Curso: JMP®: Análisis de Confiabilidad para Sistemas No Reparables
Duración: 4 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso es para cualquiera que necesite analizar datos, utilizando JMP, sobre cuánto tiempo un objeto (confiabilidad) o una persona (supervivencia) opera dentro de parámetros aceptables ("tiempo hasta el evento"). El curso se presenta utilizando ejemplos de fabricación, pero aquellos interesados en el análisis de supervivencia o el estudio de la reincidencia también encontrarán útil el curso.
Visión general : Aprender como:
- Distinguir las características únicas de los datos de vida.
- Calcule estimaciones no paramétricas (límite de producto de Kaplan-Meier) de la probabilidad de falla.
- Ajuste modelos de distribución específicos para datos de vida.
- Estimar la fiabilidad o las medidas de supervivencia y el peligro.
- Estimar la supervivencia en presencia de causas en competencia.
- Utilice modelos de supervivencia paramétricos para estimar los efectos de covariables o factores experimentales.
- Diseñar una prueba de vida acelerada.
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos y JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión cursos o experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Introducción a la confiabilidad
- Comprender los principios de confiabilidad, las medidas de confiabilidad y la naturaleza de los datos de vida y las observaciones censuradas.
- Uso de estimación no paramétrica de probabilidades de falla.
- Aplicación de modelos paramétricos de fiabilidad de fallo y peligrosidad.
- Contabilización de la incertidumbre sobre las estimaciones de fiabilidad.
- Determine el tamaño de muestra suficiente para la determinación de la confiabilidad.
Confiabilidad con Factores
- Identificar modos de falla y causas competitivas.
- Montaje de modelos de mezcla.
- Ajuste de modelos de mezcla de riesgos competitivos.
- Describir datos deficientes.
- Incluyendo el efecto de las covariables en el modelo de confiabilidad.
Confiabilidad Rápida
- Comprender los factores de estrés y las fallas aceleradas.
- Cálculo de factores de aceleración.
- Uso de relaciones de aceleración.
- Diseño de pruebas de vida acelerada.
- Realización de análisis de degradación para medidas repetidas y ensayos destructivos.
Curso: JMP® Pro: Análisis de curvas y perfiles utilizando el Explorador de datos funcionales
Duración: 4 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso lo ayuda a reconocer y modelar datos funcionales utilizando JMP Pro. Le enseña a usar los datos como una respuesta, como el resultado de un experimento diseñado, o como nuevas covariables o características, como en un análisis multivariado. Los datos funcionales se definen como una función, un perfil o una curva. Son una serie de observaciones a lo largo del tiempo o cualquier otra variable continua. Estos datos se pueden modelar para que los cambios en la forma se puedan asociar con cambios en otras variables.
Visión general:
Aprender como:
- Reconocer los datos funcionales y sus usos.
- Preprocesar datos para adaptarse al análisis de datos funcional.
- Seleccione un modelo de las funciones.
- Obtener representaciones óptimas de las funciones.
- Utilice las nuevas representaciones como respuestas en el análisis de un experimento diseñado.
¿Quién debe asistir?
Directores, gerentes, ingenieros, científicos, técnicos y analistas que trabajan con datos funcionales para diseñar, desarrollar, mejorar y optimizar un producto o proceso
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos y JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión cursos o experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Explorar datos funcionales
- Definir datos funcionales y sus formas.
Preprocesar datos funcionales
- Identificar diferentes formatos de datos funcionales.
- Limpiar datos funcionales (tareas de grabación).
- Transformar la salida de datos funcionales (centrado y escalado, otras transformaciones comunes).
- Alinear la entrada de datos funcionales.
Ajustar modelos de datos funcionales
- Describir la expansión de una función base como modelo para una función continua.
- Optimice el equilibrio entre el sesgo y la varianza del modelo con suavizado.
- Seleccione splines o base de Fourier para el modelo.
- Ajuste el modelo.
- Seleccione el mejor modelo.
- Diagnosticar el modelo.
Extraer componentes principales funcionales
- Describir el análisis de componentes principales de funciones continuas.
- Derivar y utilizar puntajes de componentes principales funcionales.
Análisis Funcional de Experimentos
- Identificar los objetivos del análisis de un experimento.
- Estimar los efectos de los factores sobre los componentes principales funcionales.
Casos prácticos finales
- Seleccione uno de varios casos nuevos elegidos de diferentes industrias para practicar un análisis de datos funcional completo.
Curso: JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión
Duración: 4 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso le enseña cómo usar el análisis de varianza y los métodos de regresión para analizar datos con una sola variable de respuesta continua e introduce la construcción de modelos estadísticos. Aprende cómo realizar análisis de datos exploratorios elementales (EDA) y descubrir patrones naturales en los datos. Se introducen y aplican conceptos estadísticos importantes como los intervalos de confianza y las pruebas de hipótesis. El curso también cubre los principios de la construcción de modelos, incluida la interpretación de modelos y el tratamiento de las violaciones de los supuestos estadísticos. Las prácticas de Capstone al final del curso permiten a los estudiantes aplicar sus conocimientos.
Visión general:
Aprender como:
- Interpretar los intervalos de confianza.
- Realizar pruebas de hipótesis e interpretar pags -valores.
- Explore las relaciones con diagramas de dispersión y estadísticas de correlación.
- Compare múltiples medias de población con ANOVA unidireccional.
- Utilice la regresión lineal simple para analizar las relaciones entre variables continuas.
- Utilice el modelo lineal general para construir modelos entre una respuesta continua y cualquier número de predictores continuos o categóricos.
- Evaluar las interacciones entre los factores y la curvatura.
- Evaluar los supuestos de las pruebas de hipótesis estadísticas.
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos curso o tener experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Introducción a la Estadística
- Conceptos estadísticos.
- Estadísticas descriptivas y algunos de sus gráficos.
- Estadística inferencial.
- Pruebas de hipótesis.
- una muestra t prueba.
Análisis con un factor categórico
- ANOVA de una vía.
- Múltiples comparaciones.
- Potencia y tamaño de muestra.
Análisis con un factor continuo
- Explorando las relaciones.
- Regresión lineal simple.
- Regresión polinomial.
Construcción del modelo
- Introducción a la construcción de maquetas.
- Combinando factores.
- Interpretación del modelo.
- Cuando las cosas van mal.
Recursos adicionales
- Emparejado t prueba.
- Alternativas a ANOVA cuando se violan los supuestos.
- Contrastes en ANOVA de n vías.
- Pruebas de equivalencia.
Curso: JMP® Pro: Modelado predictivo
Duración: 4 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso cubre las habilidades necesarias para desarrollar, evaluar, ajustar, comparar y calificar modelos predictivos utilizando el software JMP Pro. Este curso le enseña cómo construir y comprender modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático, como modelos de regresión generalizados, k-vecinos más cercanos, bayesiano ingenuo, máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión y redes neuronales. También aprenderá a validar modelos predictivos mediante validación cruzada, validación de retención y criterios teóricos de la información.
Visión general:
Aprender como:
- Desarrollar, comparar y explicar modelos complejos.
- Utilice la plataforma de partición para el modelado predictivo, incluido el embolsado, el bosque de arranque y los árboles potenciados.
- Utilice redes neuronales para el modelado predictivo, incluida la validación cruzada k-Fold, las redes neuronales multicapa y la potenciación.
- Ajuste los modelos predictivos.
- Califique nuevos datos en JMP y genere un código de calificación para usar en otro software.
- Implemente modelos predictivos en producción.
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos y JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión cursos o experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Introducción al modelado predictivo
- ¿En qué se diferencia el modelado predictivo?
- Importación de datos y limpieza.
- Generalización y evaluación honesta.
Descripción general de las plataformas de modelado predictivo
Modelado predictivo con la plataforma de partición
- Partición recursiva.
- Harpillera.
- Bosque de arranque.
- Modelos de árboles potenciados.
- Afinación,
Modelado Predictivo con Redes Neuronales
- Ajuste de un modelo de red neuronal.
- Arquitecturas de redes neuronales.
- Validación cruzada de k-Fold.
- Redes neuronales potenciadas.
- Afinación.
Elección e implementación de modelos predictivos
- Comparaciones de modelos.
- Modelos de conjunto.
- Depósito de fórmulas.
