Market Forecastingのトレーニングコース

このトレーニングコースは、投資家、事業主、取締役、管理者、役員、および戦略的計画スキルを磨く必要のあるアナリスト向けに作成されています。それは学術目的のために設計されているのではなく、今日あなたの夢を実現するためのものです。

このコースでは、柔軟性と継続的な学習が最も重要なビジネスの戦略的計画に焦点を当てます。主な強調点は、現在の実例を用いた企業および投資戦略です。各コースメンバーは戦略的な計画を作成し、実際にそれを実装する方法を学ぶ機会があります。

このコースは、計算と分析を行うのではなく、理解し、組織の戦略計画にどのような統計手法が関連するかを選択できるようにすることを主な目的とする意思決定者のために作成されました。

たとえば、見込み参加者は、製品を発売するかどうかを決定する前に、収集する必要があるサンプルの数を決定する必要があります。

あなたがより長いコースを必要とするならば、統計的思考のまさしくその基礎をカバーします5日間の「マネージャーのためのStatistics 」トレーニングを見てください。

概要

この5日間のコースは、銀行環境での成功実施のための戦術的および運用的要件を含む戦略的思考、計画および管理スキルを開発するために代表者を支援します。 このコースは、紛争管理、変化管理、良いリーダーになるもの、そしてチームを動機づける方法の困難な問題に取り組むでしょう。 インタラクティブなケース研究と分野の例を使用して、代表者は実践的かつ仕事に焦点を当てたソリューションを構築するのに役立つ経験と課題を共有するよう奨励されます。

プログラムの主な目的は、ビジネス環境をスキャンするスキルを持つ取締役を装備し、収益性の高いビジネス機会を発見し、ますます競争力のあるビジネス環境で競争優位性を得るための戦略を開発することです。 その他、プログラムはまた、高性能金融機関の管理の複雑さと不確実性に対処する取締役の能力を強化するリーダーシップの最良の実践と行動についての洞察を提供します。

学習目標

このコースに参加した後、代表者は:

• 大きな銀行に直面する主要な問題を説明します。
• 組織開発計画の様々なアプローチを説明し、
• 現在のビジネス環境と組織に影響を与える影響を分析する。
• 組織内外の資源の分析
• 戦略を管理するさまざまなアプローチを説明し、ビジネスプランに置く。
• 代替開発戦略を評価して、企業のニーズに最も適したもの(もの)を推奨する。
• 戦略開発計画をより深く理解すること。
• 新しい戦略の実施に伴うリスク、利点、およびコストを客観的に議論し、チーム内の紛争管理を含む。
• 特定のリスクを管理するためのアプローチを定義し、
• 新しい戦略の実施から生じる潜在的な影響(ポジティブとネガティブの両方)を分析する。
• 革新的な戦略計画を成功させるための政策、システム、プロセスを設計する。
• 変化管理における重要なステップをカバーする

待つべき人

• 製品・サービスマネージャー
• 新たに任命されたマネージャーとチームリーダー
• 手術の頭部
• 高級銀行管理者
• 人事管理者
• 業務マネージャー
• (3)マネージャー

方法論 コースは便利なワークショップで構成され、現実生活の例と/または実践的な経験の組み合わせから引き出されたケース研究によって補完されます。 また、参加者が小グループで働く機会があり、アイデアや戦略を合成し、その材料を各自の組織や部門の文脈で適用する機会があります。 オープンフォーラムの議論も重要な要素となります。

このインストラクター主導のライブ・トレーニングでは、新任マネジャーを対象に、戦略的思考の最も重要な概念について、実際のケースに基づいたタスクベースのアクティビティを通じて理論を実践していきます。参加者は、新しい考え方を学び、問題解決のために重要なコンセプトを実践し、これらの原則が自分の仕事にどのように適用されるかを考え、講師やクラスの仲間に自分の見解を聞き、共有するユニークな機会を得ることができます。

