En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en estadística en vivo dirigidos por un instructor demuestran a través de la discusión interactiva y la práctica cómo aplicar los principios estadísticos para resolver problemas del mundo real.
La capacitación estadística está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Indiana o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Indiana.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
IN, Indianapolis - Lockerbie Marketplace
333 N. Alabama Street Suite 350, Indianapolis, united states, 46204
Con su cercanía a las autopistas y una infraestructura de transporte global dinámica, así como las comodidades del centro,...
Con su cercanía a las autopistas y una infraestructura de transporte global dinámica, así como las comodidades del centro, la oficina en Lockerbie Marketplace en la calle N. Alabama ofrece una gran accesibilidad. La oficina ocupa el tercer piso del inteligente edificio Sears en el corazón del distrito histórico de Indianápolis. Lockerbie Square es donde muchos inmigrantes se establecieron en Estados Unidos. Indianápolis (Indy) es una ciudad internacional en el condado de Marion que alberga a más de 500 empresas extranjeras. También cuenta con muchos eventos deportivos vibrantes, incluyendo el evento principal del automovilismo, el Indy 500. Indianápolis presume de ser una de las ciudades grandes menos costosas de Estados Unidos. La propiedad está ubicada cerca de Lockerbie Chatham Arch y del principal centro comercial de Massachusetts Avenue.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros y diseñadores de nivel intermedio que deseen utilizar DFSS para garantizar que la calidad esté integrada en el producto o proceso desde el comienzo de la fase de diseño.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios y conceptos del Diseño Six Sigma (DFSS).
Aprende 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 gestionar y liderar proyectos DFSS de manera efectiva.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (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 Lean los principios de Six Sigma.
Utilice las metodologías Six Sigma para mejorar la calidad del proceso eliminando las causas de los defectos y minimizando la variabilidad.
Integre las metodologías Lean y Six Sigma para lograr mejoras de procesos más eficientes y efectivas.
Enseñe Lean herramientas y técnicas básicas de Six Sigma que los Cinturones Amarillos pueden aplicar en proyectos de mejora de procesos, como 5S, Kaizen y mapeo de procesos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (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 Indiana (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 Indiana (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 Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos y a cualquier persona interesada en aprender a usar e integrar Tableau, Python, R y SQL para la visualización y el análisis de datos.
Al final de esta capacitación, 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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (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 Indiana (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 Indiana (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 Indiana (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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (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.
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
Audiencia
Analistas, investigadores, científicos, graduados y estudiantes y cualquiera que esté interesado en aprender cómo facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel.
Objetivos del Curso
Este curso ayudará a mejorar su familiaridad con Excel y las estadísticas y como resultado aumentar la eficacia y la eficiencia de su 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 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.
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 del blog, los tweets, los medios sociales y otras publicaciones digitales añaden continuamente a este creciente cuerpo de datos.
Este curso se centra en la extracción de información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas de lenguaje y procesamiento de lenguaje natural (NLP), combinamos conceptos y técnicas de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística computacional para entender 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 este entrenamiento los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) de fuentes dispares, a continuación, aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su significado.
Audiencia
Lingüistas y programadores
Formato del curso
Parte conferencia, discusión de la parte, práctica práctica pesada, pruebas ocasionales para calibrar la comprensión
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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (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 los principales programas comerciales hasta los 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 capacitación, los participantes podrán:
Comprender los fundamentos del lenguaje de programación R
Seleccione y utilice paquetes R y técnicas para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de la inversión y más
Solucionar problemas, integrar implementar y optimizar una aplicación R
Audiencia
Desarrolladores
Analistas
Quants
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
Esta capacitación tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desea agregar o elaborar más adelante, contáctenos para organizarlo.
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.
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 Indiana (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 Indiana (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 Indiana (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.
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
R es un lenguaje de programación libre de código abierto para la computación estadística, análisis de datos y gráficos. La investigación se utiliza por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia. R tiene una amplia variedad de paquetes para la 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 la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que deseen programar en Python y R para KNIME.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Planifique, cree e implemente modelos de aprendizaje automático en KNIME.
Tome decisiones basadas en datos para las operaciones.
Implementar proyectos de ciencia de datos de extremo a extremo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria. R se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en vivo.
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Profesionales bancarios con experiencia técnica
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. 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 aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. R se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático
Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas
Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con R
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Audiencia:
Dueños de negocios (gerentes de marketing, gerentes de producto, gerentes de base de clientes) y sus equipos; Profesionales del conocimiento del cliente.
