Curso: JMP®: Análisis de confiabilidad para sistemas no reparables
Duración: 4 sesiones de media jornada
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 lo encontrarán útil.
Descripción general : Aprender como:
- Distinguir características únicas de los datos de vida.
- Calcule estimaciones no paramétricas (límite de producto de Kaplan-Meier) de la probabilidad de falla.
- Ajustar modelos de distribución específicos de datos de vida.
- Estimar la confiabilidad o las medidas de supervivencia y el peligro.
- Estimar la supervivencia en presencia de causas competitivas.
- 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 utilizando ANOVA y regresión cursos o tener 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 la vida y las observaciones censuradas.
- Utilizar estimación no paramétrica de probabilidades de fallo.
- Aplicación de modelos paramétricos de fiabilidad y peligrosidad de fallos.
- Contabilización de la incertidumbre sobre las estimaciones de confiabilidad.
- Determine un tamaño de muestra suficiente para determinar la confiabilidad.
Confiabilidad con factores
- Identificar modos de falla y causas competitivas.
- Montaje de modelos de mezcla.
- Adaptación de modelos de mezcla de riesgos competitivos.
- Describir datos deficientes.
- Incluyendo el efecto de las covariables en el modelo de confiabilidad.
Fiabilidad rápida
- Comprender los factores de estrés y las fallas aceleradas.
- Calcular factores de aceleración.
- Utilizando relaciones de aceleración.
- Diseño de pruebas de vida aceleradas.
- Realización de análisis de degradación para medidas repetidas y ensayos destructivos.
Curso: JMP® Pro: análisis de curvas y perfiles utilizando Functional Data Explorer
Duración: 4 sesiones de media jornada
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso le ayuda a reconocer y modelar datos funcionales utilizando JMP Pro. Le enseña a utilizar 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, perfil o curva. Son una serie de observaciones a lo largo del tiempo o cualquier otra variable continua. Estos datos se pueden modelar de modo que los cambios en la forma puedan asociarse con cambios en otras variables.
Descripción general:
Aprender como:
- Reconocer datos funcionales y sus usos.
- Preprocesar los datos para adaptarlos al análisis de datos funcionales.
- 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 utilizando ANOVA y regresión cursos o tener experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Explorar datos funcionales
- Definir datos funcionales y sus formas.
Datos funcionales previos al proceso
- 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
- Describe una expansión de 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.
- Se ajusta al modelo.
- Selecciona el mejor modelo.
- Diagnosticar el modelo.
Extraer componentes principales funcionales
- Describir el análisis de componentes principales de funciones continuas.
- Deducir y utilizar puntuaciones 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.
Estudios de casos finales
- Seleccione uno de varios casos nuevos elegidos de diferentes industrias para practicar un análisis de datos funcionales completo.
Curso: JMP®: Decisiones estadísticas utilizando ANOVA y regresión
Duración: 4 sesiones de media jornada
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso le enseña cómo utilizar métodos de análisis de varianza y regresión para analizar datos con una única variable de respuesta continua e introduce la construcción de modelos estadísticos. Aprenderá a realizar análisis de datos exploratorios elementales (EDA) y a descubrir patrones naturales en los datos. Se introducen y aplican conceptos estadísticos importantes como intervalos de confianza y pruebas de hipótesis. El curso también cubre los principios de la construcción de modelos, incluida la interpretación de modelos y el tratamiento de violaciones de supuestos estadísticos. Las prácticas finales al final del curso permiten a los estudiantes aplicar sus conocimientos.
Descripción general:
Aprender como:
- Interpretar intervalos de confianza.
- Realizar pruebas de hipótesis e interpretar. pag -valores.
- Explore las relaciones con diagramas de dispersión y estadísticas de correlación.
- Compare medias de poblaciones múltiples 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 factores y curvatura.
- Evaluar supuestos de 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.
- Estadística descriptiva y algunas de sus gráficas.
