Programy szkoleń

Obsługa IBM SPSS Statistics - cz. 1. Praca z danymi i obiektami wynikowymi

Czas trwania: 16 godz.

Program szkolenia:

  1. Wprowadzenie do środowiska programu IBM SPSS Statistics / PS IMAGO PRO.
  2. Tworzenie struktur plików danych.
  3. Pobieranie danych z różnych źródeł (Excel, plik tekstowy, bazy danych i inne).
  4. Łączenie danych z różnych plików.
  5. Operacje na danych, agregacja, wybór obserwacji do analizy, podział zbioru danych na podzbiory, wyliczanie wartości globalnych.
  6. Transformacje zmiennych, tworzenie nowych zmiennych, czyszczenie zbiorów danych.
  7. Wprowadzenie do podstawowych technik analiz danych – analiza rozkładu jednej zmiennej z użyciem tabel i wykresów.
  8. Praca w oknie raportów oraz interpretacja wyników analiz.
  9. Podstawowe techniki raportowania:
    • wykresy prezentacyjne (mapa kontyngencji, wykresy: szeregu, tabelowe, kaskadowe, mapa drzewa itp.),
    • wykresy typu dashboard (tarcza, kostki planu, strzałki i światła)
    • prezentacja na mapach Polski (podział na województwa i powiaty).
  10. Przenoszenie wyników do PS IMAGO Designer.

 

Obsługa IBM SPSS Statistics - cz. 2. Praca z językiem poleceń, makrodefinicje, tryb wsadowy

Czas trwania: 24 godziny.

Program szkolenia:

  1. Automatyzacja pracy z programem – wprowadzenie.
  2. Przekształcanie danych przy pomocy języka poleceń.
  3. Zaawansowane transformacje danych (pętle, zestawienia warunkowe).
  4. Tworzenie makropoleceń.
  5. Automatyzacja raportowania z wykorzystaniem PS IMAGO PRO:
    • eksport obiektów wynikowych do PS IMAGO Designer
    • projektowanie i składanie raportu w PS IMAGO Designer
  6. Tworzenie harmonogramu dla zadania generowania raportu z wykorzystaniem PS IMAGO Process

Obsługa IBM SPSS Statistics - cz. 3. Wykorzystanie języka Python

Czas trwania: 16 godz.

Program szkolenia:

  • Wprowadzenie do wykorzystania języka Python w IBM SPSS Statistics / PS IMAGO PRO
  • Podstawy języka Python
  • Drzewo obiektów (klas Pythona) i ich charakterystyka:
    • instancja aplikacji IBM SPSS Statistics – SpssClient,
    • zbiór danych – SpssDataDoc,
    • okno edytora danych – SpssDataUI,
    • edytor poleceń – SpssSyntaxDoc,
    • edytor raportów – SpssOutputDoc,
    • drzewo elementów raportu – OutputItemList,
    • element raportu – SpssOutputItem,
    • tabela przestawna – SpssPivotTable,
    • obszar danych tabeli przestawnej – SpssDataCells,
    • obszar etykiet i kolumn tabeli przestawnej – SpssLabels,
    • panel przestawiania tabeli przestawnej – SpssPivotMgr.
  • Praktyczne wykorzystanie obiektów IBM SPSS Statistics / PS IMAGO PRO:
    • sterowanie przepływem analiz,
    • dynamiczne budowanie poleceń syntaxu,
    • ukrywanie bądź usuwanie niepożądanych elementów raportu: uwag, tytułów, ostrzeżeń, czy poszczególnych tabel,
    • zmiana wartości i formatowanie wybranych komórek tabel przestawnych,
    • zamiana miejscami wierszy i kolumn w tabeli przestawnej (polepszenie percepcji tabel wynikowych),
    • sterowanie pracą w architekturze klient-serwer (automatyczne nawiązywanie połączenia z serwerem obliczeniowym).

Statystyczna analiza danych cz. 1. Podstawy statystyki dla każdego

Czas trwania: 16 godziny.

