Cursos de Estadísticas en Texas

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Texas (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros y diseñadores de nivel intermedio que desean utilizar DFSS para garantizar que la calidad esté incorporada en el producto o proceso desde el comienzo de la fase de diseño.

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

• Comprender los principios y conceptos del Diseño Six Sigma (DFSS).
• Aprenda las metodologías DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar, Controlar) y DMADV (Definir, Medir, Analizar, Diseñar, Verificar).
• Aplicar herramientas y técnicas DFSS para diseñar y optimizar procesos.
• Desarrollar habilidades para administrar y liderar proyectos DFSS de manera efectiva.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Texas (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean obtener una comprensión profunda de la metodología Six Sigma DMAIC a nivel Black Belt.

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

• Desarrollar una comprensión integral de las fases de definición, medición, análisis, mejora y control con un enfoque en proyectos complejos.
• Adquiera experiencia en técnicas avanzadas de análisis estadístico para la toma de decisiones basada en datos.
• Lidere proyectos Six Sigma a gran escala y administre equipos de proyecto de manera efectiva.
• Implemente mejoras significativas en los procesos que se alineen con los objetivos y estrategias de la organización.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Texas (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean tener una comprensión integral de la metodología DMAIC y prepararse para el papel de un Cinturón Verde Six Sigma efectivo.

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

• Obtenga un conocimiento profundo de las fases de Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar de Six Sigma.
• Aplique una amplia gama de herramientas y técnicas Six Sigma de manera efectiva dentro de cada fase de DMAIC.
• Realizar e interpretar análisis estadísticos para la mejora de procesos.
• Planifique, ejecute y gestione un proyecto Six Sigma.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Texas está diseñada para profesionales principiantes que desean tener una comprensión fundamental de los principios de Six Sigma y Lean para integrarlos e mejorar procesos empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Obtener una comprensión sólida de los principios de Six Sigma Lean.
• Utilizar metodologías Six Sigma para mejorar la calidad del proceso eliminando las causas de defectos y minimizando variabilidades.
• Integrar metodologías Lean y Six Sigma para lograr mejoras más eficientes y efectivas en los procesos.
• Enseñar herramientas y técnicas básicas de Lean Six Sigma que los cinturones amarillos pueden aplicar en proyectos de mejora de procesos, como 5S, Kaizen, y mapeo del proceso.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Texas (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen comprender los principios de Six Sigma y Lean para liderar proyectos significativos de mejora de procesos en sus organizaciones.

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

• Desarrollar una comprensión integral de cómo se pueden integrar las metodologías Lean y Six Sigma para la mejora de procesos.
• Obtenga conocimientos profundos y habilidades de aplicación en las fases de Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar.
• Aplicar herramientas estadísticas avanzadas para la toma de decisiones basada en datos y el análisis de procesos.
• Liderar y gestionar Lean proyectos Six Sigma de manera efectiva.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Texas (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen adquirir las habilidades para manejar proyectos complejos de Six Sigma y asumir un papel de liderazgo en implementaciones de Six Sigma y Lean.

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

• Desarrollar una comprensión profunda de las metodologías y herramientas avanzadas de Six Sigma y Lean.
• Liderar proyectos complejos de mejora de procesos que se alineen con las estrategias organizacionales.
• Realice análisis estadísticos complejos y tome decisiones basadas en datos.
• Liderar eficazmente las iniciativas de cambio y construir una cultura de mejora continua.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel principiante que desean obtener una comprensión más profunda del método Six Sigma y sus principios, así como dominar el proceso DMAIC.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Adquirir conocimientos que van más allá de los principios básicos cubiertos en el curso White Belt.
• Dominar el proceso DMAIC y aprender herramientas avanzadas de Six Sigma.
• Aprender a contribuir efectivamente al equipo de proyecto de Six Sigma y colaborar con Green Belts y Black Belts.
• Aplicar los métodos de Six Sigma a procesos empresariales del mundo real para mejorarlos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea u onsite) está destinado a profesionales principiantes que desean tener una comprensión básica del método Six Sigma y sus principios.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Entender las bases del Six Sigma y aprender el proceso DMAIC.
• Comprender los roles y responsabilidades específicos de un Cinturón Blanco en el contexto de un proyecto Six Sigma.
• Aprender a aplicar los principios de Six Sigma para identificar oportunidades de mejora y apoyar proyectos Six Sigma dentro de una organización.

