Czy marzysz o opanowaniu sztuki analizy danych za pomocą jednego z najpopularniejszych narzędzi statystycznych? Czy chcesz poszerzyć swoje umiejętności w zakresie statystyki i uczynić swoją karierę bardziej konkurencyjną? Nasz kurs online “Statystyka w psychologii z wykorzystaniem SPSS” to idealne rozwiązanie dla Ciebie!

Ten kurs został starannie zaprojektowany, aby dostarczyć Ci praktyczne umiejętności i wiedzę niezbędną do profesjonalnej analizy danych w programie SPSS. Bez względu na to, czy jesteś studentem psychologii, badaczem, pracownikiem akademickim, czy po prostu pasjonujesz się statystyką, nasz kurs jest dla Ciebie.

Kompleksowy kurs multimedialny, który pomoże Ci zgłębić tajniki programu SPSS! Zaprojektowany na ponad 27 godzin łącznej nauki i ćwiczeń.

1. Fundamenty statystyki w zrozumiały sposób: Zrozumienie podstaw statystyki jest kluczowe, aby efektywnie korzystać z SPSS. Nasz kurs pomoże Ci przyswoić te zagadnienia w prosty i przystępny sposób.
2. Obsługa programu SPSS: Nauczysz się, jak przygotowywać dane, tworzyć nowe zmienne, rekodować zmienne, a także wykonywać zaawansowane analizy statystyczne.
3. Analiza danych i interpretacja wyników: Dzięki naszym interaktywnym modułom dowiesz się, jak przeprowadzać testy parametryczne i nieparametryczne oraz jak interpretować ich wyniki.
4. Praktyczne ćwiczenia: Zdobędziesz praktyczne doświadczenie dzięki licznym ćwiczeniom i przykładom, które pomogą Ci w pełni opanować SPSS.
5. Kompleksowe wsparcie: Podręcznik, który jest integralną częścią kursu, dostarczy Ci dodatkowych informacji i przykładów.
6. Certyfikat ukończenia kursu: Po zaliczeniu egzaminu końcowego otrzymasz certyfikat ukończenia kursu rozpoznawalnej na rynku uczelni.

Nie czekaj! Zapisz się już dziś na nasz kurs “Statystyka w psychologii z wykorzystaniem SPSS” i zyskaj umiejętności, które otworzą przed Tobą nowe możliwości zawodowe.

Kurs opracowany przez jednego z ekspertów Lubelskiej Akademii WSEI.

Zobacz fragment wykładu

Plan szkolenia:

1. Opis statystyczny. Podstawy obsługi SPSS
2. Opis statystyczny. Statystyki opisowe
3. Wnioskowanie statystyczne. Testy nieparametryczne
4. Wnioskowanie statystyczne. Testy t Studenta
5. Wnioskowanie statystyczne. ANOVA
6. Miary siły związku – korelacje
7. Równanie regresji
8. Materiały dodatkowe, podręcznik
9. Egzamin

Digitalizacja działalności administracyjnej to proces niezbędny do monitorowania, diagnostyki poprawności działania, alarmowania o zagrożeniach, rozliczeń finansowych i prognozowania przyszłych zachowań oraz wspomagania podejmowania decyzji biznesowych we wszystkich dziedzinach życia. Wynika ona z faktu, że obecnie niemal wszystkie urządzenia są urządzeniami Internetu Rzeczy. Potrafią generować dane pomiarowe potrzebne do monitorowania jakości bieżących procesów. Dane te mogą być przetwarzane przy użyciu tradycyjnych algorytmów i sztucznej inteligencji oraz wykorzystywane do usprawniania bieżących procesów, tak jak ma to miejsce w fabrykach produkcyjnych z funkcjami Przemysłu 4.0. Cyfrowa administracja dotyczy również innowacyjnych pojazdów z funkcjami Internetu Pojazdów, a także innowacyjnego budownictwa, które wykorzystuje oprogramowanie BIM od fazy koncepcyjnej, poprzez proces budowy, aż po administrowanie gotowym obiektem architektonicznym.