Visión de conjunto:
El curso sigue el ciclo de vida del cliente, desde la adquisición de nuevos clientes, la gestión de los clientes existentes para la 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, incluyendo telecomunicaciones, seguros, medios y alta tecnología.
Formato:
Entrenamiento dirigido por el instructor durante cinco sesiones de medio día con ejercicios en clase y tareas. Puede ser entregado como un curso de aula o distancia (en línea).
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 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 los fundamentos de la programación R mientras exploran la codificación en R utilizando ejemplos financieros.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprenda los conceptos básicos de la programación R
Use R para manipular sus datos para realizar operaciones financieras básicas
Audiencia
Programadores
Profesionales de finanzas
Profesionales de TI
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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.
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 objetivo 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 formación sea pertinente para el público
Shiny es un paquete R de código abierto que proporciona un marco web para construir aplicaciones web interactivas usando R.
En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán a combinar ciencia de datos y desarrollo web usando Shiny, R y HTML.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Cree aplicaciones web interactivas con R usando Shiny
Audiencia
Científicos de datos
desarrolladores de sitios de Internet
Estadísticos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos que desean usar Stata y R para analizar big data para el análisis estadístico.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Cree modelos estadísticos para predecir variables y eventos de interés clave.
Genere visualizaciones descriptivas, tablas de resumen, frecuencias y más.
Gestionar y estructurar grandes bases de datos para prepararlas para el análisis de datos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean programar en R para Tableau.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Implemente Tableau analíticas con R.
Devuelve los valores a Tableau con algoritmos de aprendizaje en R.
Estructurar y visualizar funciones de R en Tableau.
Tome decisiones basadas en datos para las operaciones comerciales.
Descripción:
Este es un curso diseñado para enseñar a los usuarios de R cómo crear aplicaciones web sin necesidad de aprender HTML, Javascript y CSS.
Objetivo:
Cubre los conceptos básicos de cómo funcionan las aplicaciones brillantes.
Cubre todas las funciones de entrada / salida / renderizado / paneles de uso común de la biblioteca brillante.
Audiencia
Este curso ha sido creado para analistas, pronosticadores que desean introducir o mejorar pronósticos que pueden estar relacionados con la predicción de ventas, previsión económica, previsión tecnológica, gestión de la cadena de suministro y previsión de demanda o oferta.
Descripción
Este curso guía a los delegados a través de una serie de metodologías, marcos y algoritmos que son útiles para elegir cómo predecir el futuro basados en datos históricos.
Utiliza herramientas estándar como Microsoft Excel o algunos programas Open Source (especialmente el proyecto R).
Los principios cubiertos en este curso pueden ser implementados por cualquier software (por ejemplo, SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...).
Gol:
Dominar el trabajo de habilidad 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 el nivel avanzado y aprender los modelos estadísticos seleccionados. Formación toma problemas de análisis universal y se dedica a una industria específica
Audiencia:
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
Gol:
Conocimiento profundo sobre administración de clúster de Hadoop.
Este curso de capacitación es para personas que deseen aplicar Aprendizaje de la Máquina en aplicaciones prácticas.
Audiencia
Este curso es para científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con las estadísticas y saben cómo programar R (o Python u otro idioma elegido). El énfasis de este curso está en los aspectos prácticos de la preparación de datos / modelos, la ejecución, el análisis post hoc y la visualización.
El propósito es dar aplicaciones prácticas al Aprendizaje Automático a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo.
Se utilizan ejemplos específicos del sector para hacer que la formación sea relevante para el público.
Objetivo:
Los delegados serán capaces de analizar grandes conjuntos de datos, extraer patrones, elegir la variable correcta que impacte los resultados para que un nuevo modelo se pronostique con resultados predictivos.
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.
El curso está dirigido a cualquier persona interesada en el análisis estadístico. Proporciona familiaridad con Minitab y aumentará la eficacia y eficiencia de su análisis de datos y mejorará su conocimiento de estadísticas
Scilab es un lenguaje de alto nivel bien desarrollado, gratuito y de código abierto para la manipulación de datos científicos. Utilizado para estadísticas, gráficos y animación, simulación, procesamiento de señales, física, optimización y más, su estructura de datos central es la matriz, lo que simplifica muchos tipos de problemas en comparación con alternativas como FORTRAN y derivados C. Es compatible con lenguajes como C, Java y Python, por lo que es adecuado como un complemento de los sistemas existentes.
