Los cursos de capacitación en estadísticas locales, con instructor, en vivo, demuestran a través de la discusión interactiva y practican cómo aplicar los principios de estadística a la resolución de problemas del mundo real La capacitación en estadísticas está disponible como "capacitación en vivo en el sitio" o "capacitación remota en vivo" El entrenamiento en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en España o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en España La capacitación remota en vivo se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo NobleProg Su proveedor local de capacitación.
Se abarcaron otros temas adicionales que se sugirieron
German Alonso Durango Colmenares
Curso:Capacitación de Administrador para Apache Hadoop
Aprender a usar la herramienta
JOSÉ ALBERTO PABELLO ALAMILLA - Walmart
Curso:Tableau Avanzado
Los campos calculados y diversos usos
HUMBERTO IBARRA GARCIA - Walmart
Curso:Tableau Avanzado
Muy adaptado a las necesidades.
Yashan Wang
Curso:Data Mining with R
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Realmente disfruté trabajando 1: 1 con Gunner.
Bryant Ives
Curso:Introduction to R
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Un repaso muy coherente y sistemático sobre modelos de pronóstico y aplicaciones útiles.
Marco D'Alterio
Curso:Modelling and Forecasting for Government
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Disfruté el repaso de estadísticas y el uso de software para ejercicios.
Rabeeah Shah
Curso:Modelling and Forecasting for Government
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Me gustan los ejercicios realizados.
Nour Assaf
Curso:Data Mining and Analysis
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El ejercicio práctico y la capacidad del entrenador para explicar temas complejos en términos simples.
youssef chamoun
Curso:Data Mining and Analysis
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Aprendí sobre muchas técnicas que no sabía antes.
Alexandra Torok
Curso:Modelling and Forecasting for Government
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La información brindada fue interesante y la mejor parte fue hacia el final cuando recibimos datos de Durex y trabajamos en datos con los que estamos familiarizados y realizamos operaciones para obtener resultados.
Jessica Chaar
Curso:Data Mining and Analysis
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En general, me gustó que el entrenador diera ejemplos en vivo.
Simon Hahn
Curso:Administrator Training for Apache Hadoop
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Realmente disfruté de las grandes competencias de Trainer.
Grzegorz Gorski
Curso:Administrator Training for Apache Hadoop
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Realmente disfruté las muchas sesiones prácticas.
Jacek Pieczątka
Curso:Administrator Training for Apache Hadoop
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Me gustaron las nuevas ideas en el aprendizaje automático profundo.
Josip Arneric
Curso:Neural Network in R
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Obtuvimos algunos conocimientos sobre NN en general, y lo que fue más interesante para mí fueron los nuevos tipos de NN que son populares hoy en día.
Tea Poklepovic
Curso:Neural Network in R
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Disfruté sobre todo los gráficos en R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Curso:Neural Network in R
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Realmente me beneficié de la flexibilidad del entrenador.
Irina Ostapenko
Curso:Statistics Level 2
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El estilo flexible y amigable. Aprendiendo exactamente lo que fue útil y relevante para mí.
Jenny Tickner
Curso:Advanced R
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Disfruté las hojas de Excel proporcionadas teniendo los ejercicios con ejemplos. Esto significaba que si Tamil se retrasaba ayudando a otras personas, podría seguir con las siguientes partes.
Luke Pontin
Curso:Data and Analytics - from the ground up
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Aprendiendo a usar excel correctamente
Torin Mitchell
Curso:Data and Analytics - from the ground up
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La forma en que el capacitador hizo que los temas complejos fueran fáciles de entender.
Adam Drewry
Curso:Data and Analytics - from the ground up
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Instrucción detallada y completa dada por un experto experimentado y claramente conocedor sobre el tema.
Justin Roche
Curso:Data and Analytics - from the ground up
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Tamil es muy buena persona, he aprendido mucho de él.
Aleksandra Szubert
Curso:Data and Analytics - from the ground up
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Me gustó la primera sesión. Muy intensivo y rápido.
Digital Jersey
Curso:Data and Analytics - from the ground up
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La mayoría de las veces me gustó la paciencia de Tamil.
Laszlo Maros
Curso:Data and Analytics - from the ground up
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Realmente me beneficié de los ejemplos prácticos de la vida real.
Wioleta (Vicky) Celinska-Drozd
Curso:Data and Analytics - from the ground up
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Un montón de conocimiento: teórico y práctico.
Anna Alechno
Curso:Forecasting with R
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Realmente me gustaron sus conocimientos y ejemplos prácticos.
Irina Tulgara
Curso:Forecasting with R
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Descripción y comprensión de cuán grande es el tema.
British American Shared Services Europe BAT GBS Finance, WER/Centre/EEMEA
Curso:Forecasting with R
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Los ejemplos prácticos fueron los más útiles.
Sean Kaukas
Curso:Introduction to R
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Los ejercicios prácticos fueron extremadamente beneficiosos.
Vascutek Ltd
Curso:Minitab for Statistical Data Analysis
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El uso de ejemplos, aunque incluso estos se demostraron a una velocidad considerable.
