Kurs ma charakter interdyscyplinarny i interaktywny. Nacisk położony jest na pozyskanie przez Słuchaczy praktycznych umiejętności projektowania i tworzenia aplikacji w pakiecie Shiny. Na zajęciach będą omawiane przykłady i zastosowania tego pakietu w szeroko rozumianej analizie danych (Data Science).

Zajęcia prowadzone są w sali komputerowej, dzięki czemu Słuchacze po otrzymaniu niezbędnych informacji teoretycznych będą mogli samodzielnie rozwiązywać zadania pod kierunkiem prowadzącego. Omawiane zagadnienia mają charakter średniozaawansowany i zaawansowany. Kurs dedykowany jest osobom, które zamierzają rozszerzyć swoje kompetencje w programie R. Wcześniejsza styczność z pakietem R jest wskazana, przydatna może okazać się znajomość podstaw programowania komputerowego w jakimkolwiek języku.

Szczegółowa tematyka kursu:

  1. Wprowadzenie do pakietu Shiny:
    • zasady działania,
    • ergonomia pracy z pakietem Shiny,
    • zamieszczanie aplikacji na stronie,
    • aplikacje Shiny w Rmarkdown.
  2.  Interfejs graficzny w Shiny:
    • przegląd i omówienie rodzajów widgetów,
    • przykłady zastosowań.
  3.  Projektowanie wyglądu aplikacji:
    • rozlokowanie treści w oknie aplikacji,
    • wykorzystanie języka HTML w Shiny,
    • tworzenie profesjonalnego panelu menedżerskiego.
  4.  Interaktywne wykresy w R:
    • pakiet rCharts,
    • pakiet htmlwidgets,
    • pakiet googleVis,
    • pakiet manipulate.
  5.  Tworzenie zaawansowanej aplikacji w pakiecie Shiny:
    • zdefiniowanie przeznaczenia aplikacji,
    • zaprojektowanie architektury aplikacji,
    • sporządzenie kodu źródłowego,
    • opracowanie wersji dla użytkownika końcowego.

Kurs ma charakter interdyscyplinarny i interaktywny. Nacisk położony jest na pozyskanie przez Słuchaczy praktycznych umiejętności programistycznych na podstawie praktycznych zastosowań. Zajęcia prowadzone są w sali komputerowej, dzięki czemu Słuchacze po otrzymaniu niezbędnych informacji teoretycznych nabywają praktyczne umiejętności analizy danych poprzez samodzielną pracę pod kierunkiem prowadzącego. Omawiane zagadnienia mają charakter średniozaawansowany i zaawansowany. Kurs dedykowany jest osobom, które miały styczność z analizą danych lub programowaniem komputerowym (języki C++, VBA, javascript, html). Wcześniejsza znajomość programu R może okazać się niezbędna.

Szczegółowy harmonogram zajęć:

  1. Wprowadzenie do środowiska R:
    • podstawy języka R,
    • obiekty i typy danych w R,
    • składnia poleceń,
    • zaawansowane przetwarzanie danych (data.table).
  2. Operacje na danych tekstowych:
    • funkcje tekstowe,
    • działanie na wyrażeniach regularnych.
  3. Język SQL w R:
    • podstawy języka SQL,
    • praca z zewnętrznymi bazami danych w R.
  4. Podstawy programowania w R:
    • instrukcja warunkowa ifelse, if,
    • pętle for, repeat, while,
    • rodzina funkcji apply,
    • tworzenie funkcji w R.
  5. Automatyzacja pracy w badaniach statystycznych:
    • eksport wyników do pakietu Office,
    • tworzenie zaawansowanych funkcji,
    • projektowanie i wykonywanie powtarzalnych analiz,
    • tworzenie własnych pakietów analitycznych.
  6. Tworzenie dynamicznych raportów w R:
    • Język R Markdown,
    • tworzenie dynamicznych dokumentów,
    • tworzenie dynamicznych prezentacji.
  7. Wprowadzenie do aplikacji Shiny:
    • zasady działania,
    • podstawowe funkcjonalności,
    • aplikacje Shiny w Rmarkdown.

Celem zajęć jest zapoznanie uczestników z podstawowymi technikami analiz danych w prosty sposób, oparty na elementarnej znajomości matematyki. Kurs kładzie nacisk na pozyskanie przez słuchaczy praktycznych umiejętności stosowania metod statystycznych, dlatego będzie realizowany w  formie interaktywnych warsztatów w sali komputerowej.

Kurs dedykowany jest dla osób chcących zgłębić wiedzę z zakresu stosowania narzędzi statystycznych i ekonometrycznych do analizy danych.

