Cursos de Análisis cuantitativo en Indianapolis

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indianapolis (en línea o en el sitio) está dirigida a cualquier persona que desee aprender y dominar los fundamentos del análisis y modelado econométrico.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aprenda y comprenda los fundamentos de la econometría.
• Utilice Eviews y simuladores de riesgo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de RRHH y especialistas en contratación que deseen utilizar métodos analíticos para mejorar el rendimiento de la organización. Este curso cubre enfoques cualitativos, cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del curso

• Charla y discusión interactiva.
• Muchos ejercicios y práctica.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de RRHH que deseen utilizar métodos analíticos para mejorar el rendimiento de la organización. Este curso cubre enfoques cualitativos, cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del curso

• Charla y discusión interactiva.
• Muchos ejercicios y práctica.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Indianapolis (en línea o en el sitio) está orientado a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean realizar análisis estadísticos utilizando SPSS para interpretar datos con precisión, realizar pruebas estadísticas complejas y generar información significativa.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de SPSS y gestionar conjuntos de datos de manera eficiente.
• Realizar análisis estadísticos descriptivos e inferenciales.
• Realizar pruebas t, ANOVA, MANOVA, regresión y análisis de correlación.
• Aplicar pruebas no paramétricas, análisis de componentes principales y análisis factorial para la interpretación avanzada de datos.