Воспользуйтесь этой уникальной возможностью и приобретите новые навыки по многомерному анализу быстро и в 100% онлайн-режиме" 

Одним из главных преимуществ освоения многомерного анализа является способность выявлять закономерности и тенденции в данных. Анализируя несколько переменных одновременно, специалисты в области инженерии могут выявить сложные взаимосвязи между ними, что приводит к более глубокому пониманию проблемы.

По этой причине TECH разработал Университетский курс в области многомерного анализа I с целью предоставить студентам необходимые навыки и квалификацию, чтобы они могли выполнять свою работу в качестве специалистов с максимально возможной эффективностью и качеством. Таким образом, в рамках данной программы будут рассмотрены такие аспекты, как характеристика кластеров, моделирование статистических программ, факторный анализ и прочее. 

И все это в удобном 100% онлайн-режиме, который позволяет студентам организовывать свое расписание и учебу, совмещая их с другими повседневными делами и занятиями. Кроме того, эта программа содержит наиболее полные теоретические и практические материалы, представленные на рынке, что облегчает студентам процесс обучения и позволяет им быстро и точно достигать поставленных целей. 

Станьте экспертом в области многомерных статистических методов, которым вы всегда хотели быть, всего за 6 недель и с полной свободой в обучении"

Данный Университетский курс в области многомерного анализа I содержит наиболее полную и современную образовательную программу на рынке.
Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области в области многомерного анализа I 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет спортивную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, контроля и повышения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Достигните профессионального успеха в одной из самых перспективных областей инженерии благодаря TECH и самым инновационным учебным материалам"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого студент должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студентам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными специалистами.

Получите доступ ко всем материалам этого курса по статистике с любого устройства с подключением к интернету, будь то планшет, смартфон или компьютер"

Получите подробное представление о важнейших аспектах анализа соответствий и дискриминантного анализа, не выходя из дома, с доступом 24 часа в сутки"

Структура и содержание этой учебной программы были разработаны авторитетными специалистами, входящими в команду экспертов TECH в этой области инженерии. Эти специалисты использовали свой богатый опыт и самые передовые знания для создания практического и полностью современного материала. И все это на основе самой эффективной методики обучения в TECH —  Relearning.

Углубите свои знания благодаря самым инновационным учебным материалам и широкому выбору дополнительного содержания, доступного в Виртуальном кампусе" 

Модуль 1. Многомерные статистические методы I 

1.1. Факторный анализ 

1.1.1. Введение 
1.1.2. Основы факторного анализа 
1.1.3. Факторный анализ 
1.1.4. Методы вращения факторов и интерпретация факторного анализа 

1.2. Моделирование факторного анализа 

1.2.1. Примеры 
1.2.2. Моделирование в статистических программах

1.3. Анализ основных компонентов 

1.3.1. Введение
1.3.2. Анализ основных компонентов 
1.3.3. Систематический анализ главных компонентов

1.4. Моделирование на основе анализа главных компонентов 

1.4.1. Примеры 
1.4.2. Моделирование в статистических программах

1.5.  Анализ соответствий 

1.5.1. Введение 
1.5.2. Тест независимости 
1.5.3. Профили строк и профили столбцов 
1.5.4. Анализ инерции облака точек 
1.5.5. Анализ множественных соответствий

1.6. Моделирование анализа соответствия 

1.6.1. Примеры 
1.6.2. Моделирование в статистических программах

1.7. Дискриминантный анализ 

1.7.1. Введение 
1.7.2. Правила принятия решений для двух групп 
1.7.3. Классификация по нескольким видам популяций 
1.7.4. Канонический дискриминантный анализ Фишера 
1.7.5. Выбор переменных: прямая и обратная процедура 
1.7.6. Систематика дискриминантного анализа

1.8. Моделирование дискриминантного анализа 

1.8.1. Примеры 
1.8.2. Моделирование в статистических программах

1.9. Кластерный анализ 

1.9.1. Введение 
1.9.2. Меры расстояния и сходства 
1.9.3. Иерархические алгоритмы ранжирования 
1.9.4. Неиерархические алгоритмы ранжирования 
1.9.5. Процедуры определения необходимого количества групп 
1.9.6. Характеристика кластеров 
1.9.7. Систематический кластерный анализ

1.10. Моделирование кластерного анализа 

1.10.1. Примеры 
1.10.2. Моделирование в статистических программах 

Благодаря самой эффективной методике обучения Relearning вы сможете получать новые знания точно и непринужденно, не тратя на учебу слишком много времени"