Los cursos de formación en vivo de R (R Language), en línea o presenciales, dirigidos por un instructor, demuestran a través de la práctica varios aspectos del lenguaje R, incluidos los fundamentos de la programación en R, la programación avanzada en R y R para Data Analysis y Data Visualization. Nuestros ejercicios de capacitación tocan problemas del mundo real y soluciones en áreas como Finance, Banca y Seguros. Los cursos de formación de NobleProg R van desde cursos para principiantes hasta cursos avanzados y son populares entre las empresas que desean adoptar R para desarrollar aplicaciones Machine Learning y Deep Learning.
La formación de R está disponible como "formación en vivo en línea" o "formación en vivo 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 Washington D.C. o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Washington D.C..
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
Washington DC - NW Conference Center
20 F St NW, Washington, United States, 20001
El lugar está ubicado en Capitol Hill, en F Street NW, con fácil acceso en coche por Massachusetts Avenue y la I‑395; hay estacionamiento de pago en el sitio y en garajes cercanos. Desde el Aeropuerto Ronald Reagan (DCA), a unas 5 millas, un taxi o rideshare por la I‑395 Norte tarda entre 15 y 20 minutos. Desde el Aeropuerto Internacional Dulles (IAD), a unas 26 millas, el trayecto por la Dulles Access Road e I‑66/I‑395 dura aproximadamente entre 35 y 45 minutos. El transporte público es muy conveniente: la estación de Metro Union Station (línea roja) está a una cuadra, y múltiples rutas de Metrobus circulan por las calles F, H y G NW.
Paramount Building
1775 I St NW, Washington, United States, 20006
El lugar se encuentra en el corazón del centro de DC, en el edificio Paramount, sobre I Street NW, accesible por la I-395, la US-1 o por Pennsylvania Avenue. Los visitantes pueden utilizar garajes públicos cercanos, como el de Colonial Parking adyacente al edificio. Desde el Aeropuerto Nacional Ronald Reagan (DCA), el trayecto en coche dura entre 10 y 15 minutos vía George Washington Memorial Parkway y Maine Avenue SW. El transporte público es excelente: el edificio está a 3 minutos a pie de la estación Farragut West (líneas Azul, Naranja y Plateada), y varias líneas de Metrobus operan por las calles I, K y 17, facilitando el acceso sin coche.
Washington, DC - Regus One Franklin Square
1300 I Street NW, Suite 400E, Washington, United States, 20005
El lugar se encuentra en One Franklin Square, en el centro de Washington, DC, con fácil acceso en coche por Massachusetts Avenue o I‑395 y estacionamiento de pago en garajes dentro del complejo Franklin Square. Desde el Aeropuerto Nacional Ronald Reagan (DCA), a unas 5 millas, un taxi o rideshare por la I‑395 tarda entre 15 y 20 minutos. Desde el Aeropuerto Internacional Dulles (IAD), a unas 26 millas, el trayecto por Dulles Access Road e I‑66/I‑395 dura aproximadamente entre 35 y 45 minutos. En transporte público, la estación de metro McPherson Square (líneas Orange, Silver y Blue) está a dos cuadras a pie, y varias rutas de Metrobus circulan por I Street NW, ofreciendo acceso cómodo al lugar.
R Markdown es un marco de autoría que combina código R ejecutable con texto narrativo para crear documentos dinámicos y reproducibles.
Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a usuarios principiantes e intermedios de R que desean generar informes automatizados y dinámicos utilizando R Markdown para documentación interna, publicaciones científicas o publicación web.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
Crear documentos R Markdown con fragmentos de código R incrustados y texto con formato.
Generar salidas en múltiples formatos incluyendo HTML, PDF y Word.
Utilizar informes parametrizados y lógica condicional para generar contenido dinámico.
Personalizar la apariencia del documento con temas, plantillas y LaTeX para presentaciones profesionales.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor póngase en contacto con nosotros para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos y a cualquier persona que esté interesada en aprender a usar e integrar Tableau, Python, R y SQL para la visualización y el análisis de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Realice análisis de datos con Python, R y SQL.