- Estadística inferencial.
- Pruebas de hipótesis.
- Una muestra t prueba.
Análisis con un factor categórico
- ANOVA unidireccional.
- 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 modelos.
- 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 media jornada
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, Bayes ingenuo, máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión y redes neuronales. También aprenderá a validar modelos predictivos utilizando validación cruzada, validación de retención y criterios de teoría de la información.
Descripción general:
Aprender como:
- Desarrollar, comparar y explicar modelos complejos.
- Utilice la plataforma de partición para modelado predictivo que incluye embolsado, bosque de arranque y árboles potenciados.
- Utilice redes neuronales para modelado predictivo, incluida la validación cruzada k-Fold, redes neuronales multicapa y refuerzo.
- Ajustar modelos predictivos.
- Califique nuevos datos en JMP y genere código de puntuación para usar en otro software.
- Implementar 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 utilizando ANOVA y regresión cursos o tener experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Introducción al modelado predictivo
- ¿En qué se diferencia el modelado predictivo?
- Importación de datos y limpieza.
- Generalización y valoración 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 veces.
- Redes neuronales potenciadas.
- Afinación.
Elegir e implementar modelos predictivos
- Comparaciones de modelos.
- Modelos de conjunto.
- Depósito de fórmulas.
Curso: JMP®: Diseño personalizado de experimentos
Duración: 4 sesiones de media jornada
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 intenta resolver, ya sea identificar efectos importantes o intentar optimizar una o más respuestas. Además de aprender sobre el diseño personalizado en JMP, explorará conceptos clave de diseño que incluyen 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 aseguramiento o control de calidad.
Descripción general:
Aprender como:
- Utilice un diseño personalizado para cualquier experimento.
- Elija criterios apropiados para un diseño óptimo.
- Pruebe de manera efectiva y eficiente los efectos de los factores o prediga 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 utilizando ANOVA y regresión cursos o tener experiencia equivalente.
Esquema del curso:
Introducción
- Introducción al diseño de experimentos.
- Introducción al diseño personalizado.
- Sobre las respuestas.
Experimentos con un factor
- Probando un factor categórico.
- Probando un factor continuo.
- Validando el modelo.
- Probando un efecto cuadrático.
Experimentos con dos factores
- Probando dos factores categóricos.
- Probando un factor continuo y un factor categórico.
- Pruebas con un factor de bloqueo.
- Probando dos factores continuos.
Experimentos con múltiples factores
- Dos respuestas a cinco factores.
- Tres respuestas a siete factores.
Curso: JMP®: el lenguaje de secuencias de comandos JMP®
Duración: 5 sesiones de media jornada
Cuota de inscripción: $500 EE.UU.
Descripción: Este curso está dirigido a usuarios de JMP que desean ampliar la funcionalidad del software JMP utilizando JMP Scripting Language (JSL) para automatizar tareas rutinarias, ampliar o crear nuevos procedimientos y personalizar informes. Este curso cubre los conceptos básicos de secuencias de comandos con JSL y luego avanza hacia 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 autoestudio al final del curso ilustra la creación y el uso de cuadros de diálogo para adaptar el comportamiento de los scripts y cómo guardar scripts JMP como complementos JMP para que los scripts estén disponibles bajo demanda y facilitar la implementación. Este curso puede ayudarle a prepararse para los siguientes exámenes de certificación: JMP Scripting usando JMP.
Descripción general:
Aprender como:
- Utilice los elementos básicos de JSL, incluidas variables, funciones y operadores, cadenas de caracteres, listas y matrices.
- Capture scripts que JMP genera automáticamente e incorpórelos en sus propios scripts.
- Comunicarse con objetos en JMP mediante mensajes.
- Utilice 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
Cualquiera que esté familiarizado con JMP y quiera aprender JMP Scripting Language (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:
Presentamos el lenguaje de secuencias de comandos JMP
- Introducción.
- Scripts orientados a objetos.
