Cursos de Análisis predictivo

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Programas de los Cursos de Análisis predictivo

Código Nombre Duración Información General
Piwik Introducción a Piwik 21 horas Audiencia Analista web Analistas de datos Investigación de mercado Profesionales de marketing y ventas Administradores del sistema Formato de curso Conferencia de parte, discusión parcial, práctica práctica intensa  
matlabpredanalytics Matlab for Predictive Analytics 21 horas Predictive analytics is the process of using data analytics to make predictions about the future. This process uses data along with data mining, statistics, and machine learning techniques to create a predictive model for forecasting future events. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Matlab to build predictive models and apply them to large sample data sets to predict future events based on the data. By the end of this training, participants will be able to: Create predictive models to analyze patterns in historical and transactional data Use predictive modeling to identify risks and opportunities Build mathematical models that capture important trends Use data to from devices and business systems to reduce waste, save time, or cut costs Audience Developers Engineers Domain experts Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
matlabdsandreporting Fundamentos de MATLAB, Ciencia de datos y generación de informes 126 horas En la primera parte de esta capacitación, cubrimos los fundamentos de MATLAB y su función como lenguaje y plataforma. Se incluye en esta discusión una introducción a la sintaxis, arreglos y matrices de MATLAB, visualización de datos, desarrollo de guiones y principios orientados a objetos. En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, hacemos comparaciones entre el uso de MATLAB y el uso de otras herramientas como hojas de cálculo, C, C ++ y Visual Basic. En la tercera parte de la capacitación, los participantes aprenden a optimizar su trabajo al automatizar el procesamiento de datos y la generación de informes. A lo largo del curso, los participantes pondrán en práctica las ideas aprendidas a través de ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al final de la capacitación, los participantes tendrán un conocimiento completo de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlo para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización. Las evaluaciones se llevarán a cabo durante todo el curso para medir el progreso. Formato del curso El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, incluidas discusiones de casos, inspección de código de muestra e implementación práctica. Nota Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos de muestra previamente organizadas. Si tiene requisitos específicos, contáctenos para hacer arreglos.
apachemdev Apache Mahout para Desarrolladores 14 horas Audiencia Desarrolladores involucrados en proyectos que usan el aprendizaje automático con Apache Mahout. Formato Manos en la introducción al aprendizaje de la máquina. El curso se imparte en un formato de laboratorio basado en casos reales de uso práctico.
d2dbdpa De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo 21 horas Audiencia Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted. Está dirigido principalmente a los tomadores de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar. No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo. Modo de entrega Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto. Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes Contenido y software utilizados Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles. Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.
kdd Descubrir Conocimiento en Bases de Datos 21 horas El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de descubrir conocimiento útil de una colección de datos. Las aplicaciones de la vida real para esta técnica de minería de datos incluyen marketing, detección de fraude, telecomunicaciones y fabricación. En este curso, presentamos los procesos involucrados en KDD y llevamos a cabo una serie de ejercicios para practicar la implementación de esos procesos. Audiencia      Analistas de datos o cualquier persona interesada en aprender a interpretar datos para resolver problemas Formato del curso      Después de una discusión teórica sobre KDD, el instructor presentará casos de la vida real que requieren la aplicación de KDD para resolver un problema. Los participantes prepararán, seleccionarán y limpiarán conjuntos de datos de muestra y utilizarán sus conocimientos previos sobre los datos para proponer soluciones basadas en los resultados de sus observaciones.
datamodeling Reconocimiento de Patrones 35 horas Este curso proporciona una introducción en el campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se trata de aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática. El curso es interactivo e incluye muchos ejercicios prácticos, comentarios de los instructores y pruebas de los conocimientos y habilidades adquiridos. Audiencia      Analistas de datos      Estudiantes de doctorado, investigadores y profesionales
appliedml Aprendizaje Automático Aplicado 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.
bigdatar Programación con Big Data en R 21 horas
intror Introducción a R con Análisis de Series Temporales 21 horas R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
predmodr Análisis Predictivo con R 14 horas R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
bigdatabicriminal Big Data Business Intelligence for Criminal Intelligence Analysis 35 horas Advances in technologies and the increasing amount of information are transforming how law enforcement is conducted. The challenges that Big Data pose are nearly as daunting as Big Data's promise. Storing data efficiently is one of these challenges; effectively analyzing it is another. In this instructor-led, live training, participants will learn the mindset with which to approach Big Data technologies, assess their impact on existing processes and policies, and implement these technologies for the purpose of identifying criminal activity and preventing crime. Case studies from law enforcement organizations around the world will be examined to gain insights on their adoption approaches, challenges and results. By the end of this training, participants will be able to: Combine Big Data technology with traditional data gathering processes to piece together a story during an investigation Implement industrial big data storage and processing solutions for data analysis Prepare a proposal for the adoption of the most adequate tools and processes for enabling a data-driven approach to criminal investigation Audience Law Enforcement specialists with a technical background Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
aifortelecom AI Awareness for Telecom 14 horas AI is a collection of technologies for building intelligent systems capable of understanding data and the activities surrounding the data to make "intelligent decisions". For Telecom providers, building applications and services that make use of AI could open the door for improved operations and servicing in areas such as maintenance and network optimization. In this course we examine the various technologies that make up AI and the skill sets required to put them to use. Throughout the course, we examine AI's specific applications within the Telecom industry. Audience Network engineers Network operations personnel Telecom technical managers Format of the course     Part lecture, part discussion, hands-on exercises

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CursoFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Aprendizaje Automático Aplicado - ZaragozaMié, 2018-03-14 09:303730EUR / 3930EUR
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MongoDB for Developers Madrid Mar, 2018-03-06 09:30 2520EUR / 3420EUR
Red Neuronal en R Zaragoza Jue, 2018-03-15 09:30 3357EUR / 3557EUR
Agile Software Testing Madrid Mié, 2018-03-21 09:30 2430EUR / 3330EUR
Introducción MoDAF/NAF Madrid Vie, 2018-03-23 09:30 1422EUR / 1972EUR
Hadoop for Data Analysts Valencia Jue, 2018-06-14 09:30 3672EUR / 3872EUR

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