Curso: JMP®: Diseño personalizado de experimentos
Duración: 4 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso se centra en los principios básicos del diseño de un experimento, lo que le permite comprender y aplicar esos principios para lograr un diseño óptimo utilizando la plataforma de diseño personalizado en JMP. El diseño personalizado es un enfoque para diseñar experimentos que produce diseños óptimos para el problema que está tratando de resolver, ya sea identificando efectos importantes o tratando de optimizar una o más respuestas. Además de aprender sobre el diseño personalizado en JMP, explorará conceptos clave de diseño, incluidos el tamaño y la potencia de la muestra, el equilibrio, la elección de rangos de factores, el bloqueo y la evaluación del diseño. Este curso es para cualquier persona que trabaje en descubrimiento, investigación, desarrollo y control o garantía de calidad.
Visión general:
Aprender como:
- Utilice un diseño personalizado para cualquier experimento.
- Elija los criterios apropiados para un diseño óptimo.
- Pruebe de manera eficaz y eficiente los efectos de los factores o prediga las respuestas.
- Aumente los experimentos existentes para abordar nuevas preguntas.
- Diseñar y analizar experimentos con factores difíciles de cambiar.
- Encuentre la mejor configuración de factores para lograr los niveles de respuesta deseados.
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos y JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión cursos o experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Introducción
- Introducción al diseño de experimentos.
- Introducción al diseño personalizado.
- Sobre las respuestas.
Experimentos con un factor
- Prueba de un factor categórico.
- Probando un factor continuo.
- Validación del modelo.
- Probando un efecto cuadrático.
Experimentos con dos factores
- Prueba de dos factores categóricos.
- Probando un factor continuo y un factor categórico.
- Prueba con un factor de bloqueo.
- Prueba de dos factores continuos.
Experimentos con múltiples factores
- Dos respuestas a cinco factores.
- Tres respuestas a siete factores.
Curso: JMP®: El lenguaje de programación JMP®
Duración: 5 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $ 500 EE.UU.
Descripción: Este curso es para usuarios de JMP que desean ampliar la funcionalidad del software JMP utilizando el lenguaje de secuencias de comandos JMP (JSL) para automatizar tareas rutinarias, ampliar o crear nuevos procedimientos y personalizar informes. Este curso cubre los conceptos básicos de las secuencias de comandos con JSL y luego avanza a temas más avanzados, incluido el trabajo con tablas de datos, el uso de matrices para facilitar los cálculos, los análisis de secuencias de comandos y la captura de resultados para crear informes personalizados. El curso también presenta las mejores prácticas sugeridas en todo momento. Una lección de autoaprendizaje al final del curso ilustra la creación y el uso de cuadros de diálogo para adaptar el comportamiento de los scripts y guardar los scripts JMP como complementos JMP para que los scripts estén disponibles bajo demanda y facilitar la implementación. Este curso puede ayudarlo a prepararse para los siguientes exámenes de certificación: JMP Scripting usando JMP.
Visión general:
Aprender como:
- Utilice los elementos básicos de JSL, incluidas variables, funciones y operadores, cadenas de caracteres, listas y matrices.
- Capture secuencias de comandos generadas automáticamente por JMP e incorpórelas a sus propias secuencias de comandos.
- Comuníquese con objetos en JMP usando mensajes.
- Utilizar funciones iterativas y condicionales.
- Retrasar la evaluación de expresiones usando Expr().
- Abra tablas de datos e importe archivos de otras fuentes.
- Cree y trabaje con nuevas tablas y columnas de datos.
- Inicie análisis y capture o modifique informes.
Quién debe asistir
Cualquier persona familiarizada con JMP que quiera aprender el lenguaje de secuencias de comandos JMP (JSL)
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos curso o tener experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Introducción al lenguaje de secuencias de comandos JMP
- Introducción.
- Scripting orientado a objetos.
Bloques de construcción JSL
- Elementos basicos.
- Listas y matrices.
- Editor de scripts y estilo.
Control de secuencias de comandos
- Iteración.
- Acción condicional.
Tablas de datos de secuencias de comandos
- Apertura de tablas de datos.
- Trabajar con columnas y filas.
- Uso de tablas y matrices de datos.
- Uso de metadatos.
- Manipulación de tablas de datos.
Plataformas de secuencias de comandos
- Análisis de secuencias de comandos.
- Acceso a informes.
- Personalización de informes.
