Minitab质量管理和SPM机器学习免费培训

    随着**竞争的不断加剧,质量管理越来越成为所有组织管理工作的重点。每个企业都离不开质量管理,Minitab作为质量管理行业较常用的软件,通过智能数据分析帮助企业提高工作效率并改进质量。Salford Predictive ModelerSPM)也是来自Minitab Inc.的**良好的数据分析软件,被称为大数据分析神器。其特点是,准:先进的机器学习算法帮助客户获得**高精度的预测模型;快:经过多年优化的算法、多线程计算、基于内存的运算,可对任意大小复杂的数据进行**高速分析;易:图形化界面,*编程,大数据分析轻松上手。

     

    北京天演融智软件有限公司(科学软件网)作为中国大陆教育行业的少见经销商,有幸联合Minitab在中国地区的独立本地代表和SPM软件在中国的独立代表共同举办Minitab质量管理与SPM机器学习培训班,本培训班将于2019111北京举办。

     

    本次培训完全免费,欢迎报名参加。

     

    主讲嘉宾

    何茂林,上海泰珂玛信息技术有限公司(Minitab在中国地区的独立本地代表),Minitab高级应用顾问,主要负责Minitab统计分析的技术支持和Minitab培训。具有丰富的质量管理经验,能够提供完善的技术支持服务,解决客户问题。曾指导或培训过的学校和企业有:中国民航大学、安徽工业大学、南宁学院、东风汽车、方向电子等。

     

    柴磊,曾经在美国West Virginia University医学院公共健康系IOEH担任数据分析师;美国Salford Systems中国区业务负责人,*数据挖掘师。研究方向:预测建模技术,决策树算法,Boosting算法,推荐系统以及时间序列数据建模方法等。在2007年获得PAKDD国际数据挖掘大赛冠军,相关论文在《国际数据挖掘与仓库期刊》(International Journal of Data Mining and Warehousing)上发表。柴磊在数据挖掘领域具有丰富的技术和行业经验,参与过多个数据挖掘项目的核心开发工作,涉及行业包括电信、金融、零售、制造业、互联网等。此外,还是Salford Systems中国区**咨询顾问和培训师,已经为包括上汽通用金融、招联金融、建行、广发银行、中信银行、平安银行、陆金所、腾讯、梦洁家纺、51信用卡、前隆金融等在内的大型企业提供了数据挖掘方面的相关咨询和培训服务。柴磊拥有美国West Virginia University数理统计学硕士和浙江大学数学系学士学位。

     

    议程安排

    111日上午  Minitab质量管理培训

    Minitab基本介绍

    Minitab中常用图形分析

    SPC原理及各种控制图(SPC

    过程能力分析

     

    适合对象

    为满足企业工程师和在校师生的需求,培训分为基础应用、常用图形的绘制和统计过程控制(SPC)。

    质量主管/经理

    生产经理/生产部主管

    工程/工艺经理/研发工程师

    咨询分析师/测试工程师

    质量工程师

    工艺工程师

    在校师生

     

    111日下午 SPM机器学习培训

    机器学习入门

    ? 机器学习在制造业的应用背景

    ? 机器学习概念介绍

    ? 机器学习与数据库*规则查询之间的比较

    ? 预测建模核心方法论

    ? 案例介绍

    CART算法

    ? CART决策树基本概念介绍

    TreeNet算法

    ? 直觉性的介绍

    行业案例分享

     

    适合对象

    本次培训面向在机器学习建模方面零基础的学员,如果学员有一定的商业数据分析背景,或者在质量管理统计分析方面有一定基础,本次培训将更具针对性。

     

    培训时间:2019111

    培训地点:北京

    培训费用:免费

     


    北京天演融智软件有限公司专注于matlab,stata,spsspro,pscad,gams,nvivo,cyme,gms,mathematica等

  • 词条

    词条说明

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    与其他计量经济学软件相比,Eviews并不需要大多数用户去学习复杂的命令语言。它的内置程序只需点击鼠标,即可提供在实际经济计量和预测工作中较常用的工具。基本统计分析Eviews支持广泛的基本统计分析方法,包括从简单的描述性统计到参数和非参数假设检验的所有内容。EViews执行广泛的基本统计分析通过基于一个或多个变量的分类,或通过面板或汇总数据中的横截面或周期,可以快速轻松地计算整个样本的基本描述性

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