En esta capacitación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las ventajas de Scilab en comparación con alternativas como Matlab, los principios básicos de la sintaxis de Scilab, así como algunas funciones avanzadas, y la interfaz con otros lenguajes ampliamente utilizados, según la demanda. El curso concluirá con un breve proyecto centrado en el procesamiento de imágenes.
Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán las funciones básicas y algunas funciones avanzadas de Scilab y tendrán los recursos para continuar expandiendo su conocimiento.
Audiencia
Científicos e ingenieros de datos, especialmente con interés en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento facial
Formato del curso
Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica intensiva, con un proyecto final
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Indiana (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que deseen aplicar el análisis estadístico de Minitab a proyectos Six Sigma.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Utilice Minitab para realizar análisis estadísticos avanzados.
Aplicar la metodología Six Sigma a proyectos específicos.
Adquiera conocimientos sobre proyectos Six Sigma en todas las industrias.
Gol:
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 de minería de datos populares.
Este curso ha sido creado para tomadores de decisiones cuya meta principal no es hacer el cálculo y el análisis, sino entenderlos y ser capaces de elegir qué tipo de métodos estadísticos son relevantes en la planificación estratégica de la organización.
Por ejemplo, un participante potencial debe tomar la decisión de cuántas muestras se deben recoger antes de que puedan tomar la decisión de si el producto va a ser lanzado o no.
Si necesita un curso más largo que cubre los conceptos básicos de pensamiento estadístico tiene un vistazo a 5 días de "Estadísticas para los administradores" de formación.
Este curso ha sido creado para personas que requieren habilidades de estadísticas generales. Este curso puede ser adaptado a un área específica de experiencia como investigación de mercado, biología, fabricación, investigación del sector público, etc ...
Este curso de capacitación cubre estadísticas avanzadas. Explica la mayoría de las herramientas comúnmente utilizadas en investigación, análisis y pronóstico. Proporciona breves explicaciones de la teoría detrás de las fórmulas.
Este curso no se relaciona con ningún campo específico de conocimiento, pero puede adaptarse si todos los delegados tienen el mismo fondo y objetivos.
Algunas herramientas informáticas básicas se utilizan durante este curso (especialmente Excel y OpenOffice)
Este curso tiene como objetivo dar a los investigadores una comprensión de los principios de diseño estadístico y análisis y su relevancia para la investigación en una gama de disciplinas científicas.
Cubre algunos métodos probabilísticos y estadísticos, principalmente a través de ejemplos. Esta formación contiene alrededor del 30% de las conferencias, el 70% de las pruebas guiadas y los laboratorios.
En el caso de 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 cursos públicos, se utilizan ejemplos mixtos.
Aunque varios programas se utilizan durante este curso (Microsoft Excel a 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 puede ser impartido como un curso combinado, es decir, con tareas y asignaciones.
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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At the end of the class, we had a great overview of the language, we were provided tools to continue learning and were provided suggestions on how to continue learning. We covered AI/ML information.
Victor Prado - Global Knowledge Network Training Ltd
Curso - R
Great knowledge of the content, good examples, great rapport with the class and very understanding if anyone needed extra help. Willing to stop and go back to explain things again and in a manner in which could be easily understood.
Martina O'Neill - Tech NorthWest Skillnet
Curso - Tableau Advanced
Mr Andrew easily understood and responded so well to participants' answers.
Junaidah Ahmad - GAS MALAYSIA DISTRIBUTION SDN BHD
Curso - Market Forecasting
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
Curso - Predictive Modelling with R
Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
Curso - Introduction to R with Time Series Analysis
that i was getting my all answers and knowledge i want.
Ismail Ahli - Dubai Civil Aviation Authority
Curso - R for Statistical Analysis
Ahora me siento más seguro con la codificación. Nunca lo había hecho antes, pero ahora entiendo que no es ciencia espacial y que puedo hacerlo cuando sea necesario.
Anna - Birmingham City University
Curso - Foundation R
Traducción Automática
The pace was just right and the relaxed atmosphere made candidates feel at ease to ask questions.
Rhian Hughes - Public Health Wales NHS Trust
Curso - Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R
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
The subject matter and the pace were perfect.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso - Programming with Big Data in R
Realmente me beneficié de los ejemplos prácticos de la vida real.
Wioleta
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 genuinely was benefit from the flexibility of the trainer.
Irina Ostapenko
Curso - Statistics Level 2
I genuinely enjoyed the many hands-on sessions.
Jacek Pieczątka
Curso - Administrator Training for Apache Hadoop
Very tailored to needs.
Yashan Wang
Curso - Data Mining with R
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