Analizando datos financieros en Excel

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.

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 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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o en el sitio) está dirigida a cualquier persona que desee aprender y dominar los fundamentos del análisis y modelado econométrico.

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

• Aprenda y comprenda los fundamentos de la econometría.
• Utilice Eviews y simuladores de riesgo.

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.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales de RRHH que deseen utilizar métodos analíticos para mejorar el rendimiento organizacional. Este curso abarca enfoques cualitativos y cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Audiencia

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

Visión general

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

Formato

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

Audiencia

• gerentes
• Desarrolladores
• científicos
• estudiantes

Formato del curso

instrucción y discusión en línea O talleres presenciales

R es un lenguaje de programación gratuito de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática a los que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para diversos objetivos, como fijar precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

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

R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática que lo encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

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

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

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

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

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en España (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.

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

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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

Público objetivo

Formato del curso

Al final de esta formación, los participantes podrán:

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

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

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

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

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