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Treinamento sobre Análise preditiva

Cursos de treinamento

Nossa série de análise preditiva é para profissionais de todas as áreas que trabalham com modelos preditivos. Os materiais do curso incluem exemplos com métricas como desempenho de pagamento, tempo, receita, volume e grau de qualidade.

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FUNDAMENTOS EM ANÁLISE

Neste curso introdutório, você aprenderá como minimizar o tempo necessário para análise de dados com o software do Minitab. Vamos abordar como importar dados, desenvolver abordagens estatísticas sólidas para explorar dados, criar e interpretar visualizações impactantes e exportar resultados. Você descobrirá como automatizar sua análise do software do Minitab com o mínimo de entrada do usuário e isso significa economizar tempo! Analisaremos diversos conjuntos de dados reais para que você aprenda como alinhar suas aplicações com as ferramentas estatísticas certas e interpretar resultados estatísticos. Além disso, você aprenderá 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 de amostra

Pré-requisito: nenhum

MODELAMENTO E PREVISÃO DE REGRESSÃO

Tudo pronto para continuar aproveitando os conceitos fundamentais de análise estatística ensinados no curso Fundamentos em Análise? Este curso ensina como explorar e descrever relações entre variáveis com ferramentas de modelagem estatística. Você descobrirá e descreverá os recursos dos dados relacionados ao efeito e impacto do tempo, e como prever o comportamento futuro.

O curso explica como encontrar e quantificar o efeito que as variáveis de entrada têm sobre a probabilidade de um evento crítico. Como exemplos práticos, você aprenderá como as ferramentas de modelagem podem ajudar 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 

Pré-requisito: Fundamentos em análise ou Fundamentos do Minitab

APRENDIZADO DE MÁQUINA

Este curso ajudará a expandir suas habilidades de análise de dados com exemplos de problemas reais para ensiná-lo a explorar e descrever relações entre variáveis. Você aprenderá a usar técnicas de aprendizado de máquina, como CART®, para analisar padrões encontrados em dados históricos, o que pode ajudar a 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. Além disso, 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

Pré-requisitos: Fundamentos em análise e modelagem e previsão de regressão OU Fundamentos do Minitab

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 OU Fundamentos do Minitab e Aprendizado de máquina

Dendrograma - Ligação completa, distância euclidiana
Árvore de decisão do nó de classe por gênero e idade

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.

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