Curso fundamental
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Treinamento de análise preditiva
Treinamento presencial ou virtual
Cursos de treinamento
- Treinamento de análise preditiva
- Fundamentos em análise
- Modelamento e previsão de regressão
- Aprendizado de máquina
- Aprendizado de máquina avançado
- Workshop
Nossa série de Análise preditiva é para profissionais que trabalham em qualquer setor e fazem modelagem preditiva. Os materiais do curso incluem exemplos com métricas, como desempenho de pagamento, tempo, receita, volume e grau de qualidade.
FUNDAMENTOS EM ANÁLISE
Nesse curso fundamental, você aprenderá a minimizar o tempo necessário para análise de dados usando o Minitab para importar dados, desenvolver abordagens estatísticas sólidas para explorar dados, criar e interpretar visualizações atraentes e exportar resultados. Automatize sua análise do Minitab com intervenção mínima do usuário para economizar tempo. Analise uma variedade de conjuntos de dados reais para aprender como alinhar suas aplicações com as ferramentas estatísticas certas e interpretar resultados estatísticos. Aprenda os fundamentos de conceitos estatísticos importantes, como teste de hipótese e intervalos de confiança.
Esse curso enfatiza muito a tomada de decisões sólidas baseando-se na aplicação prática de técnicas estatísticas comumente usadas em processos comerciais, de fabricação e processos transacionais.
Os tópicos incluem:
- Importação e formatação de dados
- Macros Exec
- Gráficos de barras
- Histogramas
- Boxplots
- Gráficos de Pareto
- Gráficos de dispersão
- Medições de local e variação
- Testes-t
- Teste de igualdade de variâncias
- Poder e tamanho da amostra
Prerequisites:Nenhum
MODELAMENTO E PREVISÃO DE REGRESSÃO
Continue a se aprofundar nos conceitos de análise estatística fundamentais ensinados no curso “Fundamentos em análise” ao aprender a explorar e descrever relações entre variáveis com ferramentas de modelagem estatística. Descubra e descreva os recursos dos dados relacionados ao efeito e impacto do tempo, e como prever o comportamento futuro.
Aprenda a encontrar e quantificar o efeito que as variáveis de entrada têm sobre a probabilidade de um evento crítico. Exemplos práticos ilustram como as ferramentas de modelagem ajudam a revelar resultados e fontes de variações nos seus dados.
Os tópicos incluem:
- Gráficos de dispersão
- Correlação
- Regressão linear simples
- Ferramentas de séries temporais, incluindo suavização exponencial
- Análise de tendências
- Decomposição
- Regressão Stepwise e múltipla
- Regressão logística binária
- Regressão com validação
Prerequisite: Fundamentals of Analytics
Cursos pré-requisitos
Modelamento e previsão de regressão
Aprendizado de máquina
Expanda sua análise ao analisar dados de problemas reais enfrentados por muitos setores para explorar e descrever relações entre variáveis. Aprenda a usar técnicas de aprendizado de máquina, como CART®, para analisar padrões encontrados em dados históricos para obter melhores insights, identificar riscos potenciais, procurar oportunidades de melhoria e fazer previsões sobre o futuro.
Use ferramentas de aprendizado de máquina não supervisionadas, como agrupamento, para detectar partições naturais nas observações ou variáveis de dados e grupo em conjuntos homogêneos. Reduza a dimensionalidade dos dados ao transformar os dados originais em um conjunto de variáveis não correlacionáveis.
Os tópicos incluem:
- Análise discriminante
- Validação de conjunto de teste
- Validação K-fold
- Classificação CART®
- Correlação
- Regressão CART®
- Análise de conglomerado
- Componentes principais
Prerequisites: Fundamentals of Analytics, Regression Modeling and Forecasting
Cursos pré-requisitos
Fundamentos em análise
Cursos pré-requisitos
Modelamento e previsão de regressão
Cursos pré-requisitos
Aprendizado de máquina
APRENDIZADO DE MÁQUINA AVANÇADO
Leve sua análise para um nível superior analisando dados de problemas reais para explorar e descrever relações entre variáveis. As árvores CART oferecem uma estrutura de árvore simples para interpretar relações complexas. No entanto, sua capacidade preditiva pode, muitas vezes, ser melhorada usando um modelo mais poderoso, que cria vários modelos simples (ou árvores) e os combina em um modelo final. Aprenda a usar técnicas de modelagem avançadas, como MARS®, TreeNet® e Random Forests® para analisar padrões encontrados em dados históricos para obter melhores insights, identificar riscos potenciais, procurar oportunidades de melhoria e fazer previsões sobre o futuro. Observação: Uma assinatura do Módulo de Análise Preditiva complementar é necessária para este curso.
Os tópicos incluem:
- Validação
- Classificação CART®
- Classificação TreeNet®
- Classificação Random Forests®
- Correlação
- Regressão MARS®
- Regressão CART®
- Regressão TreeNet®
- Regressão Random Forests®
- Conhecimento dos principais preditores
- Modelagem automatizada de aprendizado de máquina
Pré-requisitos: Fundamentos da análise, modelamento e regressão e previsão, aprendizado de máquina
WORKSHOP
O treinamento do Minitab fornece a base para melhorar sua eficiência no uso de estatística para analisar dados. Os exemplos apresentam cenários do mundo real para aprender as ferramentas, enquanto os exercícios permitem tempo para praticar. Reforce o treinamento usando dados da sua empresa para concluir sua jornada educacional. Isso oferece aos participantes a oportunidade de se relacionarem diretamente com seus próprios casos de uso.
O workshop tem grande ênfase na tomada de decisões sólidas com base na aplicação prática de ferramentas estatísticas nos projetos de sua empresa usando seus dados.
Os tópicos serão determinados pelos dados específicos do cliente apresentados no workshop.
Cursos de treinamento
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