Statystyka dla analityków w praktyce

Szkolenie ze statystyki dla analityków danych obejmuje testy statystyczne, analizę korelacji, regresję oraz praktyczne zastosowanie metod statystycznych w projektach analitycznych. Szkolenie może być realizowane w formie otwartej lub zamkniętej w siedzibie Klienta na terenie całej Polski.

Czas trwania: 2 dni / 14 h

Niebieski wykres słupkowy z linią trendu symbolizujący statystykę i analizę danych.

Wybierz formę szkolenia

Szkolenie dedykowane

Dla Twojego zespołu

Wycena indywidualna


  • Program dopasowany do potrzeb uczestników
  • Stacjonarnie lub zdalnie
  • Termin ustalany elastycznie
Poproś o wycenę
Szkolenie otwarte

Zdalnie, w grupie

2 400 zł netto / osobę


  • Terminy: sprawdź w zakładce Szkolenia otwarte
  • 2 dni / 14 h, online na żywo
  • Materiały i certyfikat w cenie
Zapisz się

Cena szkolenia zamkniętego zależy od liczby uczestników, formy, poziomu zaawansowania i zakresu dopasowania programu.

Szkolenia otwarte realizujemy wyłącznie w formie zdalnej, w momencie zebrania się grupy.

Opis

Statystyka jako fundament analizy danych

  • Rola statystyki w podejmowaniu decyzji
  • Podstawowe pojęcia analizy statystycznej
  • Statystyka w podejściu data-driven
  • Integracja analiz z procesami biznesowymi

Praca z danymi i ich jakość

  • Przygotowanie danych do analizy
  • Weryfikacja jakości i eliminacja błędów
  • Braki danych i ich konsekwencje
  • Oczyszczanie i standaryzacja danych

Analiza zależności i modelowanie

  • Identyfikacja wzorców i zależności
  • Korelacja – interpretacja i zastosowanie
  • Regresja liniowa – podstawy
  • Ocena jakości modeli i predykcja wyników

Testy statystyczne i eksperymenty

  • Dobór testów do danych i hipotez
  • Testowanie hipotez i interpretacja wyników
  • Testy A/B i eksperymenty biznesowe
  • Analiza porównawcza wyników

Współpraca analityków z biznesem

  • Przekładanie danych na rekomendacje
  • Identyfikacja wpływu analiz na decyzje
  • Komunikacja wyników w zrozumiały sposób
  • Budowanie kultury decyzji opartych na danych

Raportowanie i prezentacja wyników

  • Tworzenie czytelnych raportów
  • Wizualizacja danych i kluczowych wskaźników
  • Wnioskowanie na podstawie analiz
  • Rekomendacje dla zespołów i zarządu

 

FAQ – Statystyka jako fundament analizy danych

1. Dlaczego statystyka jest kluczowa w analizie danych?

Statystyka stanowi podstawę podejmowania decyzji opartych na danych. Pozwala identyfikować zależności, testować hipotezy oraz wyciągać wiarygodne wnioski wspierające strategię biznesową i optymalizację procesów.

2. Jak przygotować dane do analizy statystycznej?

Szkolenie obejmuje weryfikację jakości danych, eliminację błędów, obsługę braków danych oraz techniki oczyszczania i standaryzacji. Uczestnicy poznają wpływ jakości danych na wiarygodność wyników analiz.

3. Jak analizować zależności między zmiennymi?

Kurs obejmuje analizę korelacji oraz podstawy regresji liniowej. Uczestnicy uczą się modelować zależności, przewidywać wyniki oraz oceniać jakość modeli statystycznych w praktyce biznesowej.

4. Jak stosować testy statystyczne i eksperymenty w biznesie?

Program obejmuje dobór testów do rodzaju danych i hipotez, testowanie statystyczne oraz analizę eksperymentów, w tym testów A/B. Uczestnicy uczą się interpretować wyniki i przekładać je na konkretne rekomendacje biznesowe.

5. Jak komunikować wyniki analiz statystycznych?

Szkolenie pokazuje, jak tworzyć czytelne raporty i wizualizacje oraz prezentować wyniki w sposób zrozumiały dla zespołów i zarządu. Uczestnicy uczą się przekładać dane na jasne wnioski i rekomendacje wspierające decyzje strategiczne.

ZOBACZ NASZE INNE SZKOLENIA

Zapytaj
o szkolenie

Nie widzisz szkolenia, którego szukasz?

Żadna tematyka nas nie ogranicza – jesteśmy otwarci i stworzymy szkolenie idealnie dopasowane do Twoich potrzeb.

Przykładowe szkolenia: Cisco, Analiza biznesowa, BPMN, UML, PowerBi, Elasticsearch, Sztuczna inteligencja, Python, C++, C#, Selenium, Jenkins, Szkolenia miękkie, UX, Social Media i Marketing, Sprzedaż, Zarządzanie projektami, Design Thinking, Linux, Embedded, Postman, Ms Excel, Adobe, Docker, Kubernetes, Terraform, Azure, SAP, UiPath, Machine Learning.