W kursie tym zostaną pokazane konkretne przykłady digitalizacji procesów administracyjnych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Przykłady zostały zaczerpnięte z praktyki inżynieryjno-naukowej wykładowców i naukowców z Lubelskiej Akademii WSEI. Większość tych dobrych praktyk jest stosowana w tej instytucji lub w firmach z nią współpracujących oraz w Lubelskim Parku Naukowo-Technologicznym. Na początku każdego obszaru wymagającego digitalizacji procesów administracyjnych autor przedstawi jego charakterystykę i oczekiwania wobec niego w XXI wieku. Następnie zostaną przedstawione i opisane obiekty badawcze podlegające monitorowaniu lub kontroli. Przedstawione zostaną ich charakterystyki jako urządzeń mechatronicznych. Następnie zostanie opisany sprzęt do pomiaru wielkości fizycznych i jego zastosowanie w sterowaniu za pomocą Elektronicznych Jednostek Sterujących lub PLC. Istotne w całym procesie jest również oprogramowanie służące do wizualizacji i przetwarzania pozyskanych danych. Przetwarzanie danych może być realizowane przy użyciu np. tradycyjnych metod statystycznych i najnowszych algorytmów sztucznej inteligencji. Takie przetwarzanie, odbywające się online lub offline, ma na celu uzyskanie dodatkowej wiedzy o trwającym procesie. Dodatkowa wiedza o administrowanym procesie może być wykorzystana do zapewnienia poprawności jego zachodzenia, nieprawidłowości i konieczności jego poprawy, a także do przewidywania przyszłych stanów lub wydajności.

Wspierana takimi wynikami administracja jest w stanie optymalnie zarządzać danym procesem. W module tym studenci zostaną wprowadzeni do zarządzania danymi cyfrowymi z sześciu różnych obszarów technologii. Zdobędą praktyczną wiedzę związaną z funkcjonowaniem platform chmurowych w Internecie i ich wykorzystaniem w podejmowaniu decyzji biznesowych.

Grupa docelowa:

Kadra zarządzająca i pracownicy MŚP

Plan szkolenia:

1. Wprowadzenie
2. Wprowadzenie do transformacji cyfrowej
3. Narzędzia i technologie cyfrowe
4. Wymagania prawne i regulacyjne
5. Skuteczna komunikacja przy użyciu platform cyfrowych
6. Rozwój umiejętności analizy danych
7. Najlepsze praktyki w zakresie zarządzania danymi
8. Egzamin

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą zaznajomieni z marketingiem cyfrowym i jego głównymi aspektami. Będą również w stanie stworzyć i zaktualizować plan marketingowy dla swojej organizacji, wdrażając różne teorie marketingu i narzędzia potrzebne do jego wdrożenia. Po zakończeniu tego modułu zwiększą swoje pozytywne nastawienie do organizowania i planowania projektów marketingowych dla swojej firmy. Otrzymają również narzędzia marketingowe do wykorzystania w swoich firmach, a także w sieciach społecznościowych i multimediach.

Grupa docelowa:

Kierownictwo i pracownicy MŚP

Plan szkolenia:

1. Wprowadzenie
2. Wprowadzenie do marketingu cyfrowego
3. Widoczność online i treści marketingu cyfrowego
4. Treść przyjazna wyszukiwarkom i optymalizacja pod kątem wyszukiwarek (SEO)
5. Narzędzia analityczne
6. Wdrożenie: TWORZENIE PLANU MARKETINGOWEGO
7. Egzamin

W tym module dowiesz się, jak używać sztucznej inteligencji (AI) w zarządzaniu zasobami ludzkimi i jak wdrażać AI w swojej organizacji. Zidentyfikujesz kluczowe umiejętności potrzebne do skutecznego wdrożenia i utrzymania AI w swojej organizacji oraz zrozumiesz zasady i wyzwania związane z wprowadzaniem innowacji.