Bloques de construcción JSL
- Elementos basicos.
- Listas y matrices.
- Editor de guiones y estilo.
Control de secuencias de comandos
- Iteración.
- Acción condicional.
Tablas de datos de secuencias de comandos
- Abrir tablas de datos.
- Trabajar con columnas y filas.
- Utilización de tablas y matrices de datos.
- Usando metadatos.
- Manipulación de tablas de datos.
Plataformas de secuencias de comandos
- Análisis de guiones.
- Accediendo a informes.
- Personalización de informes.
Adaptación de guiones (autoestudio)
- Usando cuadros de diálogo.
- Sustituyendo en expresiones.
- Personalizando el menú.
Temas avanzados
- Buscando cadenas de caracteres.
- Usando matrices asociativas.
Curso: JMP®: un enfoque de estudio de caso para la exploración de datos
Duración: 2 sesiones de media jornada
Cuota de inscripción: $200 EE.UU.
Descripción: Este curso está diseñado como el primer paso para quienes desean utilizar 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 caso 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 cubren análisis y modelado estadístico, diseño de experimentos y control de calidad, o JMP Scripting Language.
Descripción general:
Aprender como:
- Importar datos a JMP.
- Explora los datos con gráficos y tablas.
- Identificar y corregir problemas de datos.
- Crea 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, debes estar familiarizado con el sistema operativo macOS o Microsoft Windows.
Esquema del curso:
Introducción
- Introducción a JMP.
- Explorando datos.
Estudio de caso de cambio de proceso
- Importando datos.
- Creando nuevas columnas.
- Presentar y compartir resultados.
Estudio de caso de monitoreo de procesos
- Importando datos.
- Creando nuevas columnas.
- Generar y guardar resultados.
Estudio de caso de fabricación (autoestudio)
- Importando datos.
- Creación de nuevas tablas y columnas.
- Generar y guardar resultados.
Curso: JMP®: Control estadístico de procesos
Duración: 4 sesiones de media jornada
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso le enseña cómo configurar y mantener un sistema de control de procesos estadístico utilizando el software JMP.
Descripción general:
Aprender como:
- Describe la variación.
- Generar e interpretar gráficos básicos de calidad.
- Generar e interpretar gráficos de control para datos de medición.
- Mejorar el rendimiento del gráfico de control.
- Calcular e interpretar índices de capacidad de procesos.
- Monitoree muchas variables a la vez.
- Maneje 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 procesos.
- Precauciones.
- Gestionar límites específicos.
Situaciones especiales
- Gráficos de atributos.
- Múltiples fuentes de variación.
- Cartas de control CUSUM y EWMA.
- Gráficos de control multivariados.
- Plataforma de selección de procesos.
Curso: Calidad por diseño (QbD) utilizando JMP®
Duración: 5 sesiones de media jornada
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 centra en cómo establecer un enfoque sistemático para el desarrollo farmacéutico definido 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 reglamentarios. Los análisis de este curso utilizan la interfaz de apuntar y hacer clic del software JMP.
Descripción general:
Aprender como:
- Implementar los principios de QbD desde el descubrimiento hasta la discontinuación del producto.
- Aplicar estadística 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 utilizando ANOVA y regresión cursos o tener 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.
- Evaluación de la hipótesis.
- ANOVA y regresión.
- Bloqueo.
Requisitos fundamentales para los estudios QbD
- Configuración de especificaciones.
- Análisis de Sistemas de Medición (MSA) para ensayos.
Introducción al diseño de experimentos (DOE)
- Pasos para el DOE.
- Definición de atributos críticos para la calidad (CQA).
- Identificar y priorizar posibles parámetros del proceso.
Diseños de cribado
- Diseños factoriales.
- Diseños factoriales fraccionados.
- Diseños D-óptimos.
Diseños de superficies de respuesta
- Adición de puntos centrales.
- CCD centrado en la cara.
