Cursos de Estadísticas

El análisis de datos es la ciencia de analizar datos sin procesar para obtener información y tendencias. Tableau es una herramienta líder de inteligencia empresarial y visualización de datos, mientras que SQL es el lenguaje más utilizado para consultar bases de datos. Junto con dos de los lenguajes de programación más populares para la ciencia de datos, Python y R, Tableau y SQL brindan una solución sólida e integral que puede ayudar a visualizar y analizar datos de manera efectiva.Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) 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 podrán:

Realice análisis de datos utilizando Python, R y SQL. Cree conocimientos a través de la visualización de datos con Tableau. Tome decisiones basadas en datos para las operaciones comerciales.

Formato del Curso

Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.

Design of Experiments (DoE) es un método que permite a los científicos e ingenieros estudiar y comprender la relación entre múltiples factores o variables de entrada sobre respuestas o variables de salida.Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) 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 podrán:

Comprender las ventajas de los experimentos diseñados sobre otros enfoques. Comprender las relaciones de causa y efecto y las interacciones entre los factores. Aprenda las mejores prácticas y pautas para llevar a cabo una experimentación exitosa.

Formato del Curso

Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

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La econometría es la aplicación de datos económicos y métodos estadísticos para proporcionar un análisis cuantitativo de los fenómenos económicos.Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a cualquier persona que desee aprender y dominar los fundamentos del análisis y el modelado econométrico.Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Aprender y comprender los fundamentos de la econometría. Utilizar Eviews y simuladores de riesgo.

Formato del Curso

Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

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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

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

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Audience Financial or market analysts, managers, accountants Course Objectives Facilitate and automate all kinds of financial analysis with Microsoft Excel

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.

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.

Formato del curso

Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Customización de Curso

Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.

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.

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)

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

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.

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.

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 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 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.

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.

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.

SPSS es un software para editar y analizar 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 .

Tableau ayuda a las personas a ver y comprender datos .

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

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

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

Organización - Trabajo de laboratorio y ejemplos prácticos sobre datos reales