Statystyka i uczenie maszynowe dla technologów i inżynierów procesu

online lub stacjonarnie 2 dni

Zastosowanie: Przemysł, jakość, technologia

Oprogramowanie: Statistica | Poziom: Średniozaawansowany | Język: Polski

Zapisz się

Zarezerwuj / Zapytaj

O kursie
Program
Prowadzący
Informacje organizacyjne

Dla kogo?

To praktyczne szkolenie jest skierowane do inżynierów i technologów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę i umiejętności w zakresie statystyki, wizualizacji danych i uczenia maszynowego. Szkolenie obejmuje analizę wstępną potrzeb dotyczących analizy danych, właściwe praktyki, przygotowanie i czyszczenie danych, badanie współzależności, tworzenie modeli regresyjnych w celu przewidywania właściwości produktu i wizualizację danych

Co zyskasz?

Praktyczne umiejętności w zakresie analizy danych, które mogą zastosować w swojej pracy
Zrozumienie najlepszych praktyk w dziedzinie przygotowania danych i badania współzależności
Umiejętność tworzenia modeli za pomocą technik statystycznych i uczenia maszynowego
Zdolność do tworzenia wizualizacji danych, które pomogą w komunikacji wyników analizy

Program szkolenia:

Spotkania wstępne (łącznie ok. 3 godziny, miesiąc przed szkoleniem)
- Analiza obecnej sytuacji
- Identyfikacja potrzeb
- Dostosowanie zakresu szkolenia do potrzeb uczestników
Szkolenie stacjonarne przy komputerach (2 dni)
- Przegląd narzędzi statystycznych i uczenia maszyn
- Wybrane zastosowania statystyki i uczenia maszyn w inżynierii procesów
- Dobre praktyki w dziedzinie analizy danych
- Tworzenie użytecznych wykresów
- Przygotowanie i czyszczenie danych
- Wykrywanie anomalii
- Tworzenie modeli regresyjnych technikami statystycznymi i uczenia maszyn
- Warsztaty: studia przypadków
- Podsumowanie szkolenia i rekomendacje na przyszłość
(Opcja) Jednodniowe konsultacje z wykorzystania analizy danych w pracy uczestników szkolenia – w ciągu 6 miesięcy po szkoleniu.

[PL] Tomasz Demski w jasnoniebieskiej koszuli, ze skrzyżowanymi ramionami, na których widoczny jest zegarek. [EN] Tomasz Demski in a light blue shirt, with crossed arms, on which a watch is visible.

Tomasz Demski

Specjalizuje się w zastosowaniach analizy danych w przemyśle, uczeniu maszynowym. Pracownik StatSoft od 1995 roku. Brał udział i kierował wieloma projektami dotyczącymi wdrożenia SPC, przewidywania wyniku procesu, prognozowania. Prowadzi szkolenia: Data mining – kurs podstawowy, Data mining – metody predykcyjne, Data Science w Python – szybki start, Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python, Przygotowanie danych na potrzeby analiz i raportowania, SPC – karty kontrolne i analiza zdolności procesu, Statistica – A quick start (w języku angielskim), Statystyka i uczenie maszynowe dla technologów i inżynierów procesu, Statystyka w jakości – kurs podstawowy, Uczenie maszynowe w Python – szybki start, Wykrywanie anomalii w procesach z wykorzystaniem uczenia maszyn (machine learning). Ma ponad 20-letnie doświadczenie w prowadzeniu szkoleń z analizy danych. W ostatnich 3 latach przeprowadził ponad 200 godzin kursów.
Magister, Uniwersytet Jagielloński, Wydział Matematyki i Fizyki, studia podyplomowe Inżynieria danych – Big Data Szkoła Głowna Handlowa.

Godziny zajęć: 8:15 – 15:30

W ramach szkolenia zapewniamy:

obszerne materiały szkoleniowe
świadectwo ukończenia szkolenia
przerwy kawowe i obiad (dla szkoleń stacjonarnych)

Forma szkolenia:

online lub stacjonarnie
forma danej edycji podana przy terminie szkolenia

W przypadku szkoleń online:

zajęcia prowadzone na żywo w MS Teams
kontakt z prowadzącym w czasie rzeczywistym

Wymagania:

umiejętność obsługi komputera w środowisku Windows
podstawowa znajomość pakietu Statistica
zalecamy wcześniejszy udział w kursie Statistica kurs podstawowy

Podobne szkolenia

Sztuczna inteligencja (AI) i analiza danych dla przemysłu: narzędzia i technologie

Kurs to jednodniowe wprowadzenie dla kierownictwa i inżynierów, które pokazuje, jak nowoczesne fabryki wykorzystują dane i AI do zwiększania efektywności, jakości i elastyczności procesów. […]

Dowiedz się więcej

Metody analizy danych poniżej granicy oznaczalności

Kurs dotyczy praktycznego podejścia do analizy danych zawierających wyniki poniżej granicy raportowania (tj. granicy wykrywalności lub oznaczalności, czyli tzw. wyniki cenzorowane), które […]

Dowiedz się więcej

Prognozowanie i analiza danych w energetyce

Szkolenie wprowadza od podstaw niezbędne pojęcia statystyczne, a następnie kolejne metody analityczne: analizę regresji, metody prognozowania szeregów czasowych, prognozowanie za pomocą sieci neuronowych, […]

Dowiedz się więcej