Vascutek Ltd
Curso:Minitab for Statistical Data Analysis
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Disfruté el segundo día que hicimos muchos ejemplos de medición R & R.
Vascutek Ltd
Curso:Minitab for Statistical Data Analysis
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Realmente me gustaron los ejercicios: el uso de Minicab.
Vascutek Ltd
Curso:Minitab for Statistical Data Analysis
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Michael the trainer es muy conocedor y habilidoso sobre el tema de Big Data y R. Es muy flexible y personaliza rápidamente la capacitación que satisface las necesidades de los clientes. Él también es muy capaz de resolver problemas técnicos y de temas sobre la marcha. Fantástico y profesional entrenamiento !.
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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Realmente disfruté la presentación de nuevos paquetes.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso:Programming with Big Data in R
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El tutor, el Sr. Michael An, interactuó muy bien con la audiencia, la instrucción fue clara. El tutor también profundiza para agregar más información en función de las solicitudes de los estudiantes durante la capacitación.
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso:Programming with Big Data in R
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El tema y el ritmo fueron perfectos.
Tim - Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Curso:Programming with Big Data in R
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Buena visión general de R y una buena variedad de temas. El entrenador estaba feliz de responder todas las preguntas.
Symphony EYC
Curso:R
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Realmente disfruté el conocimiento del entrenador.
Stephanie Seiermann
Curso:R
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Fue muy informativo y profesionalmente celebrado. El nivel de conocimiento de Wojteks era tan avanzado que básicamente podía responder cualquier pregunta y estaba dispuesto a esforzarse en adaptar el entrenamiento a mis necesidades personales.
Sonja Steiner - BearingPoint GmbH
Curso:R Programming for Data Analysis
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Fue muy práctico, pasamos la mitad del tiempo haciendo cosas en Clouded / Hardtop, ejecutando comandos diferentes, revisando el sistema, etc. Los materiales adicionales (libros, sitios web, etc.) fueron realmente apreciados, tendremos que seguir aprendiendo. Las instalaciones fueron bastante divertidas y muy prácticas, la configuración del clúster desde cero fue realmente buena.
Ericsson
Curso:Administrator Training for Apache Hadoop
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Me gustaron mucho los ejercicios de modelado de series temporales.
Teleperformance
Curso:Data Analytics With R
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Nueva herramienta que es "R" y me parece interesante saber la existencia de dicha herramienta para el análisis de datos.
Michael Lopez - Teleperformance
Curso:Data Analytics With R
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La herramienta fue interesante y veo el uso. Me gustaría aprender más sobre eso.
Teleperformance
Curso:Data Analytics With R
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La capacitación se sintió muy personal y personalizada para lo que quería de ella. Era tan crítico que me sentía cómodo al hacer todas las preguntas que necesitaba, y el capacitador fue capaz de responder competentemente a todas mis preguntas. Fue una muy buena descripción de técnicas estadísticas útiles y hubo un buen equilibrio entre la teoría estadística y cómo usar minitab.
Cambridge Consultants
Curso:Minitab for Statistical Data Analysis
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Muchos ejercicios prácticos.
Ericsson
Curso:Administrator Training for Apache Hadoop
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Herramienta de gestión de ambari. Capacidad para discutir experiencias prácticas de Hadoop de otros casos de negocios que no sean las telecomunicaciones.
Ericsson
Curso:Administrator Training for Apache Hadoop
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En general me gustó el entrenador de conocimientos.
SAP Business Objects
Curso:Statistics Level 1
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| Código | Nombre | Duración | Información General |
|---|---|---|---|
| mrkfct | Pronóstico de Mercado | 14 horas | 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 ...) |
| dmmlr | Minería de Datos y Aprendizaje Automático con R | 14 horas | 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 . |
| dlfinancewithr | Aprendizaje Profundo para las Finanzas (con R) | 28 horas | 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 |
| mlfinancer | Aprendizaje Automático para Finanzas (con R) | 28 horas | 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 |
| intermediaterforfinance | Intermedio R para Finanzas | 21 horas | 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 conceptos avanzados de programación en R mientras caminan a través de la codificación en R utilizando ejemplos financieros. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: - Implementar técnicas avanzadas de programación R - Use R para manipular sus datos para realizar operaciones financieras más avanzadas Audiencia - Programadores - Profesionales de finanzas - Profesionales de TI Formato del curso - Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica |
| rforfinance | R Programación para Finanzas | 28 horas | 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. |
| mlbankingr | Aprendizaje Automático para la Banca (con R) | 28 horas | 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 |
| tidyverse | Introducción a la visualización de datos con Tidyverse y R | 7 horas | 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 |
| radvml | Aprendizaje Automático Avanzado con R | 21 horas | En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas para el aprendizaje automático con R a medida que avanzan en la creación de una aplicación en el mundo real. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: - Utiliza técnicas como el ajuste de hiperparámetros y el aprendizaje profundo - Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisadas - Ponga un modelo en producción para usar en una aplicación más grande Audiencia - Desarrolladores - Analistas - Científicos de datos Formato del curso - Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica |
