BDA-P

Big Data - wprowadzenie

Metody statystyczne

Cele szkolenia

Cele szkolenia:

· Wytłumaczenie czym jest Big Data

· Wskazanie potencjalnych zastosowań Big Data w decyzjach procesowych/biznesowych

· Nauka podstaw metod analizy wielkich zbiorów danych

· Omówienie najczęstszych problemów w analizach Big Data, ich rozpoznawanie i konsekwencje

Symbol szkolenia

BDA-P

Dostępna wersja online

Terminy i miejsce

Dokumenty do pobrania

Karta zgłoszeń Katalog szkoleń otwartych TQMsoft 2024 II

Szacunkowy udział części praktycznej: 70%

Czas trwania: 1 dzień po 8 godz.

Program i ćwiczenia

Program szkolenia:

· Specyfika zbiorów Big Data

· Big data od strony produktu i procesu

· Budowanie przewagi konkurencyjnej z wykorzystaniem Big Data

· Typowe metody statystyczne a metody stosowane analizie Big Data

· Prezentacja wielkich zbiorów danych w Minitabie (histogram, dystrybuanta itp.)

· Predykcyjne i opisowe metody data mining (m. in. analiza regresji, metody klasyfikacji danych)

· Problemy Big Data

Ćwiczenia:

· Wykorzystanie Big Data dla przykładów wybranego produktu, procesu

· Analiza przykładowych zestawów danych z wykorzystaniem Minitaba

Korzyści dla uczestnika

Uczestnik uczy się:

· Wykorzystania Big Data do budowania przewagi konkurencyjnej

· Rozpoznawania błędów w zbiorach danych

· Podstawowych metod analizy danych i wyciągania wniosków

Adresaci

· Specjaliści ds. jakości, inżynierowie jakości

· Specjaliści ds. marketingu

· Inżynierowie procesu, technolodzy

· Liderzy projektów

· Managerowie produktu

· Kierownictwo wyższego i średniego szczebla (kierownicy zakładu, kierownicy marketingu, jakości, produkcji)

Zastosowanie

Koncepcja Przemysłu 4.0 pociąga za sobą stuprocentową kontrolę wielu procesów prowadząc to gromadzenia wielkich zbiorów danych tzw. Big Data. Wykorzystanie potencjału zebranych danych wymaga skoordynowanego udziału analityków danych, inżynierów, managerów, strony IT, a mówiąc o produktach – także marketingu.