Program szkolenia:

  1. Wykorzystanie statystyki w procesie podejmowania decyzji – wprowadzenie.
  2. Szacowanie z wykorzystaniem miar tendencji centralnej.
  3. Miary rozproszenia a wykorzystanie miar tendencji centralnej.
  4. Ocena rozkładu zmiennej.
  5. Analiza współzależności pomiędzy zmiennymi (skorelowane zmienne V-Cramera).
  6. Analiza współzależności pomiędzy zmiennymi ilościowymi.
  7. Analiza współzależności pomiędzy zmienną ilościową a zmienną jakościową.
  8. Analiza współzależności pomiędzy zmiennymi jakościowymi (Istotne zmienne CHAID).
  9. Gdy jedna zmienna wyjaśniająca to za mało – krótkie wprowadzenie do technik wielowymiarowych.

Statystyczna analiza danych cz. 2. Budowanie modeli predykcyjnych z użyciem klasycznych technik statystycznych

Czas trwania: 24 godziny.

Program szkolenia:

  1. Wprowadzenie do analizy regresji liniowej – cel analizy i przykładowe obszary zastosowań
  2. Analiza korelacji – przypomnienie podstawowych pojęć
  3. Regresja liniowa dwóch zmiennych
  4. Założenia regresji liniowej
  5. Uogólnianie modelu regresji zbudowanego w oparciu o próby losowe
  6. Regresja liniowa wielu zmiennych
  7. Wprowadzanie zmiennych nominalnych do analizy regresji
  8. Regresja logistyczna
  9. Założenia regresji logistycznej
  10. Interpretacja wyników regresji logistycznej
  11. Predykcja z wykorzystaniem regresji logistycznej
  12. Ocena jakości modelu poprzez krzywe ROC
  13. Analiza dyskryminacyjna
  14. Założenia analizy dyskryminacyjnej i problemy z nimi związane
  15. Interpretacja wyników analizy dyskryminacyjnej
  16. Wykorzystanie analizy dyskryminacyjnej do klasyfikacji nowych wartości

Statystyczna analiza danych cz. 3. Wizualizacja informacji z użyciem raportów tabelarycznych i wykresów

Czas trwania: 24 godziny.

Program szkolenia:

  1. Wprowadzenie do wizualizacji informacji z analiz ilościowych.
  2. Wykorzystanie gotowych typów wykresów.
  3. Tworzenie i interpretacja wykresów statystycznych (róża Nightingale, wykres tabelowy).
  4. Zaawansowane formy wizualizacji (wykres Marimekko, wiolinowy, diagram Sankeya).
  5. Raportowanie tabelaryczne jako jedna z podstawowych form.
  6. Praca w interfejsie konstruktora tabel – omówienie i przykłady zastosowania.
  7. Statystyki podsumowujące i praca ze zmiennymi.
  8. Zaawansowane aspekty budowy tabel.
  9. Tworzenie różnych typów tabel.
  10. Personalizacja wyglądu tabeli oraz automatyzacja procesu przygotowania raportów tabelarycznych.
  11. Dashboard, czyli kokpity biznesowe – wprowadzenie.
  12. Wizualizacja informacji (tarcza, kostki planu, strzałki i światła).
  13. Od tabel i wykresów do raportu – wprowadzenie.
  14. Projektowanie i składanie raportów w PS IMAGO Designer,
  15. Publikacja raportów masowych w PS IMAGO Portal.

Statystyczna analiza danych cz.4. Budowanie modeli predykcyjnych z użyciem technik maszynowego uczenia

Czas trwania: 16 godz.

Program szkolenia:

  1. Drzewa decyzyjne – wprowadzenie.
  2. Dobór predyktorów oraz kategoryzacja danych z wykorzystaniem procedury: Istotne zmienne CHAID
  3. Interpretacja wyników drzewa.
  4. Zasady budowy drzew klasyfikacyjnych CHAID.
  5. Zasady budowy drzew klasyfikacyjnych CRT.
  6. Wykorzystanie drzew klasyfikacyjnych do przewidywania.
  7. Zaawansowane zagadnienia budowy drzew klasyfikacyjnych.
  8. Zasady budowy drzew regresyjnych CRT.
  9. Sieci neuronowe – wprowadzenie.
  10. Interpretacja wyników i ocena skuteczności sieci do danych.
  11. Zasady budowy sieci typu wielowarstwowy perceptron.
  12. Wielowarstwowy perceptron a sieci RBF – podobieństwa i różnice.
  13. Porównanie skuteczności klasyfikacji z wykorzystaniem drzew klasyfikacyjnych i sieci neuronowych.

