Warsztat dla osób, które mają już pewne doświadczenie w programowaniu w R, innych językach lub ukończyły nasz warsztat „Wprowadzenie do R i RStudio dla początkujących”. Nauczymy Cię używać języka R do przygotowania, analizy oraz interpretacji danych. Przekażemy Ci podstawowy warsztat analityka i praktyczną wiedzę z zakresu analizy danych i statystyki. Zapraszamy pracowników firm przetwarzających zbiory danych, analityków, naukowców, pracowników sektora bankowego i finansowego oraz wszystkich zainteresowanych nabyciem umiejętności analizowania danych w języku R. Szkolenie ma charakter prowadzonego na żywo warsztatu, ze sprawdzaniem postępów uczestników i możliwością zadawania pytań. Uczestnicy po zakończeniu warsztatu otrzymają pocztą certyfikat potwierdzający ukończenie kursu.

Terminy: 12 i 14 kwietnia 2023, 11:00-16:00 (2-dniowe warsztaty online)

Liczba godzin: 10 (5 godzin każdego dnia z przerwą kawową).

Lokalizacja: warsztaty zdalne.

Grupa: do 10 osób.

Wykładowcy: prof. UAM dr hab. Łukasz Smaga.

Cena: 899 zł netto. Pracownikom finansowanym przez instytucje naukowe (lub inne jednostki finansowane ze środków publicznych) przysługuje zwolnienie z VAT.

Zagadnienia:

• Podstawowe statystyki opisowe: miary tendencji centralnej, miary rozrzutu
• Wizualizacja danych na potrzeby statystyki
• Podstawowe testy statystyczne: test t, anova, porównania wielokrotne, testy sprawdzania równości wariancji, zgodności z rozkładem normalnym
• Podstawowe testy statystyczne nieparametryczne: Kruskala-Wallisa, test Friedmana, test Wilcoxona, porównania wielokrotne
• Testy zgodności, niezależności
• Regresja prosta, regresja wielokrotna
• Analiza korelacji
• Analiza składowych głównych

.

Prof. UAM dr hab. Łukasz Smaga

Profesor uczelni w Zakładzie Statystyki Matematycznej i Analizy Danych na Wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu. Pracuje naukowo w dziedzinach testowania hipotez statystycznych, analizy danych funkcjonalnych oraz teorii eksperymentu. Zajmuje się również zastosowaniami metod statystycznych i uczenia maszynowego w praktycznych zagadnieniach. Od wielu lat programuje w języku R i jest współautorem dwóch jego pakietów dostępnych w repozytoriach CRAN i github. Doświadczony dydaktyk w zakresie rachunku prawdopodobieństwa, statystyki matematycznej i jej zastosowań. Współpracuje m.in. z pracownikami National University of Singapore, TU Dortmund University, Texas Tech University, Shiga University, Politechniki Poznańskiej i Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu.