Los cursos de capacitación en vivo Statistics en línea o presenciales dirigidos por instructores demuestran a través de discusiones interactivas y práctica cómo aplicar los principios de la estadística a la resolución de problemas del mundo real.
Statistics La formación está disponible como "Formación en vivo en línea" o "Formación en directo in situ". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Tulsa o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Tulsa.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Tulsa, Ok
100 E 2nd Street, Tulsa, United States, 74103
Accesible por las autopistas I‑444, I‑244 y US‑75. El Aeropuerto Internacional de Tulsa se encuentra a aproximadamente 8 millas. El lugar ofrece opciones de estacionamiento con valet o por cuenta propia y está a poca distancia a pie del transporte público.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tulsa (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 Tulsa (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 Tulsa (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 capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tulsa (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean tener una comprensión fundamental de Six Sigma y Lean principios para integrarlos y mejorar los procesos comerciales.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Obtener una comprensión sólida de los principios de Six Sigma Lean.
Utilizar metodologías de Six Sigma para mejorar la calidad del proceso eliminando las causas de defectos y minimizando la variabilidad.
Integrar metodologías de Lean y Six Sigma para lograr mejoras procesuales más eficientes y efectivas.
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 el mapeo de procesos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tulsa (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 Tulsa (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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tulsa (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean tener una comprensión más profunda de la metodología Six Sigma y sus principios y dominar el proceso DMAIC.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Adquirir conocimientos más allá de los principios básicos cubiertos en el curso de Cinturón Blanco.
Domina el proceso DMAIC y aprende herramientas avanzadas de Six Sigma.
Aprenda a contribuir de manera efectiva a un equipo de proyecto Six Sigma y colabore con cinturones verdes y negros.
Aplique las metodologías Six Sigma a los procesos de negocio del mundo real para mejorar.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tulsa (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de nivel principiante que deseen tener una comprensión básica de la metodología Six Sigma y sus principios.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprenda los conceptos básicos de Six Sigma y aprenda el proceso DMAIC.
Comprender las funciones y responsabilidades específicas de un Cinturón Blanco en el contexto de un proyecto Six Sigma.
Aprenda a aplicar los principios de Six Sigma para identificar oportunidades de mejora y apoyar proyectos Six Sigma dentro de una organización.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tulsa (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos que desean aprender y usar el Design of Experiments (DoE) para comprender la relación de causa y efecto entre múltiples factores.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender las ventajas de los experimentos diseñados sobre otros enfoques.
Comprender las relaciones de causa y efecto y las interacciones entre los factores.
Conozca las mejores prácticas y pautas para llevar a cabo una experimentación exitosa.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tulsa (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.
R es un entorno muy popular y de código abierto para la computación estadística, la analítica de datos y la gráfica. Este curso introduce 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.
Analistas, investigadores, científicos, graduados y estudiantes y cualquier persona que esté interesada en aprender cómo facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel.
Objetivos del curso
Este curso le ayudará a mejorar su familiaridad con Excel y las estadísticas y, como resultado, a aumentar la eficacia y la eficiencia de su trabajo o investigación.
Este curso describe cómo utilizar el Analysis ToolPack en Microsoft Excel, funciones estadísticas y cómo realizar procedimientos estadísticos básicos. Explicará qué son las limitaciones Excel y cómo superarlas.
El análisis de datos es una herramienta crucial en los negocios de hoy en día. Nos centraremos en el desarrollo de habilidades para el análisis práctico de datos. El objetivo es ayudar a los delegados a dar respuestas basadas en datos empíricos a las siguientes preguntas:
¿Qué ha pasado?
Procesamiento y análisis de datos
Producción de visualizaciones de datos informativos
¿Qué pasará?
Previsión del rendimiento futuro
Evaluación de pronósticos
¿Qué debería pasar?
Convertir los datos en decisiones empresariales basadas en la evidencia
Optimización de 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 se prefiere. Podemos trabajar con usted para impartir el curso que mejor se adapte a sus 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
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de RRHH y especialistas en contratación que deseen utilizar métodos analíticos para mejorar el rendimiento de la organización. Este curso cubre enfoques cualitativos, cuantitativos, empíricos y estadísticos.
Formato del curso
Charla y discusión interactiva.
Muchos ejercicios y práctica.
Opciones de personalización del curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de RRHH que deseen utilizar métodos analíticos para mejorar el rendimiento de la organización. Este curso cubre enfoques cualitativos, cuantitativos, empíricos y estadísticos.
Formato del curso
Charla y discusión interactiva.
Muchos ejercicios y práctica.
Opciones de personalización del curso
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Dominar la habilidad trabajar de forma independiente con el programa SPSS para uso avanzado, cuadros de diálogo y sintaxis del lenguaje de comandos para las técnicas analíticas seleccionadas.
Los destinatarios:
Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todos aquellos que quieran adquirir la capacidad de utilizar el paquete SPSS y de nivel avanzado y aprender los modelos estadísticos seleccionados. La formación toma problemas de análisis universales y está dedicada a una industria específica
El curso está dirigido a especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en un entorno de sistema distribuido
Goal:
Conocimiento profundo en Hadoop administración de clústeres.