| danagr | Datos y análisis: desde cero | 42 horas | 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. |
| nlpwithr | Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con R | 21 horas | 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 |
| advr | Avanzada R | 7 horas | Este curso cubre temas avanzados en programación R . |
| intror | Introducción a R con Análisis de Series Temporales | 21 horas | 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 . |
| predmodr | Análisis Predictivo con R | 14 horas | 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 . |
| rprogda | Programación R para el Análisis de Datos | 14 horas | Este curso es parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología) |
| dataar | Análisis de Datos con R | 21 horas | [R](http://www.r-project.org/) 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. Audiencia Desarrolladores / análisis de datos Duración 3 días Formato Conferencias y prácticas |
| rintrob | Introducción R para Biólogos | 28 horas | 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 también ha encontrado seguidores entre estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación informática que les resulta fácil de usar Su popularidad se debe al uso creciente de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar modelos financieros R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos . |
| webappsr | Creación de Aplicaciones Web en R con Shiny | 7 horas | 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. |
| bspkrintro | Fundamentos de R | 21 horas | R es un lenguaje de programación libre de código abierto para la informática 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 encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para varios objetivos, como fijar los precios de los anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una gran variedad de paquetes para la minería de datos. |
| rlang | R | 21 horas | R es un lenguaje de programación de fuente abierta 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 también ha encontrado seguidores entre estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación informática que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso creciente de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos. |
| MLFWR1 | Fundamentos de Aprendizaje Automático con R | 14 horas | El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de los métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso de la plataforma de programación R y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Aprendizaje de Máquinas, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y Validar los resultados. Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences. |
| bigdatar | Programación con Big Data en R | 21 horas | Big Data es un término que se refiere a soluciones destinadas a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrolladas inicialmente por Google, estas soluciones de Big Data han evolucionado e inspirado otros proyectos similares, muchos de los cuales están disponibles como de código abierto. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. |
| dataminr | Minería de Datos con R | 14 horas | R es un lenguaje de programación de fuente abierta 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. |
| rprogadv | Programación Avanzada de R | 7 horas | 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 |
| rneuralnet | Red Neuronal en R | 14 horas | Este curso es una introducción a la aplicación de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software R-project. |
| mrkanar | Análisis de Marketing con R | 21 horas | 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). |
| dlforbankingwithr | Aprendizaje Profundo para la Banca (con R) | 28 horas | 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 |
| frcr | Pronosticar con R | 14 horas | Este curso permite a los delegados automatizar completamente el proceso de pronóstico con R |
| rintro | Introducción a R | 21 horas | R es un lenguaje de programación libre de código abierto para la informática 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 encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para varios objetivos, como fijar los precios de los anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una gran variedad de paquetes para la minería de datos. Este curso cubre la manipulación de objetos en R incluyendo la lectura de datos, el acceso a paquetes R, la escritura de funciones R, y la elaboración de gráficos informativos. Incluye el análisis de datos utilizando modelos estadísticos comunes. El curso enseña cómo utilizar el software R (http://www.r-project.org) tanto en una línea de comandos como en una interfaz gráfica de usuario (GUI). |
| rdataana | R para Análisis de Datos e Investigación | 7 horas | Audiencia - Gerentes - Desarrolladores - Científicos - Estudiantes Formato del curso Instrucción y discusión en línea o talleres cara a cara |
| Curso | Fecha | Precio del Curso [A distancia / Presencial] |
|---|---|---|
| Data Mining with R - Madrid | Mar, 2018-11-06 09:30 | 3500EUR / 4100EUR |
| R Programming for Data Analysis - Valencia | Mié, 2018-11-28 09:30 | 3500EUR / 4100EUR |
| Statistical Thinking for Decision Makers - Barcelona | Jue, 2018-11-29 09:30 | 1750EUR / 2150EUR |
| Predictive Modelling with R - Bilbao | Lun, 2018-12-10 09:30 | 3500EUR / 4100EUR |
| Statistical Quality Analysis - Málaga | Jue, 2018-12-13 09:30 | 1750EUR / 2150EUR |
| Curso | Ubicación | Fecha | Precio del Curso [A distancia / Presencial] |
|---|---|---|---|
| One Day Workshop for PEAP Authentication of Windows 7 Supplicant using a Cisco Switch as Authenticator and Windows 2008 R2 Server | Madrid | Vie, 2018-11-09 09:30 | 1350EUR / 1750EUR |
| Programming with Big Data in R | Madrid | Mar, 2018-11-13 09:30 | 4725EUR / 5525EUR |
| Node.js for JavaScript Developers | Málaga | Lun, 2018-11-19 09:30 | 4050EUR / 4850EUR |
| Apache Solr - Full-Text Search Server | Barcelona | Mié, 2018-11-21 09:30 | 2700EUR / 3300EUR |
| Administering and Optimizing HipHop Virtual Machine (HHVM) | Barcelona | Mar, 2019-01-22 09:30 | 2700EUR / 3300EUR |
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