Análisis Predictivo con R

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a usuarios intermedios avanzados de R que desean utilizar R para crear flujos de trabajo más rápidos, mejorar la calidad del código y abordar tareas de análisis más complejas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: crear funciones reutilizables, mejorar los flujos de trabajo de datos, depurar y optimizar el código, y generar informes reproducibles.

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.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia, los participantes aprenderán la mentalidad con la que abordar Big Data tecnologías, evaluar su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementar estas tecnologías con el propósito de identificar actividades delictivas y prevenir el delito. Se examinarán estudios de caso de organizaciones de aplicación de la ley de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques de adopción, desafíos y resultados.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Combinar la tecnología Big Data con los procesos tradicionales de recolección de datos para armar una historia durante una investigación.
• Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de grandes datos para el análisis de datos.
• Preparar una propuesta para la adopción de las herramientas y procesos más adecuados para permitir un enfoque basado en datos para la investigación criminal.

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.

Audiencia

Si estás intentando dar sentido a los datos a tu alcance o deseas analizar datos no estructurados disponibles en la web (como Twitter, LinkedIn, etc.), este curso es ideal para ti.

Está diseñado principalmente para responsables de toma de decisiones y personas que necesitan determinar cuáles datos merece la pena recopilar y cuáles analizar.

Aunque no está dirigido a quienes configuran la solución, estas personas también pueden beneficiarse del panorama general que ofrece el curso.

Modo de entrega

Durante el curso, se presentarán a los asistentes ejemplos prácticos de tecnologías de código abierto.

Tras breves conferencias, seguirán presentaciones y ejercicios sencillos realizados por los participantes.

Contenido y software utilizado

Toda la herramienta utilizada se actualiza cada vez que se imparte el curso, asegurando así que se usen las versiones más recientes disponibles.

El contenido abarca desde la obtención, formateo, procesamiento y análisis de datos, hasta explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones mediante machine learning.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a científicos y analistas de datos que desean automatizar, evaluar y administrar modelos predictivos utilizando las capacidades de aprendizaje automático de DataRobot.

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

• Cargue conjuntos de datos en DataRobot para analizar, evaluar y verificar la calidad de los datos.
• Cree y entrene modelos para identificar variables importantes y cumplir con los objetivos de predicción.
• Interprete los modelos para crear información valiosa que sea útil para tomar decisiones empresariales.
• Supervise y administre modelos para mantener un rendimiento de predicción optimizado.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores de nivel intermedio que desean construir aplicaciones impulsadas por IA utilizando análisis predictivos y modelos generativos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA predictiva y los modelos generativos.
• Utilizar herramientas impulsadas por IA para codificación predictiva, pronósticos y automatización.
• Implementar LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes) y transformadores para la generación de texto y código.
• Aplicar pronósticos de series temporales y recomendaciones basadas en IA.
• Desarrollar y afinar modelos de IA para aplicaciones del mundo real.
• Evaluar consideraciones éticas y mejores prácticas en la implementación de IA.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de IT principiantes que desean comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial Predictiva.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial Predictiva y sus aplicaciones.
• Recopilar, limpiar y preprocesar datos para el análisis predictivo.
• Explorar y visualizar datos para descubrir insights.
• Construir modelos estadísticos básicos para hacer predicciones.
• Evaluar el rendimiento de los modelos predictivos.
• Aplicar conceptos de Inteligencia Artificial Predictiva a escenarios del mundo real.

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.

La analítica predictiva es el proceso de utilizar la analítica de datos para hacer pronósticos sobre el futuro. Este enfoque combina datos con técnicas de minería de datos, estadísticas y aprendizaje automático para desarrollar un modelo que pueda predecir eventos futuros.

En este entrenamiento guiado por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos, con el fin de pronosticar eventos futuros basados en la información disponible.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Crear modelos predictivos para identificar patrones en datos históricos y transaccionales
• Aplicar técnicas de modelización predictiva para detectar riesgos y oportunidades
• Desarrollar modelos matemáticos que reflejen tendencias significativas
• Utilizar los datos generados por dispositivos y sistemas empresariales para reducir desperdicios, ahorrar tiempo o disminuir costos

Público objetivo

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Especialistas en dominio

Formato del curso

• Sesiones teóricas, discusiones, ejercicios y práctica intensiva

Este curso de capacitación dirigido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinado a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático a problemas empresariales basados en datos, incluyendo pronósticos de ventas y modelado predictivo utilizando redes neuronales.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos y tipos fundamentales del aprendizaje automático.
• Aplicar algoritmos clave para la clasificación, regresión, agrupación en clusters y análisis de asociación.
• Realizar un análisis exploratorio de datos y preparación de datos utilizando Python.
• Utilizar redes neuronales para tareas de modelado no lineal.
• Implementar análisis predictivo para el pronóstico empresarial, incluyendo datos de ventas.
• Evaluar y optimizar el rendimiento del modelo utilizando técnicas visuales y estadísticas.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio en DevOps que desean integrar la IA predictiva en sus prácticas de DevOps.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar modelos de análisis predictivo para prever y resolver desafíos en el pipeline de DevOps.
• Utilizar herramientas impulsadas por IA para mejorar la monitorización y operaciones.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático para mejorar los flujos de trabajo de entrega de software.
• Diseñar estrategias de IA para resolver problemas proactivamente y optimizar procesos.
• Navegar por las consideraciones éticas del uso de la IA en DevOps.

RapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto que facilita la creación rápida de prototipos y el desarrollo de aplicaciones. Ofrece un entorno integrado para la preparación de datos, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la minería de textos y el análisis predictivo.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a utilizar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación de modelos predictivos.

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

• Instalar y configurar RapidMiner
• Preparar y visualizar datos con RapidMiner
• Validar modelos de aprendizaje automático
• Combinar datos y crear modelos predictivos
• Poner en práctica el análisis predictivo dentro de un proceso de negocio
• Solucionar problemas y optimizar el uso de RapidMiner

Audiencia

• Científicos de datos
• Ingenieros
• Desarrolladores

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, con ejercicios y práctica práctica intensiva

Nota

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

Esta formación impartida por un instructor en tiempo real (en línea o presencial) está dirigida a analistas, investigadores y profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar SPSS para la preparación de datos, el análisis estadístico y el modelado predictivo.

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