R para Análisis de Datos e Investigación

Objetivo:

Dominar la capacidad de trabajar de forma independiente con el programa SPSS para su uso avanzado, incluyendo el manejo de cuadros de diálogo y la sintaxis del lenguaje de comandos para las técnicas analíticas seleccionadas.

Dirigido a:

Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todas aquellas personas que deseen adquirir la habilidad para utilizar el paquete SPSS a un nivel avanzado y aprender los modelos estadísticos seleccionados. La formación aborda problemas universales de análisis y está orientada a una industria específica.

Público objetivo:

Este curso está diseñado para especialistas en TI que buscan una solución para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos en entornos de sistemas distribuidos.

Objetivo:

Adquirir un conocimiento profundo sobre la administración de clústeres Hadoop.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y estadísticos de nivel intermedio que desean preparar datos, construir modelos y aplicar técnicas de aprendizaje automático de manera efectiva en sus ámbitos profesionales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender e implementar diversos algoritmos de Aprendizaje Automático.
• Preparar datos y modelos para aplicaciones de aprendizaje automático.
• Realizar análisis posteriores y visualizar resultados de manera efectiva.
• Aplicar técnicas de aprendizaje automático a escenarios reales y específicos del sector.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a científicos que deseen aprender y aplicar el Diseño de Experimentos (DoE) para entender la relación de causa y efecto entre múltiples factores.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender las ventajas de los experimentos diseñados frente a otros enfoques.
• Entender las relaciones de causa y efecto y las interacciones entre los factores.
• Aprender las mejores prácticas y lineamientos para llevar a cabo experimentaciones exitosas.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros y diseñadores de nivel intermedio que desean utilizar DFSS para garantizar que la calidad se integre en el producto o proceso desde el inicio de la fase de diseño.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los principios y conceptos de Diseñar para Seis Sigma (DFSS).
• Aprender las metodologías DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar, Controlar) y DMADV (Definir, Medir, Analizar, Diseñar, Verificar).
• Aplicar herramientas y técnicas de DFSS para diseñar y optimizar procesos.
• Desarrollar habilidades para gestionar y liderar proyectos de DFSS de manera efectiva.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en el sitio), está dirigida a cualquier persona que desee aprender y dominar los fundamentos del análisis y la modelación econométrica.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Aprender y comprender los fundamentos de la econometría.
• Utilizar Eviews y simuladores de riesgo.

Público objetivo

Analistas, investigadores, científicos, graduados, estudiantes y cualquier persona interesada en aprender a facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel.

Objetivos del curso

Este curso le ayudará a mejorar su familiaridad con Excel y la estadística, lo que a su vez aumentará la efectividad y eficiencia de su trabajo o investigación.

En este curso se describe cómo utilizar la Herramienta de Análisis de Microsoft Excel, las funciones estadísticas y cómo realizar procedimientos estadísticos básicos. Además, se explicarán las limitaciones de Excel y cómo superarlas.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio y profesionales de negocios que deseen realizar pronósticos de series de tiempo y automatizar flujos de trabajo de análisis de datos utilizando R.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales de recursos humanos que deseen utilizar métodos analíticos para mejorar el desempeño organizacional. Este curso aborda enfoques cualitativos y cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y prácticas.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto diseñado para el cálculo estadístico, el análisis de datos y la creación de gráficos. Cada vez más gerentes y analistas de datos, tanto en el ámbito corporativo como académico, hacen uso de R. Esta herramienta cuenta con una amplia variedad de paquetes especializados en minería de datos.

Este curso está dirigido a personas que ya cuentan con una base en ciencia de datos y estadística. Las explicaciones brindadas están diseñadas para servir como recordatorio a quienes ya están familiarizados con los conceptos o para informar a aquellos con un bagaje adecuado.

Público objetivo

Este curso ha sido diseñado para analistas y pronosticadores que deseen introducir o mejorar sus habilidades en pronósticos, ya sea relacionados con la previsión de ventas, el pronóstico económico, la previsión tecnológica, la gestión de la cadena de suministro o la previsión de la demanda y la oferta.

Descripción

Este curso guía a los participantes a través de una serie de metodologías, marcos de trabajo y algoritmos útiles para decidir cómo prever el futuro basándose en datos históricos.

Utiliza herramientas estándar como Microsoft Excel o ciertos programas de código abierto (en especial el proyecto R).

Los principios abordados en este curso pueden implementarse en cualquier software (por ejemplo, SAS, SPSS, Statistica, MINITAB, etc.).

Este curso está dirigido a cualquier persona interesada en el análisis estadístico. Ofrece un conocimiento práctico de Minitab, aumentando la efectividad y eficiencia de su análisis de datos y mejorando su comprensión de la estadística.

Este entrenamiento presencial, impartido por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen realizar análisis estadístico con SPSS para interpretar datos con precisión, ejecutar pruebas estadísticas complejas y generar insights significativos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Navegar por la interfaz de SPSS y gestionar conjuntos de datos de manera eficiente.
• Realizar análisis estadísticos descriptivos e inferenciales.
• Conducir pruebas t, ANOVA, MANOVA, regresión y análisis de correlación.
• Aplicar pruebas no paramétricas, análisis de componentes principales y análisis factorial para una interpretación avanzada de los datos.

Público objetivo

Formato del curso

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

En esta capacitación en vivo con instrucción directa, los participantes aprenderán a manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en Tidyverse.

Tidyverse es un conjunto versátil de paquetes de R diseñados para limpiar, procesar, modelar y visualizar datos. Algunos de los paquetes que lo componen son: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr y tibble.

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

• Combinación de exposición teórica, discusión, ejercicios y práctica intensiva de manos a la obra

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