Namun, jika Anda memiliki topik, alat, atau teknik tertentu yang ingin Anda tambahkan atau uraikan lebih lanjut, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

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.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur dalam Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk analis bisnis yang ingin mengotomatiskan perdagangan dengan perdagangan algoritmik, Python, dan R.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Gunakan algoritma untuk membeli dan menjual sekuritas pada kenaikan khusus dengan cepat.
• Kurangi biaya yang terkait dengan perdagangan menggunakan perdagangan algoritmik.
• Pantau harga saham dan lakukan perdagangan secara otomatis.

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.

Pelatihan daring atau tatap muka ini di Indonesia, yang dipimpin oleh instruktur, ditujukan bagi profesional tingkat pemula yang ingin menguasai dasar-dasar R dan cara bekerja dengan data.

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti lingkungan pengembangan R dan antarmuka RStudio.
• Mengimpor, memanipulasi, dan mengeksplorasi dataset menggunakan perintah dan paket R.
• Menjalankan analisis statistik dasar dan ringkasan data.
• Menghasilkan visualisasi menggunakan baik base R maupun ggplot2.
• Memanage workspace, skrip, dan paket dengan efektif.

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 pemahaman tentang Minitab dan akan meningkatkan efektivitas dan efisiensi analisis data Anda serta 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

Shiny adalah paket R open source yang menyediakan kerangka kerja web untuk membangun aplikasi web interaktif menggunakan R.

Dalam pelatihan langsung tatap muka ini, peserta akan belajar cara menggabungkan ilmu data dan pengembangan web menggunakan Shiny, R, dan HTML.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Membangun aplikasi web interaktif dengan R menggunakan Shiny

Penonton

• Ilmuwan data
• Pengembang web
• Statistikus

Format kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan, dan banyak latihan praktis

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 ini yang dipimpin instruktur, bisa dalam bentuk pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka, ditujukan bagi analis, peneliti, dan profesional dengan tingkat pemahaman pemula hingga menengah yang ingin menggunakan SPSS untuk persiapan data, analisis statistik, dan pemodelan prediktif.

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

Misalnya, peserta yang berpotensi perlu membuat keputusan tentang berapa banyak sampel yang perlu dikumpulkan sebelum mereka dapat memutuskan apakah produk akan diluncurkan atau tidak.

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

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

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).