Omawiane na zajęciach zagadnienia mają charakter zaawansowany, dlatego od Słuchaczy oczekiwana jest podstawowa znajomość statystyki matematycznej (umiejętność przeprowadzania podstawowych testów statystycznych, niekoniecznie w programie R). Kurs ma charakter interdyscyplinarny, wykorzystując do analizy dane z różnych dziedzin, jak i interaktywny, gdyż wszystkie zajęcia mają formę warsztatów w sali komputerowej, gdzie na bieżąco każdy Słuchacz może wykonywać omawiane komendy w R. Wszystkie materiały do zajęć przygotowywane są w programie R – obecnie najpopularniejszym i bezpłatnym oprogramowaniu do zaawansowanych analiz statystycznych. Kurs nie wymaga wcześniejszej znajomości pakietu R, choć niewątpliwie doświadczenie w pracy z jakimkolwiek programem statystycznym lub programem wykorzystującym linię komend będzie przydatną umiejętnością. Przedstawione w trakcie kursu narzędzia pozwalają rozwinąć zaawansowane umiejętności prowadzenia badań statystyczno-ekonometrycznych.

Szczegółowa tematyka kursu:

1. Wprowadzenie do R:

  • operacje na danych,
  • wizualizacja danych.

2. Zaawansowane testowanie statystyczne:

  • konstrukcja testu statystycznego,
  • analiza ANOVA, ANCOVA, MANOVA,
  • zaawansowane testy nieparametryczne.

3. Analiza współzależności:

  • korelacja parametryczna i nieparametryczna,
  • testy zgodności i niezależności,
  • analiza korespondencji.

4. Klasyczny model regresji liniowej – zagadnienia zaawansowane:

  • budowa zaawansowanego modelu,
  • diagnostyka modelu regresji liniowej.

5. Modelowanie zmiennych dyskretnych:

  • modelowanie zmiennej binarnej (probit/logit),
  • modelowanie zmiennej dyskretnej o wielu poziomach.

6. Statystyka Wielowymiarowa:

  • analiza Głównych Składowych,
  • metody klasteryzacji danych,
  • drzewa klasyfikacyjne.

 

Warsztaty w sali komputerowej, 30 godzin


Kurs jest dedykowany dla osób chcących poznać podstawowe i zaawansowane metody pracy z danymi w programie R – obecnie najpopularniejszym i bezpłatnym oprogramowaniu do zaawansowanych analiz statystycznych.

W pierwszej fazie kursu (spotkania 1-3) w sposób szczegółowy przedstawiane są podstawy korzystania z programu R do analizy danych. W związku z tym nie wymaga się wcześniejszej znajomości języka programowania, ani określonego poziomu wiedzy z matematyki. Druga faza zajęć (spotkania 4-8) to przedstawienie zaawansowanych i złożonych algorytmów pracy z danymi w programie R. Kurs ma charakter interdyscyplinarny, wykorzystując do analizy dane z różnych dziedzin. Zajęcia mają formę warsztatów w sali komputerowej, gdzie na bieżąco każdy Słuchacz może wykonywać omawiane algorytmy i typy analiz.

Szczegółowa tematyka kursu:

1. Wprowadzenie do programu R:

  • zasady korzystania z R,
  • podstawy języka programu,
  • operacje na obiektach.

2. Analiza przeglądowa danych:

  • zaawansowane operacje na danych,
  • statyczna analiza danych.

3. Graficzna wizualizacja danych:

  • zasady wizualizacji danych (data science),
  • generowanie wykresów – pakiet ggplot2,
  • zaawansowane wykresy w R,
  • nowoczesne sposoby wizualizacji danych – wykresy interaktywne.

4. Wizualizacja wyników badań statystycznych:

  • podstawy statystyki matematycznej,
  • wizualizacja wyników testów statystycznych,
  • wizualizacja analizy korelacji i regresji liniowej.

5. Elementy programowania w R:

  • instrukcje warunkowe,
  • pętle,
  • tworzenie własnych komend,
  • automatyzacja pracy w R.

6. Tworzenie zaawansowanych raportów w R:

  • eksport wyników i wykresów do plików zewnętrznych (pdf, jpg, png),
  • tworzenie automatycznych raportów (pakiety knitr, Rmarkdown),
  • tworzenie profesjonalnego raportu (case study).

Opis kursu

Kurs ma charakter interdyscyplinarny i interaktywny – prowadzący kładą nacisk na przekazanie umiejętności praktycznych. Zajęcia prowadzone są w salach komputerowych – Słuchacze na każdych zajęciach po otrzymaniu niezbędnych informacji teoretycznych, wykorzystują zdobyte umiejętności do rozwiązywania problemów biznesowych w formie zadań i case study. Wszystkie zadania rozwiązywane są pod kierunkiem prowadzących. Program kursu obejmuje trzy części.

