Лучшая программа на современной академической сцене для изучения разработки образцов и применения статистических исследований в промышленности в формате 100% онлайн" 

Использование статистики в качестве незаменимого инструмента в медицине позволило разработать более эффективные и исчерпывающие руководства по действиям и ведению пациентов, основанные на количестве случаев повторения одной и той же симптоматики и результатах, полученных после применения определенного лечения. То же самое можно сказать и о таких областях, как политика, экономика или маркетинг, где эта дисциплина и ее использование для оценки будущих тенденций на основе анализа социального поведения, имевшего место до сих пор после определенного действия (выборы, запуск продукта, рост стоимости акций и т. д.), является очень частым, эффективным, действенным и, прежде всего, необходимым.

По этой причине это сектор с широким спектром вакансий, в котором профессионалы находят широкие возможности для развития и роста с высокими перспективами на самом высоком уровне. Исходя из этого данный Курс профессиональной подготовки представляет собой уникальную академическую возможность специализироваться в области статистических исследований и получить самые исчерпывающие знания по анализу, исследованию, управлению и обработке данных. Благодаря 450 часам лучшего теоретического, практического и дополнительного образования студент будет работать с новейшей информацией, связанной с методами выборки и различными приложениями статистики в современной индустрии, а также сможет применять самые эффективные методы отбора и оценки данных на сегодняшний день.

Все это – на 100% онлайн и в течение 6 месяцев, в течение которых у вас будет неограниченный доступ к Виртуальному кампусу, совместимому со всеми устройствами с подключением к интернету. Кроме того, у вас будут многочисленные дополнительные материалы высокого качества, представленные в различных форматах: подробные видео, научные статьи, дополнительное чтение, упражнения для самотестирования, динамические конспекты и многое другое! Все можно скачать для ознакомления, когда у вас нет интернета, и получить беспрецедентный и дающий огромные возможности академический опыт.

Вы приобретете широкие и всесторонние знания в области одномерной описательной статистики, а также характеристик ее форм и стандартизированных оценок"

Данный Курс профессиональной подготовки в области статистических исследований содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области статистических исследований 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание программы предоставляет техническую и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для 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

Вы сможете работать с общими соображениями выборки в малых и крупных проектах в зависимости от типа исследования и сферы их применения"

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

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. Для этого специалисту будет помогать инновационная система интерактивных видеоматериалов, созданная признанными и опытными специалистами.

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы"

Хотите освоить принципы вероятности и простой случайной выборки? Тогда выбирайте программу, которая позволит вам выполнить ее гарантированно и на самом высоком уровне"

Учебный план Курса профессиональной подготовки в области статистических исследований был разработан TECH с учетом трех основных критериев: рекомендаций команды профессионалов в области экономики и финансов, методологии Relearning и включения наиболее разнообразных, динамичных и полных учебных материалов. Благодаря этому удалось создать высокопрофессиональный учебный план, уложившийся в 450 часов и представленный в удобном и доступном формате 100% онлайн. Таким образом, студент сможет самостоятельно определять график обучения, а также интенсивность изучения каждого раздела.

В Виртуальном кампусе вы найдете подробные видеоматериалы, исследовательские статьи, дополнительные материалы для чтения, последние достижения и многое другое! Таким образом, вы сможете погрузиться в различные разделы учебной программы в индивидуальном порядке"

Модуль 1. Описание и исследование данных

1.1. Введение в статистику

1.1.1. Основные понятия статистики
1.1.2. Цель исследовательского анализа данных или описательная статистика
1.1.3. Типы переменных и шкалы измерения
1.1.4. Округление и научная система счисления

1.2. Сводные статистические данные

1.2.1. Частотные распределения: таблицы
1.2.2. Интервалы группировки
1.2.3. Графические представления
1.2.4. Дифференциальная диаграмма
1.2.5. Интегральная диаграмма

1.3. Одномерная описательная статистика

1.3.1. Характеристики центрального положения: среднее, медиана, мода
1.3.2. Другие позиционные характеристики: квартили, децили и перцентили
1.3.3. Дисперсионные характеристики: дисперсия и стандартное отклонение (выборочное и популяционное), диапазон, интерквартильный размах
1.3.4. Относительные дисперсионные характеристики
1.3.5. Стандартизированные показатели
1.3.6. Характеристики формы: симметрия и эксцесс

1.4. Дополнения при исследовании переменной

1.4.1. Эксплораторный анализ: графики и другие диаграммы
1.4.2. Преобразование переменных
1.4.3. Другие средние: геометрические, гармонические, квадратичные
1.4.4. Неравенство Чебышева

1.5. Двумерная описательная статистика

1.5.1. Двумерные частотные распределения
1.5.2. Статистические таблицы с двойной записью. Предельные и условные распределения
1.5.3. Концепции функциональной независимости и зависимости
1.5.4. Графические представления

1.6. Дополнения при исследовании двух переменных

1.6.1. Числовые характеристики двумерного распределения
1.6.2. Совместные, предельные и условные моменты
1.6.3. Взаимосвязь между предельными и условными мерами

1.7. Регрессия

1.7.1. Общая линия регрессии
1.7.2. Кривые регрессии 
1.7.3. Линейная подгонка
1.7.4. Прогнозирование и ошибки

