Introducción a R (Básico a Intermedio)

Este curso se centra en temas avanzados de programación utilizando el lenguaje R.

Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Colombia (en línea o en el lugar) está destinado a analistas de negocios que deseen automatizar sus operaciones con trading algorítmico, Python y R.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Utilizar algoritmos para comprar y vender valores a incrementos especializados rápidamente.
• Reducir los costos asociados con las operaciones utilizando trading algorítmico.
• Monitorear automáticamente los precios de las acciones y realizar operaciones.

Big Data es una denominación que se utiliza para describir soluciones diseñadas para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos. Inicialmente desarrollado por Google, estas soluciones de Big Data han avanzado significativamente e inspirado otros proyectos similares, muchos de los cuales están disponibles como código abierto. R es un lenguaje de programación muy utilizado en el sector financiero.

R es un lenguaje de programación de código abierto diseñado para la computación estadística, el análisis de datos y la creación de gráficos. Este lenguaje ha ganado popularidad entre gerentes y analistas de datos tanto en el sector corporativo como en el mundo académico. Además, R ha atraído a estadísticos, ingenieros y científicos que no tienen habilidades avanzadas en programación de computadoras, gracias a su facilidad de uso. La creciente demanda de minería de datos para diversos fines, como la fijación de precios publicitarios, el desarrollo más rápido de nuevos medicamentos o la optimización de modelos financieros, ha contribuido significativamente a su popularidad. R ofrece una amplia gama de paquetes especializados en minería de datos, lo que lo convierte en una herramienta versátil y poderosa.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinado a analistas de datos que deseen programar con R en SAS para el análisis de clústeres.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Utilizar el análisis de clústeres para la minería de datos
• Dominar la sintaxis de R para soluciones de clustering.
• Implementar clustering jerárquico y no jerárquico.
• Tomar decisiones basadas en datos para mejorar las operaciones empresariales.

La analítica de datos es una herramienta fundamental en el mundo empresarial actual. Nos enfocaremos en desarrollar habilidades prácticas para realizar análisis de datos hands-on. El objetivo es ayudar a los participantes a proporcionar respuestas basadas en evidencia a las siguientes preguntas:

¿Qué ha sucedido?

• procesamiento y análisis de datos
• creación de visualizaciones de datos claras e informativas

¿Qué sucederá?

• predicción del rendimiento futuro
• evaluación y validación de las predicciones

¿Qué debería suceder?

• transformar datos en decisiones empresariales basadas en evidencia
• optimización de procesos y mejoras continuas

Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que desean limpiar y analizar datos, realizar proyecciones estadísticas y crear visualizaciones informativas utilizando estas herramientas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los conceptos básicos de Python, R, Power Query y Power BI para el análisis de datos.
• Limpie y organice conjuntos de datos utilizando Python y Power Query.
• Realizar análisis y proyecciones estadísticas con R.
• Crear paneles e informes profesionales con Power BI.
• Integrar y analizar datos de múltiples fuentes de manera efectiva.

R es un entorno de código abierto muy popular para la informática estadística, el análisis de datos y la creación de gráficos. Este curso introduce a los estudiantes al lenguaje de programación R, abordando sus fundamentos, bibliotecas y conceptos avanzados. Se enfoca en el análisis de datos y la generación de gráficos avanzados utilizando datos del mundo real.

Audiencia

Desarrolladores / analistas de datos

Duración

3 días

Formato

Conferencias y ejercicios prácticos

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales principiantes que desean dominar los fundamentos de R y cómo trabajar con datos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender el entorno de programación R e la interfaz de RStudio.
• Importar, manipular y explorar conjuntos de datos utilizando comandos y paquetes de R.
• Ejecutar análisis estadísticos básicos y resumir datos.
• Generar visualizaciones usando tanto R base como ggplot2.
• Gestionar espacios de trabajo, scripts y paquetes de manera efectiva.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a analistas de datos y profesionales empresariales de nivel intermedio que desean realizar pronósticos de series temporales y automatizar flujos de trabajo de análisis de datos utilizando R.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de las técnicas de pronóstico en R.
• Aplicar suavizado exponencial y modelos ARIMA para el análisis de series temporales.
• Utilizar el paquete ‘forecast’ para generar modelos de pronóstico precisos.
• Automatizar flujos de trabajo de pronóstico para aplicaciones empresariales e investigativas.

R es un lenguaje de programación gratuito de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número cada vez mayor de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Colombia está destinado a científicos de datos que desean programar en Python y R para KNIME.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Planificar, construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en KNIME.
• Tomar decisiones basadas en datos para las operaciones.
• Implementar proyectos de ciencia de datos completos.

Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en formato de texto. Las publicaciones de blogs, tweets, redes sociales y otros contenidos digitales se suman constantemente a este creciente volumen de información.

Este curso en vivo dirigido por un instructor se centra en extraer información y significado de estos datos no estructurados. Utilizando las bibliotecas R Language y Natural Language Processing (NLP), combinamos conceptos y técnicas de ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística computacional para comprender algorítmicamente el sentido detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según las necesidades del cliente.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (tanto grandes como pequeños) a partir de fuentes diversas y luego aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su importancia.

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, con prácticas intensivas y pruebas ocasionales para evaluar la comprensión

R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto para cálculo estadístico, análisis de datos e gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos en corporaciones y academia. R tiene una amplia variedad de paquetes para elaminer los datos.

Público objetivo

Formato del curso

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

En este entrenamiento interactivo y en vivo, los asistentes aprenderán a manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en el Tidyverse.

El Tidyverse es una colección de paquetes versátiles de R para limpiar, procesar, modelar y visualizar datos. Algunos de los paquetes incluidos son: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr y tibble.

• Principiantes en el lenguaje R
• Principiantes en el análisis de datos y visualización de datos

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

• Realizar análisis de datos y crear visualizaciones atractivas
• Sacar conclusiones útiles de diversos conjuntos de datos de muestra
• Filtrar, ordenar y resumir datos para responder preguntas exploratorias
• Convertir datos procesados en gráficos informativos como líneas, barras y histogramas
• Importar y filtrar datos de diversas fuentes, incluyendo Excel, CSV y archivos SPSS