Szkolenie Modelowanie predykcyjne w R
Praktyczne informacje o szkoleniu
- KATEGORIA: Technologie
- PODKATEGORIA: Dane i Analityka
- KOD SZKOLENIA: IT-DA-221
- CZAS TRWANIA: 2 dni
- INFORMACJA CENOWA od: 2450 zł netto
- JĘZYK SZKOLENIA: polski
- FORMA REALIZACJI: stacjonarna, online
Opis szkolenia
Szkolenie skupia się na praktycznych aspektach budowania modeli predykcyjnych w języku R. Program obejmuje cały proces modelowania, od przygotowania danych, przez dobór i trenowanie modeli, po ich walidację i interpretację. Uczestnicy poprzez praktyczne warsztaty uczą się implementować różnorodne techniki modelowania predykcyjnego. Zajęcia prowadzone są w oparciu o rzeczywiste przypadki biznesowe z wykorzystaniem aktualnych narzędzi i metodyk.
Profil uczestnika
- Analitycy predyktywni
- Specjaliści ds. modelowania statystycznego
- Data Scientists
- Analitycy biznesowi zaawansowani w R
- Specjaliści ds. prognozowania
- Badacze rynku pracujący z modelami
- Eksperci ds. analizy danych
Agenda
- Przygotowanie do modelowania
- Inżynieria cech
- Selekcja zmiennych
- Obsługa brakujących danych
- Transformacje zmiennych
- Modele regresyjne
- Regresja liniowa i jej warianty
- Regresja uogólniona
- Regresja regularyzowana
- Diagnostyka modeli
- Modele klasyfikacyjne
- Regresja logistyczna
- Analiza dyskryminacyjna
- Metody zespołowe
- Ocena jakości klasyfikacji
- Wdrożenie i monitoring
- Implementacja produkcyjna
- Monitoring wydajności
- Aktualizacja modeli
- Raportowanie wyników
Korzyści
Uczestnik zdobędzie praktyczne umiejętności w zakresie budowania zaawansowanych modeli predykcyjnych w środowisku R. Rozwinie kompetencje pozwalające na samodzielne prowadzenie projektów modelowania od koncepcji do wdrożenia. Nabędzie wiedzę umożliwiającą skuteczną selekcję i przygotowanie zmiennych do modelowania. Pozna metody efektywnej walidacji i oceny jakości modeli predykcyjnych. Będzie potrafił interpretować i prezentować wyniki modelowania różnym grupom odbiorców. Zdobędzie umiejętność monitorowania i aktualizacji modeli w środowisku produkcyjnym.
Wymagane przygotowanie uczestników
- Znajomość podstaw programowania w R
- Doświadczenie w analizie danych
- Podstawowa wiedza statystyczna
- Znajomość podstaw modelowania
Zagadnienia
- Inżynieria cech
- Selekcja zmiennych
- Modele regresyjne
- Modele klasyfikacyjne
- Walidacja modeli
- Diagnostyka modeli
- Regularyzacja
- Metody zespołowe
- Implementacja produkcyjna
- Monitoring modeli
- Interpretacja wyników
- Aktualizacja modeli
Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Monika Fengler
+48 532 081 700
monika.fengler@eitt.academy
ul. Ząbkowska 31 03-736 Warszawa
Formy realizacji szkolenia
Szkolenie stacjonarne
- Szkolenie w siedzibie klienta lub wskazanej lokalizacji
- Sala szkoleniowa wyposażona w niezbędny sprzęt
- Materiały szkoleniowe w formie elektronicznej
- Przerwy kawowe i lunch
- Bezpośrednia interakcja z trenerem
- Networking w grupie
- Ćwiczenia warsztatowe w zespołach
Szkolenie zdalne
- Wirtualne środowisko szkoleniowe
- Materiały w formie elektronicznej
- Interaktywne ćwiczenia online
- Breakout rooms do pracy w grupach
- Wsparcie techniczne podczas szkolenia
- Nagrania sesji (opcjonalnie)
Możliwość dofinansowania
Szkolenie może zostać sfinansowane ze środków publicznych w ramach:
- Krajowego Funduszu Szkoleniowego (KFS)
- Bazy Usług Rozwojowych (BUR)
- Projektów unijnych realizowanych przez PARP
- Programu Akademia HR (PARP)
- Regionalnych programów operacyjnych
W przypadku zainteresowania dofinansowaniem, nasz zespół pomoże w przygotowaniu wymaganej dokumentacji.
MASZ PYTANIA?
Skontaktuj się z nami, aby uzyskać więcej informacji o naszych szkoleniach, programach oraz współpracy. Chętnie odpowiemy na wszystkie Twoje zapytania!
Zaufali nam
Poznaj naszą firmę

Masz pytania?
Zapraszamy do kontaktu
Monika Fengler
+48 532 081 700
monika.fengler@eitt.academy
ul. Ząbkowska 31 03-736 Warszawa
FAQ — Często zadawana pytania
- Zaproszenie w formie one-pager’a z terminami
- Kick-off projektu
- Strategiczne przywództwo i myślenie
- Komunikacja i współpraca. Zarządzanie konfliktem
- Motywowanie, angażowanie i trudne decyzje w biznesie
- Zarządzanie zmianą i innowacjami. Przywództwo w kryzysie
- Budowa organizacji przyszłości
- Warsztat dobrych praktyk – retrospektywa; stworzenie spójnego programu dla średniego i niższego szczebla zarządzania