Cree información a través de la visualización de datos con Tableau.
Tome decisiones basadas en datos para las operaciones comerciales.
Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor en Washington D.C. (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que desean limpiar y analizar datos, realizar proyecciones estadísticas y crear visualizaciones informativas utilizando estas herramientas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Entender los conceptos básicos de Python, R, Power Query y Power BI para el análisis de datos.
Limpie y organice conjuntos de datos utilizando Python y Power Query.
Realizar análisis y proyecciones estadísticas con R.
Crear paneles e informes profesionales con Power BI.
Integrar y analizar datos de múltiples fuentes de manera efectiva.
Shiny es un paquete R que permite a los usuarios construir aplicaciones web interactivas y dinámicas directamente desde R, sin requerir conocimientos de JavaScript o frameworks web complejos.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea u onsite) está destinada a usuarios intermedios de R que desean construir y deployar aplicaciones web personalizadas utilizando Shiny para la visualización de datos, la interacción del usuario y el informe.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Crear aplicaciones web interactivas usando Shiny y R.
Diseñar interfaces de usuario con elementos reactivos e inputs dinámicos.
Incorporar visualizaciones de datos y características de informes en las aplicaciones de Shiny.
Deployear y compartir aplicaciones de Shiny localmente o en línea mediante Shiny Server u Open Cloud.
Formato del Curso
Conferencia interactiva y discusión.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Washington D.C. (en línea o en el lugar) está dirigido a profesionales de informática de nivel intermedio a avanzado que desean aprovechar Stata para el análisis estadístico e integrarlo con R.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Utilizar Stata de manera efectiva para el análisis de datos y la modelización estadística.
Comparar las funcionalidades de Stata con SPSS y R.
Integrar Stata con R para una informática estadística perfecta.
Desarrollar y automatizar flujos de trabajo utilizando Stata y R.
R es un entorno de código abierto muy popular para la informática estadística, análisis de datos y gráficos. 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 y gráficos avanzados con datos del mundo real.
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
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que deseen programar en R para Excel.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Alternar y mover datos entre Excel y R.
Use las características de R Tidyverse y R para soluciones de análisis de datos en Excel.
Amplíe sus habilidades de análisis de datos aprendiendo R.
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 capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocios que desean automatizar el comercio con operaciones algorítmicas, Python y R.
Al final de esta formación, 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.
Monitoree automáticamente los precios de las acciones y realice operaciones.
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 Washington D.C. (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel principiante que desean usar la programación R para manipular datos, realizar análisis de datos básicos y crear visualizaciones atractivas para obtener información.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los conceptos básicos de R Programming.
Aplicar los procesos fundamentales de la ciencia de datos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (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.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Washington D.C. (en línea o presencial) está destinada a profesionales principiantes que desean dominar los fundamentos de R y cómo trabajar con datos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Comprender el entorno de programación R e la interfaz de RStudio.
Importar, manipular y explorar conjuntos de datos utilizando comandos y paquetes de R.
Ejecutar análisis estadísticos básicos y resumir datos.
Generar visualizaciones usando tanto R base como ggplot2.
Gestionar espacios de trabajo, scripts y paquetes de manera efectiva.
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 dirigido por un instructor, en vivo en Washington D.C. (en línea o presencial), está destinado a científicos de datos que deseen programar en Python y R para KNIME.
Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
Planificar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático en KNIME.
Tomar decisiones basadas en datos para las operaciones.
Implementar proyectos de ciencia de datos desde el principio hasta el final.
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).
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 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.
Shiny es un paquete de código abierto de R que proporciona un marco web para crear aplicaciones web interactivas utilizando R.
