Cursos de Minería de Procesos

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.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia, los participantes obtendrán una comprensión de las tecnologías, los métodos y la mentalidad necesarios para implementar una estrategia Fintech.

Esta capacitación está dirigida a gerentes que necesitan obtener una comprensión del "panorama general" de Fintech, romper con la exageración y la jerga, y dar los primeros pasos tangibles hacia la adopción de nuevas tecnologías aplicables a los negocios y servicios financieros.

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

• Presentar estrategias viables Fintech para su organización.
• Comprender y explicar el papel y la funcionalidad de las tecnologías clave.
• Redactar un plan de acción para introducir nuevas tecnologías paso a paso.

El análisis prescriptivo es una rama del análisis empresarial, junto con análisis descriptivos y predictivos. Utiliza modelos predictivos para sugerir acciones a tomar para obtener resultados óptimos, confiando en la optimización y las técnicas basadas en reglas como base para la toma de decisiones.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para llevar a cabo análisis prescriptivos en un conjunto de datos de muestra.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos clave y los marcos utilizados en el análisis prescriptivo
• Use MATLAB y sus cajas de herramientas para adquirir, limpiar y explorar datos
• Utilice técnicas basadas en reglas que incluyan motores de inferencia, cuadros de mando y árboles de decisión para tomar decisiones basadas en diferentes escenarios empresariales
• Utilice la simulación de Monte Carlo para analizar las incertidumbres y garantizar la toma de decisiones sensatas
• Desplegar modelos predictivos y prescriptivos para sistemas empresariales

Audiencia

• Analistas comerciales
• Planificadores de operaciones
• Gerentes funcionales
• Miembros del equipo de BI (Business Intelligence)

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

El desarrollo basado en modelos (MBD) es una metodología de desarrollo de software que permite el desarrollo más rápido y más rentable de sistemas dinámicos, como sistemas de control, procesamiento de señales y sistemas de comunicación. Se basa en el modelado gráfico en lugar de la programación tradicional basada en texto.

En este curso dirigido por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar las metodologías de MBD para reducir los costos de desarrollo y acelerar el tiempo de lanzamiento al mercado de sus productos de software integrados.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Seleccione y utilice las herramientas adecuadas para implementar MBD.
• Use MBD para llevar a cabo un desarrollo rápido en las primeras etapas de su proyecto de software integrado.
• Acorte el lanzamiento de su software integrado en el mercado.

Audiencia

• Ingenieros de sistemas integrados
• Desarrolladores y programadores

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 personas que desean comprender el análisis de requisitos y realizar análisis de requisitos de manera eficiente y precisa utilizando técnicas de análisis para sus proyectos.

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

• Identificar diferentes tipos de requisitos.
• Comprender los conceptos generales y las actividades dentro del análisis de requisitos.
• Estar familiarizado con la metodología de análisis de requerimientos.
• Utilizar diferentes técnicas de análisis de requisitos a su favor.
• Estructurar los requisitos para comunicarse de manera eficiente con arquitectos y desarrolladores a través de un proceso iterativo de recopilación de requisitos.

Este curso demuestra a través de la práctica los fundamentos y aplicaciones de ingeniería de software, ingeniería de requisitos y pruebas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que deseen programar con R en SAS para el análisis de conglomerados.

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

• Uso del análisis de clústeres para la minería de datos
• Sintaxis maestra de R para soluciones de agrupación en clústeres.
• Implemente agrupaciones jerárquicas y no jerárquicas.
• Tome decisiones basadas en datos para ayudar a mejorar las operaciones comerciales.

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.