Statystyczna analiza danych cz.5. Analiza szeregów czasowych i prognozowanie

Czas trwania: 16 godzin.

Program szkolenia:

  1. Predykcja – wprowadzenie.
  2. Proste metody analizy zmienności w czasie.
  3. Analiza szeregów czasowych – wprowadzenie. Prognozowanie i symulacja na podstawie liniowego modelu ekonometrycznego.
  4. Wykorzystanie zaawansowanych wizualizacji - wykres szeregu (sezonowość, zdarzenia losowe, ewolucja wartości).
  5. Funkcje trendu jako szczególny przypadek modelu ekonometrycznego.
  6. Model addytywny i multiplikatywny wahań sezonowych.
  7. Modele ARIMA – prognozowanie.
  8. Metody wyrównywania wykładniczego – prognozowanie.

Wykorzystanie platformy symulatorów VR w zakresie ratownictwa medycznego – Triage

  1. Zasady działania technologii VR, charakteryzacja różnych modeli gogli VR oraz odmiennych typów kontrolerów VR ze wskazaniem dzielących je różnic.
  2. Opis komputera wykorzystywanego do symulacji.
  3. Zasady użytkowania kontrolerów VR oraz gogli VR.
  4. Najważniejsze zasady przygotowania i wytyczania bezpiecznej przestrzeni dla użytkowników symulatora oraz sposób konfiguracji sprzętu.
  5. Struktura komunikacyjna platformy edukacyjnej z symulatorami wykorzystującymi technologię wirtualnej rzeczywistości.
  6. Ogólna funkcjonalność aplikacji Triage w wersji dla prowadzącego zajęcia.
  7. Budowa i edycja scenariusza w edytorze aplikacji Triage.
  8. Budowa i edycja postaci poszkodowanego w edytorze aplikacji Triage.
  9. Importowanie scenariuszy symulacji na platformę edukacyjną oraz zarządzanie scenariuszami.
  10. Ogólna funkcjonalność aplikacji Triage w wersji dla studenta.
  11. Uruchamianie symulatora VR za pośrednictwem platformy edukacyjnej z konta studenta.
  12. Prezentacja przykładowej symulacji prowadzonej z wykorzystaniem gogli oraz kontrolerów VR.
  13. Prezentacja raportu końcowego symulacji oraz raportu publikowanego na platformie edukacyjnej na koncie nauczyciela.
  14. Praca własna z symulatorem VR
  15. Podsumowanie szkolenia.

Instruktor symulacji medycznej zakres podstawowy – szkolenie wyjazdowe

Czas trwania 18 godz.

Tematyka szkolenia:

  1. wprowadzenie do symulacji medycznej i środowiska zajęć - rodzaje zajęć symulacyjnych i zasady ich realizacji;
  2. dobór efektów uczenia się do nauczania metodami symulacji medycznej;
  3. omówienie zasad tworzenia scenariuszy symulacji medyczne;
  4. omówienie zasad prowadzenia prebriefingu i debriefingu;
  5. organizacja oraz problematyka planowania zajęć niskiej, pośredniej oraz wysokiej wierności;
  6. zapoznanie z funkcjonowaniem, organizacją oraz wyposażeniem centrum symulacji medycznej;
  7. zapoznanie się z funkcjonalnością i podstawami obsługi symulatorów medycznych (osoby dorosłej, dziecka oraz
  8. noworodka/niemowlęcia;
  9. udział w symulacjach medycznych z zakresu BLS i ALS.
  10. Praktyczne ćwiczenia symulacji medycznej