W pierwszej uczestnik zdobywa podstawową wiedzę i umiejętności sprawnego poruszania się w środowisku R – poznaje język komend oraz możliwości programu. Druga część ukierunkowana jest na poznanie zagadnień ze statystyki (poziom podstawowy i średniozaawansowany). Trzeci etap kursu, który stanowi zasadniczą część zajęć (obejmuje blisko połowę realizowanego programu), poświęcony jest praktycznym zastosowaniom pakietu R w biznesie na przykładach badań operacyjnych, marketingowych, a także analiz przestrzennych.

Cel ogólny

Celem zajęć jest zapoznanie Słuchaczy ze środowiskiem R, wybranymi zagadnieniami statystycznymi i ekonometrycznymi oraz przedstawienie możliwości pakietu R w zastosowaniach biznesowych. W ramach kursu nacisk będzie położony na pozyskanie przez Słuchaczy praktycznych umiejętności usprawniających codzienną pracę.

Cele szczegółowe

  • nabycie przez Słuchaczy umiejętności obsługi pakietu R oraz możliwości jego wykorzystania w praktyce,
  • poznanie zastosowań metod statycznych i informatycznych w biznesie,
  • nauka formułowania hipotez statystycznych oraz sposobów ich weryfikacji,
  • poznanie metodologii budowy modeli ekonomicznych oraz ich zastosowania,
  • nauka wykorzystania algorytmów matematycznych do rozwiązywania case’ów biznesowych – badania operacyjne, analizy marketingowe, analizy przestrzenne.

Kurs dedykowany jest dla osób zainteresowanych statystyczną analizą danych medycznych/farmaceutycznych/ biologicznych.

Profil kursu zakłada prezentowanie zagadnień ze statystyki matematycznej w kontekście przykładów i problemów badawczych w branży medycznej. Omawiane na zajęciach zagadnienia mają charakter podstawowy, od Słuchaczy nie jest oczekiwana wcześniejsza znajomość statystyki matematycznej ani wiedza z zakresu medycyny i dziedzin pokrewnych. Wszystkie zajęcia mają formę warsztatów w sali komputerowej, gdzie na bieżąco każdy Słuchacz może w praktycznych zastosowaniach wykorzystywać wiedzę i umiejętności przekazywane na zajęciach. Wszystkie materiały do zajęć przygotowywane są w programie R – obecnie najpopularniejszym i bezpłatnym oprogramowaniu do analiz statystycznych.


Kurs ma charakter interdyscyplinarny oraz interaktywny. Słuchacze zapoznają się z podstawowymi mechanizmami najistotniejszych dla przedsiębiorców podatków. Zajęcia służą też wykorzystaniu rozumienia tych mechanizmów w tworzeniu adekwatnych do profilu działalności tabel i algorytmów w programie MS Excel. Uczestnicy zapoznają się z podstawami teorii prawa podatkowego, najciekawszymi sposobami legalnej optymalizacji podatkowej oraz praktycznymi sposobami wykorzystania tej wiedzy w programie MS Excel. Słuchacze będą uczestniczyli w wykładach teoretycznych, ćwiczeniach z zastosowaniem zadań typu case study oraz warsztatach z wykorzystaniem oprogramowania MS Excel.

1. Optymalizacja podatkowa a program MS Excel - wprowadzenie:

  • pojęcie optymalizacji podatkowej oraz jej mechanizm,
  • wykorzystanie programu MS Excel w procesie optymalizacji podatkowej.

2. Optymalizacja podatkowa w PIT:

  • zasady PIT,
  • wybrane przykłady optymalizacji podatkowej w PIT,
  • zastosowanie MS Excel w optymalizacji podatkowej w zakresie PIT.

3. Optymalizacja podatkowa w podatku CIT:

  • zasady CIT,
  • wybrane przykłady optymalizacji w CIT,
  • zastosowanie MS Excel w optymalizacji CIT.

4. Optymalizacja podatkowa w podatku VAT:

  • zasady VAT,
  • wybrane przykłady optymalizacji w VAT,
  • zastosowanie MS Excel w optymalizacji VAT.

5. Planowanie optymalizacji podatkowej w układzie naczyń połączonych - interakcje pomiędzy różnymi podatkami a optymalizacja podatkowa:

  • powiązania między poszczególnymi podatkami,
  • odwzorowywanie powiązań pomiędzy podatkami w MS Excel.

6. Wymiar międzynarodowy optymalizacji podatkowej - podatki dochodowe.

7. Wymiar międzynarodowy optymalizacji - VAT.

8. Najciekawsze sposoby optymalizacji podatkowej - studium przypadków.