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Texas (en línea o presencial) está orientada a científicos que desean aprender y usar el Design of Experiments (DoE) para comprender la relación de causa y efecto entre múltiples factores.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las ventajas de los experimentos diseñados sobre otros enfoques.
• Entender las relaciones de causa y efecto e interacciones entre factores.
• Aprender las mejores prácticas y directrices para llevar a cabo experimentaciones exitosas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Texas (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.

R es un entorno muy popular y de código abierto para el cálculo estadístico, análisis de datos e gráficos. Este curso introduce el lenguaje de programación R a los estudiantes. Cubre fundamentos del lenguaje, bibliotecas y conceptos avanzados. Análisis de datos avanzado y graficación con datos del mundo real.

Auditorio

Desarrolladores / análisis de datos

Duración

3 días

Formato

Conferencias y prácticas

Público Objetivo

Analistas, investigadores, científicos, graduados, estudiantes y cualquier persona interesada en aprender a facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel.

Objetivos del Curso

Este curso mejorará tu familiaridad con Excel y la estadística, lo que aumentará la efectividad y eficiencia de tu trabajo o investigación.

Este curso describe cómo usar el Analysis ToolPack en Microsoft Excel, funciones estadísticas y cómo realizar procedimientos estadísticos básicos. Explicará las limitaciones de Excel y cómo superarlas.

El análisis de datos es una herramienta crucial en los negocios hoy en día. Nos centraremos en desarrollar habilidades para un análisis de datos práctico y manos a la obra. El objetivo es ayudar a los delegados a dar respuestas basadas en evidencia a las siguientes preguntas:

¿Qué ha sucedido?

• procesamiento y análisis de datos
• creación de visualizaciones informativas de los datos

¿Qué ocurrirá?

• pronóstico del desempeño futuro
• evaluación de pronósticos

¿Qué debería suceder?

• transformar datos en decisiones empresariales basadas en evidencia
• optimización de procesos

El curso se puede impartir como un curso presencial de 6 días o remotamente a lo largo de varias semanas si así se prefiere. Podemos trabajar contigo para adaptar el curso a tus necesidades.

Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en forma de texto. Las publicaciones de blog, los tweets, las redes sociales y otras publicaciones digitales se suman continuamente a este creciente cuerpo de datos.

Este curso en vivo dirigido por un instructor se centra en extraer información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas R Language y Natural Language Processing (NLP), combinamos conceptos y técnicas de ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística computacional para comprender algorítmicamente el significado detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) a partir de fuentes dispares, y luego aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su importancia.

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para medir la comprensión

Este entrenamiento en vivo (en línea u on-site) dirigido por un instructor está destinado a profesionales de RRHH y especialistas en reclutamiento que desean utilizar métodos analíticos para mejorar el rendimiento organizacional. El curso abarca enfoques cualitativos así como cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Audiencia

• Analistas financieros o de mercado, gerentes, contadores

Objetivos del Curso

• Facilite y automatice todo tipo de análisis financieros con Microsoft Excel

R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde programas comerciales básicos hasta sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar R para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

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

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación R
• Seleccione y utilice paquetes y técnicas de R para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etcétera).
• Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de las inversiones y mucho más
• Solución de problemas, integración, implementación y optimización de una aplicación de R

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas
• Quants

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

Nota

• Esta formación pretende dar solución a algunos de los principales problemas a los que se enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desea agregar o desarrollar más, comuníquese con nosotros para organizarlo.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales de RRHH que deseen utilizar métodos analíticos para mejorar el rendimiento organizacional. Este curso abarca 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 formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este curso cubre temas avanzados en programación con R.

Goal:

Dominar la habilidad de trabajar independientemente con el programa SPSS para un uso avanzado, cuadros de diálogo y sintaxis del lenguaje de comandos para técnicas analíticas seleccionadas.

Destinatarios:

Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todos aquellos que deseen adquirir la capacidad de usar el paquete SPSS a un nivel avanzado y aprender los modelos estadísticos seleccionados. La formación aborda problemas de análisis universales y se dedica a una industria específica.

Público objetivo:

El curso está destinado a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en un entorno de sistema distribuido.