En este entrenamiento dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán a combinar la ciencia de datos y el desarrollo web usando Shiny, R y HTML.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
Crear aplicaciones web interactivas con R utilizando Shiny
Público
Científicos de datos
Desarrolladores web
Estadísticos
Formato del curso
Parte teoría, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on
Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a analistas de datos que desean usar Stata y R para analizar grandes volúmenes de datos con fines estadísticos.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
Crear modelos estadísticos para predecir variables y eventos de interés clave.
Generar visualizaciones descriptivas, tablas resumen, frecuencias y más.
Administrar y estructurar grandes bases de datos para prepararse para el análisis de datos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
Esta formación presencial impartida por un instructor en Washington D.C. (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean programar en R para Tableau.
Implementar análisis de Tableau con R.
Devolver valores a Tableau mediante algoritmos de aprendizaje en R.
Estructurar y visualizar funciones de R en Tableau.
Tomar decisiones basadas en datos para las operaciones comerciales.
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
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.
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).
Leer más...
Última Actualización:
Testimonios (16)
a multitude of points
Joanna - Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Zywnosciowej-PIB
Curso - Statistical Analysis with Stata and R
Fue informativo y útil
Brenton - Lotterywest
Curso - Building Web Applications in R with Shiny
Traducción Automática
Muchos ejemplos y ejercicios relacionados con el tema de la formación.
Tomasz - Ministerstwo Zdrowia
Curso - Advanced R Programming
Traducción Automática
Realmente disfruté los ejercicios de transmisión manual.
Yunfa Zhu - Environmental and Climate Change Canada
Curso - Foundation R
Traducción Automática
El ritmo fue justo y el ambiente relajado hizo que los candidatos se sintieran cómodos para hacer preguntas.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
Traducción Automática
el tema fue bien presentado y de manera ordenada.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Curso - Introduction to R with Time Series Analysis
Traducción Automática
It was very informative and professionally held. Wojteks knowledge level was so advanced that he could basically answer any question and he was willing to put effort into fitting the training to my personal needs.
Sonja Steiner - BearingPoint GmbH
Curso - R Programming for Data Analysis
Traducción Automática
I really enjoyed the knowledge of the trainer.
Stephanie Seiermann
Curso - R
Traducción Automática
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
Traducción Automática
A lot of knowledge - theoretical and practical.
Anna Alechno
Curso - Forecasting with R
Traducción Automática
I enjoyed the Excel sheets provided having the exercises with examples. This meant that if Tamil was held up helping other people, I could crack on with the next parts.
Luke Pontin
Curso - Data and Analytics - from the ground up
Traducción Automática
El estilo flexible y amigable. Aprender exactamente lo que era útil y relevante para mí.
Jenny
Curso - Advanced R
Traducción Automática
I liked the new insights in deep machine learning.
Cursos de Fin de Semana de R en Washington D.C., Capacitación por la Tarde de R en Washington D.C., R con instructor en Washington D.C., R coaching en Washington D.C., Cursos Privados de R en Washington D.C., R boot camp en Washington D.C., Clases de R en Washington D.C., Capacitador de R en Washington D.C., Clases Particulares de R en Washington D.C., Cursos de Formación de R en Washington D.C., Capacitación de Fin de Semana de R en Washington D.C., Cursos por la Tarde de R en Washington D.C., R en sitio en Washington D.C., Instructor de R en Washington D.C.Cursos de Fin de Semana de R Language en Washington D.C., Capacitación por la Tarde de R Language en Washington D.C., R Language con instructor en Washington D.C., Capacitación de Fin de Semana de R Language en Washington D.C., Capacitador de R Language en Washington D.C., Instructor de R Language en Washington D.C., Cursos Privados de R Language en Washington D.C., Cursos de Formación de R Language en Washington D.C., R Language boot camp en Washington D.C., R Language en sitio en Washington D.C., Cursos por la Tarde de R Language en Washington D.C., Clases de R Language en Washington D.C., R Language coaching en Washington D.C., Clases Particulares de R Language en Washington D.C.
.jpg)
.jpg)
