Cursos de Curso de Scilab

El Tidyverse es una colección de paquetes R versátiles para limpiar, procesar, modelar y visualizar datos. Algunos de los paquetes incluidos son: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr y tibble.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en Tidyverse.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Realice análisis de datos y cree visualizaciones atractivas
• Sacar conclusiones útiles de diversos conjuntos de datos de datos de muestra
• Filtrar, clasificar y resumir datos para responder preguntas exploratorias
• Convierta los datos procesados en gráficos de líneas informativas, gráficos de barras, histogramas
• Importe y filtre datos de diversas fuentes de datos, incluidos los archivos Excel, CSV y SPSS

Audiencia

• Principiantes al lenguaje R
• Principiantes para el análisis de datos y la visualización de datos

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a cualquier persona que desee aprender y dominar los fundamentos del análisis y modelado econométrico.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aprenda y comprenda los fundamentos de la econometría.
• Utilice Eviews y simuladores de riesgo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a profesionales de RR. Este curso cubre enfoques cualitativos y cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

SPSS es un software para editar y analizar datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a profesionales de recursos humanos y especialistas en reclutamiento que desean utilizar métodos analíticos para mejorar el desempeño organizacional. Este curso cubre enfoques cualitativos y cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.

Este curso cubre temas avanzados en la programación de R.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios que desean automatizar el comercio con el comercio algorítmico, Python y R.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Emplee algoritmos para comprar y vender valores en incrementos especializados rápidamente.
• Reduzca los costos asociados con el comercio utilizando el comercio algorítmico.
• Supervise automáticamente los precios de las acciones y realice operaciones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos y analistas de datos que desean programar en R y Python para la detección de valores atípicos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Identifique si los datos son una anomalía o un valor esperado.
• Implemente algoritmos para la detección de anomalías.
• Utilizar diversas técnicas y métodos para detectar anomalías.

Big Data es un término que se refiere a las soluciones destinadas a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrolladas por Go ogle inicialmente, estas soluciones de Big Data han evolucionado e inspirado a otros proyectos similares, muchos de los cuales están disponibles como código abierto. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que deseen programar con R en SAS para el análisis de conglomerados.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Uso del análisis de clústeres para la minería de datos
• Sintaxis maestra de R para soluciones de agrupación en clústeres.
• Implemente agrupaciones jerárquicas y no jerárquicas.
• Tome decisiones basadas en datos para ayudar a mejorar las operaciones comerciales.

El análisis de datos es una herramienta crucial en los negocios de hoy. Nos enfocaremos en el desarrollo de habilidades para el práctico análisis de datos. El objetivo es ayudar a los delegados a dar respuestas basadas en evidencia a preguntas:

¿Lo que ha sucedido?

• procesamiento y análisis de datos
• produciendo visualizaciones informativas de datos

¿Lo que sucederá?

• pronosticando el rendimiento futuro
• evaluar pronósticos

¿Qué debería pasar?

• convirtiendo los datos en decisiones comerciales basadas en la evidencia
• optimizando procesos

El curso en sí se puede impartir como un curso presencial de 6 días o de forma remota durante un período de semanas, si así lo prefiere. Podemos trabajar con usted para ofrecerle el curso que mejor se adapte a sus necesidades.

R es un entorno de código abierto muy popular para la computación estadística, el análisis de datos y los gráficos. Este curso presenta el lenguaje de programación R a los estudiantes.  Cubre los fundamentos del lenguaje, las bibliotecas y los conceptos avanzados.  Análisis de datos avanzados y gráficos con datos del mundo real.

Audiencia

Desarrolladores / análisis de datos

Duración

3 días

Formato

Conferencias y prácticas

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados ​​en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para finanzas usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
• Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
• Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
• Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo utilizando R

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados ​​en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
• Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca
• Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca
• Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando R

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica