Cursos de Cluster Analysis with R and SAS

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.

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos que desean programar en SAS para la gestión avanzada de datos, el análisis de datos y más.

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

• Domina las macros para escribir programas eficientes SAS.
• Entrene un modelo y haga predicciones sobre datos no vistos con modelos predictivos.
• Cree gráficos y diagramas para la visualización de datos.

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.

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.

Curso puede ser proporcionado con cualquier herramienta, incluyendo libre de código abierto de minería de datos de software y aplicaciones

este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a analistas de datos y científicos de datos que deseen implementar técnicas de análisis de datos más avanzadas para la minería de datos mediante python.

al final de esta formación, los participantes podrán:

• comprender áreas importantes de minería de datos, incluyendo la minería de reglas de asociación, análisis de sentimiento de texto, Resumen de texto automático y detección de anomalías de datos.
• compare e implemente diversas estrategias para resolver problemas de minería de datos en el mundo real.
• comprender e interpretar los resultados.  

Format del curso

Conferencia y discusión
• Interactive.
• muchos ejercicios y prácticas.
implementación práctica de
• en un entorno de laboratorio en vivo.

Course

• para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.

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 tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia, los participantes aprenderán a construir un Data Vault.

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

• Comprenda la arquitectura y los conceptos de diseño detrás de Data Vault 2.0 y su interacción con Big Data, NoSQL e IA.
• Utilice técnicas de almacenamiento de datos para permitir la auditoría, el seguimiento y la inspección de datos históricos en un almacén de datos.
• Desarrolle un proceso ETL (Extracción, Transformación, Carga) coherente y repetible.
• Construya e implemente almacenes altamente escalables y repetibles.

Este curso está dirigido a ingenieros y tomadores de decisiones que trabajan en la minería de datos y el descubrimiento de conocimientos.

Aprenderá a crear parcelas eficaces y formas de presentar y representar sus datos de una manera que atraiga a los tomadores de decisiones y les ayude a entender la información oculta.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a científicos de datos que desean utilizar Excel para la minería de datos.

• Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
• Explore datos con Excel para realizar minería y análisis de datos.
• Utilice Microsoft algoritmos para la minería de datos.
• Comprender los conceptos de la minería de datos de Excel.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos y científicos de datos de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar Weka para realizar tareas de minería de datos.

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

• Instale y configure Weka.
Comprender el entorno
• Weka y el entorno de trabajo.
• Realice tareas de minería de datos con Weka.

R  es un lenguaje de programación libre de código abierto para la computación estadística, análisis de datos y gráficos. La investigación se utiliza 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 la minería de datos.

Big data son conjuntos de datos que son tan voluminosos y complejos que el software de aplicación de procesamiento de datos tradicional es inadecuado para manejarlos. Los grandes desafíos de datos incluyen la captura de datos, el almacenamiento de datos, el análisis de datos, la búsqueda, el intercambio, la transferencia, la visualización, la consulta, la actualización y la privacidad de la información.

El objetivo del curso es permitir a los participantes obtener un dominio de los fundamentos de R y cómo trabajar con los datos.