Adaptación de guiones (autoaprendizaje)
- Uso de cuadros de diálogo.
- Sustituyendo en expresiones.
- Personalización del menú.
Temas avanzados
- Búsqueda de cadenas de caracteres.
- Uso de arreglos asociativos.
Curso: JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos
Duración: 2 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $ 200 EE.UU.
Descripción: Este curso está diseñado como el primer paso para aquellos que desean usar JMP para explorar, administrar y analizar datos. Se recomienda como requisito previo para muchos de nuestros otros cursos. El curso comienza con una introducción a la interfaz JMP con sus herramientas y características clave, seguida de dos estudios de casos que presentan problemas de datos comunes que encuentran los estudiantes. Cada estudio de caso demuestra los elementos de un flujo de trabajo típico para la exploración de datos. Este curso lo ayudará a prepararse para usar JMP en cursos más avanzados que cubran análisis y modelado estadístico, diseño de experimentos y control de calidad, o el lenguaje de secuencias de comandos JMP.
Visión general:
Aprender como:
- Importar datos en JMP.
- Explore los datos con gráficos y tablas.
- Identificar y corregir problemas de datos.
- Crear nuevas columnas con fórmulas.
- Guarde y comparta informes gráficos y numéricos.
requisitos previos: No se requieren conocimientos previos de JMP ni conocimientos estadísticos. Antes de asistir a este curso, debe estar familiarizado con un sistema operativo macOS o Microsoft Windows.
Esquema del curso:
Introducción
- Introducción a JMP.
- Explorando datos.
Estudio de caso de cambio de proceso
- Importación de datos.
- Creación de nuevas columnas.
- Presentar y compartir resultados.
Estudio de caso de monitoreo de procesos
- Importación de datos.
- Creación de nuevas columnas.
- Generar y guardar resultados.
Estudio de caso de fabricación (autoestudio)
- Importación de datos.
- Creación de nuevas tablas y columnas.
- Generar y guardar resultados.
Curso: JMP®: Control Estadístico de Procesos
Duración: 4 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso le enseña cómo configurar y mantener un sistema de control de procesos estadísticos utilizando el software JMP.
Visión general:
Aprender como:
- Describa la variación.
- Generar e interpretar gráficos básicos de calidad.
- Genere e interprete gráficos de control para datos de medición.
- Mejore el rendimiento del gráfico de control.
- Calcular e interpretar índices de capacidad de procesos.
- Supervise muchas variables a la vez.
- Manejar datos que no cumplan con los supuestos, como procesamiento por lotes, datos correlacionados, datos de atributos o datos multivariados.
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos curso o tener experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Introducción
- Perspectiva histórica del control estadístico de procesos.
- Variación.
- Formato de datos.
- Herramientas básicas de calidad (opcional) .
Gráficos de control para datos de medición
- Constructor de gráficos de control.
- Gráficos X-MR.
- Gráficos XBar-R y XBar-S.
- Exámenes adicionales.
- Etapas.
Capacidad de procesamiento
- Capacidad de procesamiento.
- Plataforma de capacidad de proceso.
- Precauciones.
- Manejar límites específicos.
Situaciones Especiales
- Gráficos de atributos.
- Múltiples fuentes de variación.
- Gráficos de control CUSUM y EWMA.
- Gráficas de control multivariante.
- Plataforma de cribado de procesos.
Curso: Calidad por diseño (QbD) usando JMP®
Duración: 5 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $ 500 EE.UU.
Descripción: Serie de conocimientos empresariales curso. Presentado por Heath Rushing, cofundador y consultor principal de Adsurgo LLC. Este curso se enfoca en cómo establecer un enfoque sistemático para el desarrollo farmacéutico que se define por los principios de calidad por diseño (QbD) utilizando el diseño de experimentos (DOE). Además, este curso enseña la aplicación de estadísticas para establecer especificaciones, evaluar sistemas de medición (ensayos), desarrollar un plan de control como parte de una estrategia de gestión de riesgos y garantizar el control/capacidad del proceso. Todos los conceptos se enseñan dentro del marco del sistema de calidad del producto definido por los requisitos en los documentos de orientación regulatoria. Los análisis de este curso utilizan la interfaz de apuntar y hacer clic del software JMP.
Visión general:
Aprender como:
- Implemente los principios de QbD desde el descubrimiento hasta la interrupción del producto.