Grupa docelowa:

Menadżerowie i pracownicy małych i średnich przedsiębiorstw (SME)

Plan szkolenia:

1. Wprowadzenie
2. Podstawy wykorzystania sztucznej inteligencji w zarządzaniu zasobami ludzkimi
3. Umiejętności menedżerskie
4. Pracownik w erze cyfrowej
5. Wykorzystanie AI w Rekrutacji i Selekcji
6. Zarządzanie talentami i szkolenia z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
7. Sztuczna inteligencja dostarcza informacji
8. Integracja, neuroróżnorodność i inkluzja w miejscu pracy
9. Egzamin

W Przemyśle 4.0 zdolność do efektywnej analizy danych stała się niezbędna dla małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP). Integracja zaawansowanych technologii w operacjach biznesowych wygenerowała ogromne ilości danych, stanowiąc zarówno wyzwania, jak i możliwości dla MŚP. Moduł ten ma na celu wyposażenie pracowników w umiejętności niezbędne do wykorzystania mocy danych i prowadzenia świadomych procesów decyzyjnych. Dzięki połączeniu wiedzy teoretycznej i praktycznych zastosowań, moduł ten zapewni uczestnikom kompleksowe zrozumienie analizy danych w kontekście biznesowym.

Analiza danych obejmuje systematyczne badanie danych w celu wyodrębnienia znaczących spostrzeżeń, identyfikacji wzorców i wspierania strategicznych decyzji. W MŚP analiza danych może zoptymalizować operacje, poprawić doświadczenia klientów, usprawnić działania marketingowe i zwiększyć ogólną wydajność. Moduł rozpoczyna się od wprowadzenia do podstawowych koncepcji analizy danych, w tym rodzajów danych (ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych) oraz znaczenia jakości danych.

Kluczowym aspektem analizy danych jest czyszczenie danych, które obejmuje przygotowanie danych do analizy poprzez usuwanie duplikatów, obsługę brakujących wartości, korygowanie błędów i standaryzację formatów. Zapewnia to integralność i wiarygodność danych, co jest niezbędne do dokładnej analizy. Moduł obejmuje różne techniki analityczne, w tym analitykę opisową, predykcyjną i preskryptywną. Analityka opisowa pomaga podsumować dane historyczne w celu zrozumienia przeszłych trendów, podczas gdy analityka predykcyjna wykorzystuje modele statystyczne i algorytmy uczenia maszynowego do prognozowania przyszłych trendów. Analityka preskryptywna idzie o krok dalej, zalecając działania w celu optymalizacji wyników w oparciu o wgląd w dane.

Aby skutecznie komunikować wyniki, moduł podkreśla znaczenie wizualizacji danych. Uczestnicy zapoznają się z różnymi narzędziami do wizualizacji danych, takimi jak Microsoft Excel, Tableau, Power BI i Google Data Studio. Zapoznają się z najlepszymi praktykami w zakresie tworzenia przejrzystych i efektownych wizualizacji, które podkreślają kluczowe spostrzeżenia i wspierają podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Moduł obejmuje również ćwiczenia praktyczne i studia przypadków, aby zapewnić praktyczne doświadczenie w stosowaniu technik analizy danych w rzeczywistych scenariuszach biznesowych.

Grupa docelowa:

Uczniowie szkół zawodowych i pracownicy MŚP

Plan szkolenia:

1. Wprowadzenie
2. Wprowadzenie do analizy danych
3. Gromadzenie i czyszczenie danych
4. Wizualizacja danych
5. Egzamin

Sztuczna inteligencja to gałąź informatyki zajmująca się tworzeniem maszyn, które mogą myśleć i podejmować decyzje niezależnie od interwencji człowieka. Te programy AI mogą wykonywać złożone zadania, które wcześniej mogły być wykonywane tylko przez ludzi. Niektóre programy AI mogą wykonywać proste zadania, inne są bardziej złożone. Niektóre mogą pobierać dane w celu uczenia się i doskonalenia, bez udziału ludzkiego programisty. Definicja algorytmu to “zestaw instrukcji do wykonania w obliczeniach lub innych operacjach”. Dotyczy to zarówno matematyki, jak i informatyki. Tak więc, na podstawowym poziomie, algorytm AI to programowanie, które mówi komputerowi, jak nauczyć się pracować samodzielnie.

