Cursos de Stata en Minnesota

Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Minnesota (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.

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minnesota (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que desean analizar grandes conjuntos de datos con Stata.

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

• Cree modelos estadísticos para predecir variables y eventos de interés clave.
• Genere visualizaciones descriptivas, tablas de resumen, frecuencias y mucho más.
• Administre y estructure grandes conjuntos de datos, listos para el análisis de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que desean usar Stata y R para analizar big data para el análisis estadístico.

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

• Cree modelos estadísticos para predecir variables y eventos de interés clave.
• Genere visualizaciones descriptivas, tablas de resumen, frecuencias y mucho más.
• Gestionar y estructurar grandes bases de datos para prepararlas para el análisis de datos.