- Aplicar estadísticas para establecer especificaciones y validar sistemas de medición (ensayos).
- Utilice herramientas de gestión de riesgos para identificar y priorizar posibles parámetros críticos del proceso.
- Identifique los parámetros críticos del proceso y desarrolle una relación funcional entre esos parámetros del proceso y sus atributos críticos para la calidad (CQA).
- Establece tu espacio de diseño.
- Desarrollar un plan de control como parte de una estrategia de gestión de riesgos.
- Asegúrese de que su proceso esté bajo control (estadístico) y sea capaz.
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos y JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión cursos o experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Introducción a la calidad por diseño (QbD)
- Principios de calidad por diseño (QbD).
- Marco del Sistema de Calidad del Producto.
Introducción al análisis estadístico
- Estadísticas básicas.
- Prueba de hipótesis.
- ANOVA y regresión.
- Bloqueo.
Requisitos fundamentales para los estudios de QbD
- Configuración de especificaciones.
- Análisis de sistemas de medición (MSA) para ensayos.
Introducción al Diseño de Experimentos (DOE)
- Pasos al DOE.
- Definición de atributos críticos para la calidad (CQA).
- Identificar y priorizar parámetros potenciales del proceso.
Diseños de cribado
- Diseños factoriales.
- Diseños factoriales fraccionados.
- Diseños D-óptimos.
Diseños de superficie de respuesta
- Adición de puntos centrales.
- CCD centrado en la cara.
- Diseño Box-Behnken.
- Diseños I-óptimos.
Diseños Especializados
- Diseños de tamizaje definitivos.
- Diseños A-óptimos.
Uso de la comprensión sistemática de los estudios QbD
- Presentación de resultados.
- Desarrollar un plan de control como parte de una estrategia de gestión de riesgos.
- Capacidad y control de procesos.
Metodologías DOE Avanzadas (Opcional)
- Diseños de parcela dividida.
- Diseño robusto de parámetros.
- Diseños sobresaturados.
- Diseños restringidos.
- Diseños de mezcla.
Curso: JMP®: Análisis del sistema de medición
Duración: 3 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $300 EE.UU.
Descripción: Este curso le enseña cómo determinar el error de medición asociado con su proceso, incluida la variabilidad y el sesgo del sistema de medición, utilizando el software JMP.
Visión general:
Aprender como:
- Describir la variación de la medida.
- Diseñar estudios para estimar tanto el sesgo como la variabilidad de un sistema de medición.
- Estime la repetibilidad y la reproducibilidad.
- Utilice el análisis gráfico para comprender el error de medición.
- Estimar el sesgo y la linealidad.
- Realizar estudios de indicadores de atributos.
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, se recomienda que complete el Software JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos y JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión cursos o experiencia equivalente.
Curso: JMP® y JMP Pro: Búsqueda de predictores importantes
Duración: 4 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso le enseña técnicas para ajustar modelos estadísticos para identificar variables importantes. Se presentan técnicas de selección de variables manuales, gráficas y automatizadas, junto con métodos de modelado avanzados. Las demostraciones incluyen el modelado de datos diseñados y no diseñados. Las técnicas se ilustran utilizando el software JMP y el software JMP Pro. Tenga en cuenta que se necesita el software JMP Pro para las técnicas avanzadas cubiertas en la segunda mitad de este curso.
Visión general:
Aprender como:
- Identificar un subconjunto de predictores como importantes utilizando un modelo estadístico.
- Valide modelos estadísticos mediante validación cruzada, validación de retención y criterios teóricos de la información.
- Realice una regresión paso a paso y de todos los subconjuntos.
- Seleccione predictores importantes utilizando métodos gráficos y árboles de decisión.
- Realice una regresión penalizada para respuestas gaussianas y no gaussianas.
- Utilice la plataforma de regresión generalizada para identificar predictores importantes.
Quién debe asistir
Analistas, investigadores, técnicos o cualquier persona que desempeñe roles similares, que deseen determinar qué predictores en un conjunto grande son importantes para predecir una respuesta.
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, debe completar el JMP®: decisiones estadísticas usando ANOVA y regresión curso.
Esquema del curso:
Introducción a la selección de variables
- Introducción a los modelos.
- Métodos de validación de modelos.