Po zakończeniu tego modułu będziesz znał: identyfikacja podstawowych pojęć sztucznej inteligencji (AI), rodzaje AI, zrozumienie uczenia maszynowego i algorytmów, głębokie uczenie i algorytmy, narzędzia AI.

Po zakończeniu modułu kierownictwo i pracownicy firmy poprawią swoją zdolność do integracji i wykorzystywania sztucznej inteligencji w aplikacjach w swojej organizacji oraz mogą zrewidować etykę i praktykę firmy w zakresie sztucznej inteligencji.

Grupa docelowa:

Uczniowie szkół zawodowych i pracownicy MŚP

Plan szkolenia:

1. Wprowadzenie
2. Podstawowa koncepcja sztucznej inteligencji i etyka w sztucznej inteligencji
3. Rodzaje sztucznej inteligencji i zastosowania sztucznej inteligencji w różnych obszarach zastosowań
4. Uczenie maszynowe
5. Wstępne przetwarzanie danych
6. Uczenie głębokie
7. Narzędzia sztucznej inteligencji
8. Raiting
9. Egzamin

Przetwarzanie w chmurze oznacza zapewnienie szybszych innowacji, elastycznych zasobów i ekonomicznego skalowania poprzez dostarczanie usług obliczeniowych (w tym serwera, pamięci masowej, bazy danych, sieci, oprogramowania, analizy i inteligencji maszynowej) przez Internet (“chmura”).

Po zakończeniu tego modułu będziesz w stanie identyfikować i wyjaśniać podstawowe koncepcje przetwarzania w chmurze, architektury przetwarzania w chmurze i procesów bezpieczeństwa przetwarzania w chmurze.

Grupa docelowa:

Uczniowie szkół zawodowych i pracownicy MŚP

Plan szkolenia:

1. Wprowadzenie
2. Podstawowa koncepcja chmury obliczeniowej
3. Architektura przetwarzania w chmurze
4. Bezpieczeństwo przetwarzania w chmurze
5. Egzamin

W dzisiejszych czasach, wraz z rozwojem sieci komórkowych i Internetu, inteligentne urządzenia podłączone do Internetu stają się coraz bardziej powszechne. Urządzenia tak różnorodne jak smartfony, inteligentne telewizory, inteligentne zegarki itp. stały się integralną częścią codziennego życia. Ten rozwój technologiczny prowadzi do ciągłego wzrostu liczby i różnorodności inteligentnych urządzeń. Od samochodów po ubrania, od zegarków cyfrowych po liczniki energii elektrycznej i wody, wszystko zostało podłączone do Internetu.

Internet Rzeczy (IoT) odnosi się do sieci milionów inteligentnych urządzeń i czujników komunikujących się za pomocą określonych protokołów. Koncepcja ta została po raz pierwszy wprowadzona w 1999 roku przez Kevina Ashtona w prezentacji na temat technologii RFID. Internet rzeczy zrewolucjonizował wiele branż i umożliwił tworzenie bardziej wydajnych i inteligentnych systemów.

Koncepcja Internetu Rzeczy obejmuje nie tylko sytuacje, w których inteligentne urządzenia są podłączone do Internetu, ale także sytuacje, w których technologie takie jak RFID, RTLS i Beacon generują informacje z niektórymi urządzeniami. Na przykład dzięki tym technologiom niektóre urządzenia mogą przesyłać lub odbierać określone informacje.