観客

戦略的Managementの問題とその適用についての洞察が必要な上級管理職

コースの形式

の組み合わせ：

• 促進された議論
• スライドプレゼンテーション
• ケーススタディと例

コース終了までに、参加者は以下のことができるようになります。

• 戦略的リーダーシップの成功を支える問題と、強い組織風土へのリンクを定義する
• さまざまな戦略的ビジネスモデルと、それらが自社のビジネスに与える潜在的な影響について説明する
• 業績の高いチームの構築と変化の管理を支える重要な概念を定義する
• 戦略的成功のための重要な財務指標を定義して使用する

観客

このコースは、各自の業務についてより広い視野を必要とするすべてのスタッフを対象としています。その中で彼らの特定の役割。そして組織全体への貢献度の向上への彼らの関与

コースの形式

の組み合わせ：

• 促進された議論
• スライドプレゼンテーション
• 演習

ワークショップの終わりまでに、出席者は以下のことができるようになります。

• 「ブランド」とは何か、そして彼らがそれにどのように影響を与えることができるかを説明する
• 変更戦略のプロセスとその中でのあなたの会社の立場を理解する
• ビジネスへの変更の根底にある関連する原則の詳細
• あらゆる事業を成功させるためには、顧客とステークホルダーとの関係の重要性を認識してください。
• 事業の経済的側面とその事業の代表者の部分を定義する
• ビジネスの彼らの部分のための最良の結果を確実にするために交渉の重要な側面を決定しなさい

トレーニングは、バランスのとれたスコアカードプロジェクトの実施や作業を考えているすべての人を助けるために設計されています。

企業の社会的責任、社会貢献、持続可能性への投資の価値について理解し、洞察を得ます。トレーニングは対話形式で行われ、数多くのケーススタディが含まれています。

This training course has been created for Practice Managers, Practice Owners, General Practitioners, NHS administrators, CCG staff who need to develop strategic planning skills. It is not designed for academic purposes, but offers practical advice how to set goals, realize your plans, communicate them to colleagues and minimize conflict within the organisation.

This course focuses on strategic planning for primary care in which flexibility and continuous learning are the most important factors. The main emphasis is strategy using current real-world examples from a number of unrelated industries in order to learn how the strategic models work, then we are going to apply them to primary care.

Each course member will have the opportunity to create a strategic plan and learn how to implement it in practice. In these uncertain times in healthcare, you cannot afford not to take this course

このコースでは、代理人がRによる予測プロセスを完全に自動化することができます。

Go ：

高度な使用のためのプログラムSPSS、ダイアログボックス、および選択された分析技術のためのコマンド言語構文とは独立してスキルを習得することができます。

受取人：

アナリスト、研究者、科学者、学生、そしてSPSSパッケージと上級レベルを使用する能力を獲得し、選択された統計モデルを学びたいすべての人。訓練は普遍的な分析問題を取り、それは特定の産業に捧げられます

観客：

このコースは、分散システム環境で大規模データセットを保存および処理するためのソリューションを探しているITスペシャリストを対象としています。

Go ：

Hadoopクラスタ管理に関する深い知識。

このトレーニングコースは、実用的なアプリケーションでMachine Learningを適用したい人々のためのものです。

観客

このコースは統計学にある程度精通していてR（あるいはPythonや他の選ばれた言語）をプログラムする方法を知っているデータ科学者や統計学者のためのものです。このコースの重点は、データ/モデルの準備、実行、事後分析、および視覚化の実用面にあります。

目的は、職場でメソッドを適用することに興味がある参加者に、 Machine Learningへの実用的なアプリケーションを提供することです。

分野別の例は、研修を視聴者に関連させるために使用されます。

客観的：

参加者は、ビッグ データ セットを分析し、パターンを抽出し、結果に影響を与える適切な変数を選択できるため、予測結果を伴う新しいモデルが予測されます。

このインストラクターによるライブトレーニングは、複数の要因の因果関係を理解するためにDesign of Experiments (DoE)を使用することを希望する科学者を対象としています。

このトレーニングの終了時までに、参加者は以下のことができるようになります：

• 他のアプローチに対する計画実験の利点を理解する。
• 要因間の因果関係や相互作用を理解する
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• 実験を成功させるためのベストプラクティスとガイドラインを学ぶ
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