Process Mining w R
Zaawansowane szkolenie łączące techniki Process Mining z programowaniem w R. Kurs koncentruje się na praktycznej implementacji algorytmów eksploracji procesów z wykorzystaniem specjalistycznych pakietów R. Uczestnicy nauczą się analizować logi procesów, odkrywać rzeczywiste procesy oraz implementować zaawansowane analizy w środowisku R.
Dlaczego warto wybrać to szkolenie?
W dynamicznie zmieniającym się środowisku IT kompetencje techniczne stają się kluczowym atutem na rynku pracy. Zaawansowane szkolenie łączące techniki Process Mining z programowaniem w R. Kurs koncentruje się na praktycznej implementacji algorytmów eksploracji procesów z wykorzystaniem specjalistycznych pakietów R.
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili: Praktyczna wiedza o Process Mining w R, Umiejętność implementacji algorytmów, Kompetencje analityczne, Zdolność tworzenia własnych analiz. Te kompetencje bezpośrednio przekładają się na wyższą efektywność w realizacji projektów IT.
Szkolenie jest szczególnie wartościowe dla: Analitycy danych, Data Scientists, Specjaliści Process Mining.
Co wyróżnia nasze podejście?
EITT łączy wiedzę teoretyczną z intensywnymi warsztatami praktycznymi. W ciągu 3 dni intensywnego szkolenia uczestnicy pracują na realnych przykładach i scenariuszach, co gwarantuje nie tylko zrozumienie teorii, ale przede wszystkim umiejętność jej praktycznego zastosowania.
Z ponad 2500 szkoleń w ofercie i oceną 4.8/5 od uczestników, EITT jest zaufanym partnerem w rozwoju kompetencji dla organizacji każdej wielkości. Nasi trenerzy to praktycy z wieloletnim doświadczeniem, którzy dzielą się aktualną wiedzą i sprawdzonymi rozwiązaniami.
Szukasz szkolenia dopasowanego do potrzeb Twojego zespołu? Skontaktuj się z nami — przygotujemy program dostosowany do Twoich wymagań.
Korzyści
- Praktyczna wiedza o Process Mining w R
- Umiejętność implementacji algorytmów
- Kompetencje analityczne
- Zdolność tworzenia własnych analiz
- Znajomość specjalistycznych pakietów R
- Umiejętność wizualizacji procesów
Dla kogo jest to szkolenie?
Wymagania wstępne
- Podstawowa znajomość R
- Doświadczenie w analizie danych
- Znajomość procesów biznesowych
- Laptop z min. 16GB RAM
- Zainstalowane R i RStudio
- Podstawy statystyki
Program szkolenia
Konfiguracja środowiska
- Pakiety Process Mining
- Importowanie logów
- Przygotowanie danych
Struktury danych
- Preprocessing logów
- Filtrowanie zdarzeń
- Odkrywanie procesów
- Algorytmy eksploracji
Analiza ścieżek
- Miary statystyczne
Analiza zgodności
- Weryfikacja modeli
Analiza odchyleń
- Metryki wydajności
- Predykcja i rekomendacje
- Modele predykcyjne
- Analiza wąskich gardeł
- Optymalizacja procesów
Projekt końcowy
- Kompleksowa analiza procesu
- Wizualizacja wyników
- Interpretacja rezultatów
Formy realizacji
Online
- Wygoda uczestnictwa z dowolnego miejsca
- Interaktywne sesje na żywo z trenerem
- Materiały dostępne przez 30 dni
- Brak kosztów dojazdu
Stacjonarnie
- Bezpośredni kontakt z trenerem i grupą
- Intensywne warsztaty praktyczne
- Networking z innymi uczestnikami
- Pełne skupienie na nauce
Najczęściej zadawane pytania
Jakie są wymagania wstępne do udziału w szkoleniu?
Do udziału w szkoleniu Process Mining w R zalecamy: Podstawowa znajomość R; Doświadczenie w analizie danych; Znajomość procesów biznesowych.
W jakim formacie i jak długo trwa szkolenie?
Szkolenie trwa 3 dni i jest dostępne w formacie online oraz stacjonarnym. Zajęcia prowadzone są w godzinach 9:00-16:00. Możemy również dopasować harmonogram do potrzeb Twojego zespołu.
Dla kogo przeznaczone jest to szkolenie?
Szkolenie jest skierowane do: Analitycy danych; Data Scientists; Specjaliści Process Mining.
Poproś o ofertę
Możliwości dofinansowania
Sprawdź możliwości dofinansowania dla Twojej firmy
Baza Usług Rozwojowych
Dofinansowanie do 80% dla MŚP ze środków EFS
Sprawdź dostępnośćKrajowy Fundusz Szkoleniowy
Dofinansowanie do 100% dla pracodawców
Dowiedz się więcejZaufali nam
Szkolimy zespoły największych polskich firm
Zainteresowany tym szkoleniem?
Skontaktuj się z nami - przygotujemy ofertę dopasowaną do potrzeb Twojego zespołu.