Goal:

Conocimientos profundos sobre la administración del clúster Hadoop.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Texas (en línea o presencial) está destinada a científicos de datos y estadísticos de nivel intermedio que desean preparar datos, construir modelos y aplicar técnicas de aprendizaje automático efectivamente en sus dominios profesionales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender e implementar diversos algoritmos de Machine Learning.
• Preparar datos y modelos para aplicaciones de aprendizaje automático.
• Efectuar análisis post hoc y visualizar resultados de manera efectiva.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático a escenarios reales específicos del sector.

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.

Objetivo:

Los delegados podrán analizar conjuntos de datos grandes, extraer patrones, elegir la variable adecuada que impacta en los resultados, con el fin de predecir un nuevo modelo con resultados predictivos.

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

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

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

Este curso está destinado a personas que ya tienen un背景似乎在中途被切断了。为了更好地帮助您，我需要完整的输入文本以提供准确的翻译。请提供剩余的部分或确认是否可以基于现有信息进行翻译。如果这些就是所有的内容，并且"Statistics"和"Programming"等占位符应该保留不变，我可以继续完成现有的翻译任务。请指示下一步。 由于提供的内容似乎不完整，我将基于已有文本进行翻译：

Este curso está destinado a personas que ya tienen un antecedente en ciencia de datos y estadística. Las explicaciones dadas están diseñadas para servir como recordatorio para aquellos que ya están familiarizados con los conceptos o informar a quienes tienen un antecedente adecuado.

Audiencia

Propietarios de Business (gerentes de marketing, gerentes de productos, gerentes de base de clientes) y sus equipos; Perspectivas de clientes profesionales.

Visión general

El curso sigue el ciclo de vida del cliente desde la adquisición de nuevos clientes, la gestión de los clientes existentes para obtener rentabilidad, la retención de buenos clientes y, finalmente, la comprensión de qué clientes nos están dejando y por qué. Trabajaremos con datos reales (si son anónimos) de una variedad de industrias que incluyen telecomunicaciones, seguros, medios y alta tecnología.

Formato

Capacitación dirigida por un instructor a lo largo de cinco sesiones de medio día con ejercicios en clase y tareas. Se puede entregar como un aula o un curso a distancia (en línea).

El curso está dirigido a cualquier persona interesada en el análisis estadístico. Proporciona familiaridad con Minitab y aumentará la efectividad y eficiencia de tu análisis de datos, mejorando tus conocimientos estadísticos.

R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto para cálculo estadístico, análisis de datos e gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos en corporaciones y academia. R tiene una amplia variedad de paquetes para elaminer los datos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas para Machine Learning con R a medida que avanzan en la creación de una aplicación del mundo real.

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

• Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisado
• Aplique la agrupación en clústeres y la clasificación para realizar predicciones basadas en datos del mundo real.
• Visualice los datos para obtener información rápidamente, tomar decisiones y perfeccionar aún más el análisis.
• Mejore el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Ponga un modelo en producción para usarlo en una aplicación más grande.
• Aplique técnicas avanzadas de aprendizaje automático para responder preguntas relacionadas con datos de redes sociales, big data y más.

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 también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para varios objetivos, como establecer precios de anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

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 también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática que lo encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Este curso es una introducción al uso de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software R-project.

Este curso está diseñado para científicos de datos y estadísticos que ya poseen habilidades básicas en programación con R y necesitan adquirir habilidades avanzadas en R.

El objetivo es proporcionar un curso práctico de programación avanzada en R a los participantes interesados en aplicar estos métodos en su trabajo.

Se utilizan ejemplos específicos por sector para hacer que la capacitación sea relevante para el público.

Este curso es parte del conjunto de habilidades de Científico de Datos (Dominio: Datos y Tecnología)

Organización – Trabajo práctico y ejemplos en datos reales

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Texas (en línea o en el sitio) está orientado a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean realizar análisis estadísticos utilizando SPSS para interpretar datos con precisión, realizar pruebas estadísticas complejas y generar información significativa.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de SPSS y gestionar conjuntos de datos de manera eficiente.
• Realizar análisis estadísticos descriptivos e inferenciales.
• Realizar pruebas t, ANOVA, MANOVA, regresión y análisis de correlación.
• Aplicar pruebas no paramétricas, análisis de componentes principales y análisis factorial para la interpretación avanzada de datos.

Goal:

Aprender a trabajar con SPSS a nivel de independencia

Los destinatarios:

Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todos aquellos que quieran adquirir la capacidad de utilizar el paquete SPSS y aprender técnicas populares de minería de datos.

Este curso ha sido creado para toma de decisiones cuyo objetivo principal no es realizar los cálculos y el análisis, sino comprenderlos y ser capaces de elegir qué métodos estadísticos son relevantes en la planificación estratégica de la organización.

Por ejemplo, un participante potencial necesita tomar una decisión sobre cuántas muestras deben recogerse antes de poder decidir si se lanzará el producto o no.

Si necesitas un curso más largo que cubra los conceptos básicos del pensamiento estadístico, echa un vistazo al curso de 5 días "Statistics para Gerentes".

Este curso ha sido creado para personas que requieren habilidades generales de estadística. Este curso se puede adaptar a un área específica de especialización como investigación de mercado, biología, fabricación, investigación del sector público, etc.

Este curso de capacitación abarca estadísticas avanzadas. Explica la mayoría de las herramientas comúnmente utilizadas en investigación, análisis y pronósticos. Proporciona explicaciones breves sobre la teoría detrás de las fórmulas.

Este curso no se relaciona con ningún campo específico del conocimiento, pero puede adaptarse si todos los delegados tienen el mismo antecedente y objetivos.

Durante este curso se utilizan algunas herramientas básicas de computadora (notablemente Excel y OpenOffice)

Este curso busca proporcionar a los investigadores un entendimiento de los principios del diseño y análisis estadístico y su relevancia para la investigación en una variedad de disciplinas científicas.

Se cubren algunos conceptos de probabilidad y métodos estadísticos, principalmente mediante ejemplos. Esta capacitación contiene aproximadamente un 30% de conferencias, un 70% de exámenes guiados y laboratorios.

En el caso de cursos cerrados, podemos adaptar los ejemplos y materiales a una rama específica (como pruebas psicológicas, sector público, biología, genética, etc...).

En el caso de cursos públicos, se utilizan ejemplos mixtos.

Aunque diversos softwares se usan durante este curso (como SPSS, Statgraphics, etc...) su enfoque principal es comprender los principios y procesos que guían la investigación, el razonamiento y las conclusiones.

Este curso puede ser impartido como un curso híbrido, es decir, con tareas y trabajos prácticos.

Tableau ayuda a las personas a ver y comprender los datos.

Tableau ayuda a las personas a ver y comprender los datos.

Público objetivo

Formato del curso

Al final de esta formación, los participantes podrán:

En este entrenamiento interactivo y en vivo, los participantes aprenderán a manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en el Tidyverse.

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

• Principiantes en el lenguaje R
• Principiantes en el análisis de datos y visualización de datos

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

• Realizar análisis de datos y crear visualizaciones atractivas
• Sacar conclusiones útiles de diversos conjuntos de datos de muestra
• Filtrar, ordenar y resumir datos para responder preguntas exploratorias
• Convertir datos procesados en gráficos informativos como líneas, barras, histogramas
• Importar y filtrar datos de diversas fuentes de datos, incluyendo Excel, CSV y archivos SPSS

Descripción: 

Este es un curso diseñado para enseñar a los usuarios de R cómo crear aplicaciones web sin necesidad de aprender scripts cruzados entre navegadores HTML, Java y CSS.

Objetivo:

Se cubren los conceptos básicos de cómo funcionan las aplicaciones Shiny.

Se abordan todas las funciones comúnmente utilizadas de entrada/salida/renderizado/paneles desde la biblioteca Shiny.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a analistas de datos y profesionales empresariales de nivel intermedio que desean realizar pronósticos de series temporales y automatizar flujos de trabajo de análisis de datos utilizando R.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de las técnicas de pronóstico en R.
• Aplicar suavizado exponencial y modelos ARIMA para el análisis de series temporales.
• Utilizar el paquete ‘forecast’ para generar modelos de pronóstico precisos.
• Automatizar flujos de trabajo de pronóstico para aplicaciones empresariales e investigativas.

Audiencia

• gerentes
• Desarrolladores
• científicos
• estudiantes

Formato del curso

instrucción y discusión en línea O talleres presenciales

R es un lenguaje de programación gratuito 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 también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática a los que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para diversos objetivos, como fijar precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Este curso cubre la manipulación de objetos en R, incluida la lectura de datos, el acceso a paquetes de R, la escritura de funciones de R y la creación de gráficos informativos. Incluye el análisis de datos utilizando modelos estadísticos comunes. El curso enseña a utilizar el software R (https://www.r-project.org) tanto en una línea de comandos como en una interfaz gráfica de usuario (GUI).