This instructor-led, live training in Tulsa (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and statisticians who wish to prepare data, build models, and apply machine learning techniques effectively in their professional domains.
By the end of this training, participants will be able to:
Understand and implement various Machine Learning algorithms.
Prepare data and models for machine learning applications.
Conduct post hoc analyses and visualize results effectively.
Apply machine learning techniques to real-world, sector-specific scenarios.
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.
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 dirigido a personas que ya tienen experiencia en ciencia de datos y estadística. Las explicaciones dadas están diseñadas para servir como un recordatorio para aquellos que ya están familiarizados con los conceptos o para informar a aquellos con una formación adecuada.
La formación "Mathematica - introducción, visualización y presentación de datos" está dirigida a participantes con conocimientos matemáticos básicos. Mathematica, como potente motor matemático, permite realizar cálculos efectivos, crear documentos de texto, construir gráficos y presentar datos. Los participantes adquirirán habilidades prácticas en el trabajo con Mathematica, usado, m.in, en matemáticas, física, biología, análisis financiero y otros campos.
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 Brinda familiaridad con Minitab e incrementará la efectividad y eficiencia de su análisis de datos y mejorará su conocimiento de las estadísticas .
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.
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 para científicos de datos y estadísticos que ya tienen habilidades básicas de codificación R & C++ y código R y necesitan habilidades avanzadas de codificación R
El propósito es impartir un curso práctico de programación avanzada de R a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo.
Se utilizan ejemplos específicos del sector para que la capacitación sea relevante para el público.
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Tulsa (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.
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 tomadores de decisiones cuyo objetivo principal no es realizar el cálculo y el análisis, sino comprenderlos y poder elegir qué tipo de métodos estadísticos son relevantes en la planificación estratégica de la organización.
Por ejemplo, un posible participante debe tomar una decisión sobre la cantidad de muestras que se deben recolectar antes de poder decidir si el producto se lanzará o no.
Si necesita un curso más largo que cubra los conceptos básicos del pensamiento estadístico, eche un vistazo a la capacitación de 5 días sobre " 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 formación cubre estadística avanzada. Explica la mayoría de las herramientas comúnmente utilizadas en la investigación, el análisis y la predicción. Proporciona breves explicaciones de la teoría detrás de las fórmulas.
Este curso no se relaciona con ningún campo específico del conocimiento, pero se puede adaptar si todos los delegados tienen la misma formación y objetivos.
Durante este curso se utilizan algunas herramientas informáticas básicas (en particular Excel y OpenOffice)
Este curso tiene como objetivo brindar a los investigadores una comprensión de los principios del diseño y análisis estadístico y su relevancia para la investigación en una variedad de disciplinas científicas.
Abarca algunos métodos probabilísticos y estadísticos, principalmente a través de ejemplos. Esta formación contiene alrededor del 30% de las clases magistrales, el 70% de los cuestionarios guiados y los laboratorios.
En el caso de un curso cerrado, podemos adaptar los ejemplos y materiales a una rama específica (como pruebas de psicología, sector público, biología, genética, etc.)
En el caso de los cursos públicos, se utilizan ejemplos mixtos.
Aunque se utilizan varios programas durante este curso (Microsoft Excel para SPSS, Statgraphics, etc.), su enfoque principal es la comprensión de los principios y procesos que guían la investigación, el razonamiento y la conclusión.
Este curso se puede impartir como un curso combinado, es decir, con tareas y tareas.
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
Este es un curso diseñado para enseñar a los usuarios de R cómo crear aplicaciones web sin necesidad de aprender HTML , script Java y CSS entre navegadores.
Objetivo:
Cubre los conceptos básicos de cómo funcionan las aplicaciones Shiny.
Cubre todas las funciones de entrada / salida / renderizado / paneles comúnmente utilizadas de la biblioteca Shiny.
Este entrenamiento en vivo dirigido por instructor en Tulsa (en línea o en el sitio) está dirigido a analistas de datos y profesionales de negocios de nivel intermedio que desean realizar pronósticos de series de tiempo y automatizar flujos de trabajo de análisis de datos utilizando R.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Entender los fundamentos de las técnicas de pronóstico en R.
Aplicar modelos de suavizado exponencial y 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 comerciales e investigativas.
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).
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Testimonios (25)
La variación con ejercicio y mostrando.
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Weronika creó un ambiente realmente amigable e informal. La formación incluyó una gran cantidad de transferencia de conocimientos útiles, ejercicios de habilidades técnicas y teoría, así como las mejores prácticas y orientaciones sobre cómo manejar nuestros propios datos.
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Realmente disfruté los ejercicios de transmisión manual.
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El ritmo fue justo y el ambiente relajado hizo que los candidatos se sintieran cómodos para hacer preguntas.
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el tema fue bien presentado y de manera ordenada.
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Curso - Introduction to R with Time Series Analysis
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Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training meeting clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!.
Xiaoyuan Geng - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso - Programming with Big Data in R
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A lot of knowledge - theoretical and practical.
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Curso - Forecasting with R
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Luke Pontin
Curso - Data and Analytics - from the ground up
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El estilo flexible y amigable. Aprender exactamente lo que era útil y relevante para mí.
Jenny
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Irina Ostapenko
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