- Diseño Box-Behnken.
- I-diseños óptimos.
Diseños especializados
- Diseños de cribado definitivos.
- Diseños A-óptimos.
Utilizando la comprensión sistemática de los estudios QbD
- Presentando resultados.
- Desarrollar un plan de control como parte de una estrategia de gestión de riesgos.
- Control y capacidad de proceso.
Metodologías avanzadas del DOE (opcional)
- Diseños de parcela dividida.
- Diseño de parámetros robusto.
- Diseños sobresaturados.
- Diseños restringidos.
- Diseños de mezclas.
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.
Descripción general:
Aprender como:
- Describir la variación de las medidas.
- Diseñar estudios para estimar tanto el sesgo como la variabilidad de un sistema de medición.
- Estimar la repetibilidad y reproducibilidad.
- Utilice análisis gráfico para comprender el error de medición.
- Estimar el sesgo y la linealidad.
- Realizar estudios de medición 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 utilizando ANOVA y regresión cursos o tener experiencia equivalente.
Curso: JMP® y JMP Pro: búsqueda de predictores importantes
Duración: 4 sesiones de media jornada
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 que se tratan en la segunda mitad de este curso.
Descripción general:
Aprender como:
- Identifique un subconjunto de predictores como importantes utilizando un modelo estadístico.
- Validar modelos estadísticos utilizando validación cruzada, validación de retención y criterios de teoría 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 funciones similares y deseen determinar qué predictores de un conjunto grande son importantes para predecir una respuesta.
Requisitos previos: Antes de asistir a este curso, debes completar el JMP®: Decisiones estadísticas utilizando 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 MCO y selección hacia atrás.
Métodos clásicos de selección de variables.
- Métodos basados en gráficos.
- Regresión gradual.
- 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 Poison.
- Múltiples respuestas.
Curso: JMP®: gráficos e informes con JMP®
Duración: 2 sesiones de media jornada
Cuota de inscripción: $200 EE.UU.
Descripción: Este curso está diseñado para cualquiera que quiera crear gráficos, informes y paneles atractivos que compartan de manera efectiva la historia de sus datos.
Descripción general:
Aprender como:
- Cree visualizaciones efectivas y atractivas con JMP Graph Builder.
- Importe y consulte datos para habilitar tablas y gráficos.
- Comparta resultados con otros a través de informes y paneles.
Quién debe asistir
Cualquiera que quiera utilizar 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, debes estar familiarizado con el sistema operativo macOS o Microsoft Windows.
Esquema del curso:
Primeros pasos y creación de gráficos
- Comenzando en JMP.
- Graficar datos en Graph Builder.
- Mapeo geográfico en JMP.
- Filtros y conmutador de columnas.
- Visualizaciones efectivas.
Importación y consulta de datos
- Importación y limpieza de datos.
- Usando el generador de consultas JMP.
- Creación de tablas detalladas y resumen.
Creación de informes y paneles
- Generación de informes JMP.
- Introducción a las aplicaciones JMP.
- Usando JMP Dashboard Builder.
- Compartir informes y paneles.
Curso: JMP®: Diseño y creación de un script JMP® completo
Duración: 4 sesiones de media jornada
Cuota de inscripción: $400 EE.UU.
Descripción: Este curso le enseñará cómo abordar la escritura de un nuevo guión de forma metódica. Se utiliza un estudio de caso realista para ilustrar los pasos típicos. En los ejercicios del curso se desarrolla un estudio de caso separado. 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 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 cuadro de diálogo del usuario para finalizar el script. Este curso puede ayudarle a prepararse para los siguientes exámenes de certificación: Secuencias de comandos JMP usando JMP .
Descripción general:
Aprender como:
- Diseñar y construir un guión de principio a fin.
- Identificar fuentes de datos.
- Importe datos desde 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, debes completar el JMP®: Introducción al lenguaje de secuencias de comandos 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
- Formatear 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.
