Los cursos de capacitación de estadísticas en vivo, dirigidos por instructores, demuestran a través de la discusión interactiva y práctica cómo aplicar los principios estadísticos a la resolución de problemas del mundo real.
El entrenamiento estadístico está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo remoto". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en España o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en España. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
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
El material cubierto fue interesante y el capacitador estaba bien informado.
Neghat Khan
Curso: Modelling and Forecasting for Government
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Buena relación con el público, explicación / presentación buena y accesible, y relaciona las cosas de "tecnología" con ejemplos de la vida real, lo que hace que las cosas sean más fáciles de entender.
Ray Rusike
Curso: Modelling and Forecasting for Government
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Me beneficié del excelente conocimiento del entrenador, ejemplos útiles.
Jonathan Harrison
Curso: Modelling and Forecasting for Government
Machine Translated
Los temas fueron relevantes para mi función y podré usar esto inmediatamente en mi trabajo y en el futuro.
Rani Nandra
Curso: Modelling and Forecasting for Government
Machine Translated
Él fue muy informativo y útil.
Pratheep Ravy
Curso: Predictive Modelling with R
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Realmente disfruté de la ayuda del entrenador.
Urszula Kuza
Curso: Tableau Advanced
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Recibo respuestas sobre todas mis preguntas.
Natalia Gladii
Curso: Data Analytics With R
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Una gran cantidad de problemas que pueden ser explorados después del entrenamiento
Klaudia Kłębek
Curso: Data Mining z wykorzystaniem R
Machine Translated
La capacitación fue adaptable y personalizada a nuestras necesidades.
Dominique Soulie
Curso: Minitab for Statistical Data Analysis
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Me gustaron los ejercicios ya que es la única forma de aprender, por repetición.
David Rushe
Curso: Tableau Advanced
Machine Translated
El capacitador estaba tan bien informado e incluyó áreas en las que estaba interesado.
Mohamed Salama
Curso: Data Mining & Machine Learning with R
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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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Una actualización muy coherente y sistemática sobre modelos de pronóstico y aplicaciones útiles.
Marco D'Alterio
Curso: Modelling and Forecasting for Government
Machine Translated
Disfruté el repaso de estadísticas y el uso de software para ejercicios.
Rabeeah Shah
Curso: Modelling and Forecasting for Government
Machine Translated
Me gustan los ejercicios realizados.
Nour Assaf
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
Realmente disfruté las muchas sesiones prácticas.
Jacek Pieczątka
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Me gustaron las nuevas ideas en el aprendizaje automático profundo.
Josip Arneric
Curso: Neural Network in R
Machine Translated
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
Machine Translated
Disfruté sobre todo los gráficos en R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Curso: Neural Network in R
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apertura, buen ambiente, cooperación con el maestro
PAA
Curso: Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych
Machine Translated
Conocimiento del conferenciante
Bartosz Stefańczyk
Curso: Minitab dla Statystyków i Analityków
Machine Translated
Realmente me beneficié de la flexibilidad del entrenador.
Irina Ostapenko
Curso: Statistics Level 2
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
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
Machine Translated
Tamil es muy buena persona, he aprendido mucho de él.
Aleksandra Szubert
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Me gustó la primera sesión. Muy intensivo y rápido.
Digital Jersey
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
La mayoría de las veces me gustó la paciencia de Tamil.
Laszlo Maros
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
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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Respondí todas las solicitudes de temas y tomé mucho tiempo para responder.
HSH Nordbank AG
Curso: Prognosen mit R
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Los ejercicios gratuitos.
Sabine Stammberger
Curso: Prognosen mit R
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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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buena interacción con el formador, intercambio dinámico de conocimiento
NIIT Limited
Curso: Data Analytics With R
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Los ejemplos prácticos fueron los más útiles.
Sean Kaukas
Curso: Introduction to R
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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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Estadísticas Subcategorías
Programa del curso Estadísticas
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
35 horas
This instructor-led, live training in España (online or onsite) is aimed at data analysts and anyone who is interested to learn how to use and integrate Tableau, Python, R, and SQL for data visualization and analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
7 horas
This instructor-led, live training in España (online or onsite) is aimed at scientists who wish to learn and use the Design of Experiments (DoE) to understand the cause-and-effect relationship between multiple factors.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the advantages of designed experiments over other approaches.
- Understand the cause-and-effect relationships and interactions between factors.
- Learn the best practices and guidelines for conducting successful experimentation.
21 horas
This instructor-led, live training in España (online or onsite) is aimed at anyone who wishes to learn and master the fundamentals of econometric analysis and modeling.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn and understand the fundamentals of econometrics.
- Utilize Eviews and risk simulators.
21 horas
R is a very popular, open source environment for statistical computing, data analytics and graphics. This course introduces R programming language to students. It covers language fundamentals, libraries and advanced concepts. Advanced data analytics and graphing with real world data.
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
14 horas
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.
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
- pronosticando el rendimiento futuro
- evaluar pronósticos
- convirtiendo los datos en decisiones comerciales basadas en la evidencia
- optimizando procesos
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
Lingüistas y programadores Formato del curso
Parte conferencia, discusión de la parte, práctica práctica pesada, pruebas ocasionales para calibrar la comprensión
14 horas
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.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
14 horas
Audience
Financial or market analysts, managers, accountants
Course Objectives
Facilitate and automate all kinds of financial analysis with Microsoft Excel
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
- Desarrolladores
- Analistas
- Quants
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- 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.
21 horas
R es un lenguaje de programación y un entorno de software para la computación estadística. Junto con R y Excel, los usuarios son capaces de implementar los estándares R Tidyverse y funciones R más potentes para mejorar la análisis de datos en Excel.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a los analistas de datos que desean programar en R para Excel.
Al final de este curso, los participantes podrán:
-
Reunir y mover datos entre Excel y R.
Utilice las características R Tidyverse y R para soluciones de análisis de datos en Excel.
Actualizar sus habilidades de ciencia de datos mediante el aprendizaje de R.
-
Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
-
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
14 horas
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.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
14 horas
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 ...
28 horas
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)
14 horas
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
35 horas
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.
14 horas
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.
28 horas
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
35 horas
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.
7 horas
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.
14 horas
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.
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 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.
28 horas
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.
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 .
28 horas
Este curso está dirigido a ingenieros de datos, tomadores de decisiones y analistas de datos y te llevará a crear parcelas muy eficaces utilizando R studio que atraen a los tomadores de decisiones y les ayudan a encontrar información oculta y tomar las decisiones correctas
14 horas
Mathematica consiste en 20 años de crear el motor de software matemático especializado más poderoso del mundo.
Su versatilidad lo hace útil no solo para hacer cálculos académicos básicos sino también para completar cálculos complicados, como la programación o presentaciones de datos numéricos.
Mathematica integra motores de software que realizan cálculos numéricos y simbólicos, así como software de análisis de gráficos, lenguaje de programación, formatos de documentos y la posibilidad de publicar los resultados de su trabajo.
Gracias a la multiplicidad de sus funciones, es una herramienta invaluable para matemáticos, físicos, biólogos, químicos, analistas financieros, sociólogos y muchas otras profesiones relacionadas con los datos.
Los participantes obtendrán habilidades para:
- cálculos de manera eficienterealizar
- entender los comandos del programa
- creando documentos de texto
- construir diagramas y gráficos
- presentaciones de datos
14 horas
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
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica intensiva, con un proyecto final
14 horas
Organización - Trabajo de laboratorio y ejemplos prácticos sobre datos reales
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