1.8. Корреляция

1.8.1. Понятие корреляции
1.8.2. Коэффициенты корреляции
1.8.3. Коэффициент корреляции Пирсона
1.8.4. Анализ корреляции

1.9. Корреляция между атрибутами

1.9.1. Коэффициент Спирмена
1.9.2. Коэффициент Кендалла
1.9.3. Хи-квадрат

1.10. Введение в анализ временных рядов

1.10.1. Временная серия
1.10.2. Стохастический процесс

1.10.2.1. Стационарные процессы
1.10.2.2. Нестационарные процессы

1.10.3. Модели
1.10.4. Области применения

Модуль 2. Схемы выборок

2.1. Общие сведения о выборке

2.1.1. Введение
2.1.2. Исторические заметки
2.1.3. Понятие популяции, рамки и выборки
2.1.4. Преимущества и недостатки выборочного метода
2.1.5. Этапы процесса выборки
2.1.6. Применение выборки
2.1.7. Виды выборки
2.1.8. Образцы проектов

2.2. Простая случайная выборка

2.2.1. Введение
2.2.2. MAS (N, n), MAS.R определение структуры выборки и соответствующие параметры
2.2.3. Оценка параметров популяции
2.2.4. Определение объема выборки (без пополнения)
2.2.5. Определение объема выборки (с пополнением)
2.2.6. Сравнение простой случайной выборки без пополнения и с пополнением
2.2.7. Оценка в субпопуляциях

2.3. Вероятностная выборка

2.3.1. Введение
2.3.2. Разработка или порядок выполнения выборки
2.3.3. Статистики, оценки и их свойства
2.3.4. Распределение оценочного показателя в выборке
2.3.5. Выбор единиц без пополнения и с пополнением. Равные вероятности
2.3.6. Одновременная оценка переменных

2.4. Применение вероятностных выборок

2.4.1. Основные области применения
2.4.2. Примеры

2.5. Стратифицированная случайная выборка

2.5.1. Введение
2.5.2. Определение и характеристики
2.5.3. Оценки при средней абсолютной ошибке MAE (n)
2.5.4. Аффиксы
2.5.5. Определение размера выборки
2.5.6. Другие аспекты средней абсолютной ошибки (MAE)

2.6. Применение стратифицированной случайной выборки

2.6.1. Основные области применения
2.6.2. Примеры

2.7. Систематическая выборка

2.7.1. Введение
2.7.2. Оценки в систематической выборке
2.7.3. Вариационное разложение в систематической выборке
2.7.4. Эффективность систематической выборки по сравнению с MAS
2.7.5. Оценка вариации: повторные или взаимопроникающие выборки

2.8. Применение систематической выборки

2.8.1. Основные области применения
2.8.2. Примеры

2.9. Косвенные методы оценки

2.9.1. Методы соотношений
2.9.2. Методы регрессии

2.10. Применение косвенных методов оценки

2.10.1. Основные области применения
2.10.2. Примеры

Модуль 3. Применение статистики в промышленности

3.1. Теория массового обслуживания

3.1.1. Введение
3.1.2. Системы массового обслуживания
3.1.3. Показатели эффективности
3.1.4. Пуассоновский процесс
3.1.5. Экспоненциальное распределение
3.1.6. Процесс рождения и гибели
3.1.7. Модели массового обслуживания в работе сервера
3.1.8. Мультисерверные модели
3.1.9. Модели массового обслуживания с ограничением пропускной способности
3.1.10. Модели с конечными источниками
3.1.11. Общие модели

3.2. Введение в графы

3.2.1. Основные понятия
3.2.2. Ориентированные и неориентированные графы
3.2.3. Представления матриц: матрица смежности и матрица инцидентности

3.3. Применение графов

3.3.1. Деревья: свойства
3.3.2. Укорененные деревья
3.3.3. Алгоритм поиска в глубину
3.3.4. Приложение для определения блоков
3.3.5. Алгоритм поиска в ширину
3.3.6. Минимальное остовное дерево

3.4. Пути и расстояния

3.4.1. Расстояние в графах
3.4.2. Метод критического пути

3.5. Максимальный поток

3.5.1. Транспортные сети
3.5.2. Распределение потоков при минимальных затратах

3.6. Методика оценки и анализа программ (PERT)

3.6.1. Определение
3.6.2. Методика
3.6.3. Области применения

3.7. Метод критического пути (CPM)

3.7.1. Определение
3.7.2. Методика
3.7.3. Области применения

3.8. Управление проектами

3.8.1. Различия между методами PERT и CPM, их преимущества
3.8.2. Процедура отображения сетевой модели
3.8.3. Приложения со случайной длительностью активности

3.9. Детерминированные модели управления запасами

3.9.1. Расходы, связанные с потоками
3.9.2. Затраты, связанные с запасами или складированием
3.9.3. Затраты, связанные с процессами. Планирование пополнения запасов
3.9.4. Модели управления запасами

3.10. Cтохастические (вероятностные) модели управления запасами

3.10.1. Уровень сервиса и запас прочности
3.10.2. Оптимальная величина заказа
3.10.3. Период
3.10.4. Разные периоды
3.10.5. Постоянная проверка
3.10.6. Периодическая проверка

Специализируйтесь в области статистических исследований в TECH не только откроет вам двери на обширный рынок труда, но и поставит вас на первое место в отрасли благодаря очень высокому уровню профессионализма, который вы приобретете"