Wraz z rozprzestrzenianiem się Internetu rzeczy, w wielu obszarach, takich jak inteligentne domy, inteligentne miasta i zastosowania przemysłowe, pojawiają się znaczące innowacje i ulepszenia. Wraz z dalszym rozwojem i wdrażaniem tych technologii, wpływ IoT może być jeszcze większy w przyszłości. Zdolność inteligentnych urządzeń i przedmiotów do komunikowania się ze sobą może uczynić nasze życie łatwiejszym i bardziej wydajnym.

W tym module poznasz komponenty obwodów używane w IoT, dowiesz się, jak korzystać z czujników i poznasz platformy IoT.

Grupa docelowa:

Uczniowie szkół zawodowych i pracownicy MŚP

Plan szkolenia:

1. Wprowadzenie
2. Podstawy IoT
3. Komponenty IoT
4. Modele komunikacji IoT
5. Prywatność danych
6. Elementy obwodu
7. Mikrokontrolery
8. Czujniki
9. Platformy IoT
10. Laboratorium
11. Egzamin

Moduł Augmented Reality (AR) został stworzony w celu zaspokojenia specyficznych potrzeb menedżerów i pracowników MŚP, mając na celu wyposażenie ich w niezbędne umiejętności i spostrzeżenia dotyczące wykorzystania AR w usprawnianiu operacji biznesowych. Moduł ten zapewnia solidne podstawy technologii AR, podkreślając ich rolę w transformacji cyfrowej i wydajności operacyjnej w branżach pracochłonnych, takich jak produkcja, inżynieria i sektor motoryzacyjny.

Uczestnicy dowiedzą się o praktycznych zastosowaniach AR, zdobywając wiedzę na temat płynnej integracji rozwiązań AR z istniejącymi procesami biznesowymi. Interaktywne elementy, takie jak studia przypadków, dyskusje z przewodnikiem i ćwiczenia praktyczne, są włączone w celu wspierania kompleksowego środowiska uczenia się, które zachęca do praktycznego zastosowania i krytycznego myślenia.

Moduł ten ma na celu edukowanie, a także inspirowanie uczestników do wprowadzania innowacji i ulepszania swojego miejsca pracy za pomocą technologii AR, przygotowując ich do napędzania zmian i dostosowywania się do zmieniających się wymagań współczesnego krajobrazu biznesowego.

Grupa docelowa:

Menedżerowie i pracownicy MŚP

Plan szkolenia:

1. Wprowadzenie do rzeczywistości rozszerzonej w Przemyśle 4.0
2. Teoretyczne podstawy AR, symulacji i grywalizacji
3. Wdrażanie AR w procesach biznesowych
4. AR do podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów
5. Przyszłość AR i nowych technologii
6. Zarządzanie projektami AR i ich wdrażanie
7. Ocena rozwiązań AR
8. Kwestie etyczne i prawne w AR
9. Samokształcenie i badania
10. Egzamin

Integracja to proces umożliwiający interakcje i wymianę danych między wieloma połączonymi systemami lub aplikacjami. Wiąże się to z zapewnieniem kompatybilności różnych programów lub systemów, umożliwiając im współpracę i płynną wymianę danych.

Z drugiej strony integracja strategiczna odnosi się do dostosowania elementów wewnętrznej strategii zasobów ludzkich do zewnętrznej strategii biznesowej. Polityka i praktyki HR organizacji powinny być spójne z konkurencyjnym otoczeniem i strategią biznesową.

Integracja korporacyjna jest ważna, ponieważ łączy funkcjonalność i komunikację między systemami, umożliwiając organizacjom szybkie reagowanie na potrzeby biznesu oraz większą elastyczność i elastyczność.

Grupa docelowa:

Uczniowie szkół zawodowych i pracownicy MŚP

Plan szkolenia:

1. Wstęp
2. Umiejętności integracji
3. Interfejs integracji
4. Procesy integracji: publikowanie i subskrybowanie
5. Korzystanie z narzędzi integracyjnych
6. Bezpieczeństwo i zarządzanie błędami w procesach integracji
7. Egzamin