- Importancia variable.
- Regresión OLS y selección hacia atrás.
Métodos clásicos de selección de variables
- Métodos basados en gráficos.
- Regresión paso a paso.
- Regresión de todos los subconjuntos.
Regresión generalizada (se requiere JMP Pro)
- Introducción.
- Lazo/cresta/red elástica.
- Lazo adaptativo/red elástica adaptativa.
- Métodos con múltiples pases.
Situaciones especiales para regresión generalizada (se requiere JMP Pro)
- Respuesta binomial.
- Respuesta de veneno.
- Múltiples respuestas.
Curso: JMP®: Gráficos e informes con JMP®
Duración: 2 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $ 200 EE.UU.
Descripción: Este curso está diseñado para cualquier persona que quiera crear gráficos, informes y tableros convincentes que compartan de manera efectiva la historia en sus datos.
Visión general:
Aprender como:
- Cree visualizaciones efectivas y atractivas con JMP Graph Builder.
- Importe y consulte datos para habilitar tablas y gráficos.
- Comparta los resultados con otros a través de informes y paneles.
Quién debe asistir
Cualquiera que quiera usar JMP para graficar y reportar sus datos
requisitos previos: No se requieren conocimientos previos de JMP ni conocimientos estadísticos. Antes de asistir a este curso, debe estar familiarizado con un sistema operativo macOS o Microsoft Windows.
Esquema del curso:
Primeros pasos y creación de gráficos
- Primeros pasos en JMP.
- Graficar datos en Graph Builder.
- Mapeo geográfico en JMP.
- Filtros y el conmutador de columnas.
- Visualizaciones efectivas.
Importación y consulta de datos
- Importación y limpieza de datos.
- Uso del generador de consultas JMP.
- Creación de tablas de detalle y resumen.
Creación de informes y paneles
- Generación de informes JMP.
- Introducción a las aplicaciones JMP.
- Utilizando JMP Dashboard Builder.
- Compartir informes y paneles.
Curso: JMP®: diseño y creación de un script JMP® completo
Duración: 4 sesiones de medio día
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso le enseña cómo abordar la escritura de un nuevo guión de una manera metódica. Se utiliza un estudio de caso realista para ilustrar los pasos típicos. Un estudio de caso separado se desarrolla en los ejercicios del curso. Al comienzo del curso se desarrolla un guión gráfico que muestra los resultados del guión, los objetos JMP que utilizará el guión y los pasos necesarios para que el guión se lleve a cabo, y se desarrolla más a lo largo del curso. Los resultados se utilizan para determinar los datos necesarios, por lo que el siguiente paso es identificar las variables de análisis y sus almacenes de datos originales. Las técnicas para importar datos, limpiar y armonizar datos y derivar nuevas variables completan la primera mitad del curso. La segunda mitad del curso enseña cómo programar la conversión de las variables en resultados. Los objetos JMP se utilizan para crear un marco de trabajo. Luego, cada objeto se personaliza o amplía según sea necesario. Los resultados o cálculos opcionales se capturan en un diálogo de usuario para finalizar el script. Este curso puede ayudarlo a prepararse para los siguientes exámenes de certificación: Secuencias de comandos JMP usando JMP .
Visión general:
Aprender como:
- Diseñar y construir un guión de principio a fin.
- Identificar las fuentes de datos.
- Importe datos de archivos planos y libros de Excel.
- Limpiar y transformar datos.
- Cree una presentación a partir de objetos JMP.
- Personaliza objetos para obtener resultados finales.
requisitos previos: Antes de asistir a este curso, debe completar el JMP®: Introducción al lenguaje de programación JMP® curso o tener experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Diseño de guión
- Introducción.
- identificando los datos.
Diseño de importación de datos
- Importación de archivos planos.
Preparación de datos
- Dar formato y dar forma.
- Limpieza de datos.
- Transformaciones.
Creación de análisis, informes y visualizaciones
- Construyendo el marco.
- Construyendo las expresiones.
- Capstone y mejores prácticas.
Guión del Segundo Análisis (Apéndice)
- Diseño de guión.
- Diseño de importación de datos.
- Preparación de datos.
- Creación de análisis, informes y visualizaciones.
Acceso a la base de datos (Apéndice)
- Importación de datos almacenados en una base de datos relacional.
