Shiny, R y HTML: fusión de ciencia de datos y desarrollo web

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a usuarios avanzados de R de nivel intermedio que desean utilizar R para construir flujos de trabajo más rápidos, mejorar la calidad del código y manejar tareas de análisis más complejas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán: crear funciones reutilizables, mejorar los flujos de trabajo de datos, depurar y optimizar el código, y producir informes reproducibles.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en Costa Rica (en línea o presencial) y está dirigida a analistas de negocio que desean automatizar las operaciones mediante trading algorítmico, Python y R.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar algoritmos para comprar y vender valores en incrementos especializados de forma rápida.
• Reducir los costes asociados a las operaciones mediante el trading algorítmico.
• Monitorizar automáticamente los precios de las acciones y realizar operaciones.

Big Data es un término que se refiere a soluciones destinadas a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrolladas inicialmente por Google, estas soluciones de Big Data han evolucionado e inspirado otros proyectos similares, muchos de los cuales están disponibles como código abierto. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos principiantes que desean utilizar la programación en R para manipular datos, realizar análisis básicos de datos y crear visualizaciones atractivas para obtener información valiosa.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la programación en R.
• Aplicar procesos fundamentales de ciencia de datos.
• Crear representaciones visuales de los datos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o en las instalaciones), está dirigida a analistas de datos que deseen programar con R en SAS para realizar análisis de clúster.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar el análisis de clúster para minería de datos
• Dominar la sintaxis de R para soluciones de agrupamiento.
• Implementar agrupamiento jerárquico y no jerárquico.
• Tomar decisiones basadas en datos para ayudar a mejorar las operaciones comerciales.

La analítica de datos es una herramienta fundamental en los negocios actuales. A lo largo del curso, nos centraremos en desarrollar habilidades para el análisis práctico de datos. El objetivo es ayudar a los participantes a responder preguntas basándose en evidencia:

¿Qué ha sucedido?

• procesamiento y análisis de datos
• generación de visualizaciones de datos informativas

¿Qué sucederá?

• pronóstico del rendimiento futuro
• evaluación de los pronósticos

¿Qué debería suceder?

• transformar datos en decisiones empresariales basadas en evidencia
• optimización de procesos

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes que desean limpiar y analizar datos, realizar proyecciones estadísticas y crear visualizaciones detalladas utilizando estas herramientas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de Python, R, Power Query y Power BI para el análisis de datos.
• Limpiar y organizar conjuntos de datos utilizando Python y Power Query.
• Realizar análisis estadístico y proyecciones con R.
• Crear paneles de control y reportes profesionales con Power BI.
• Integrar y analizar datos de múltiples fuentes de manera efectiva.

R es un entorno de código abierto muy popular para el cálculo estadístico, el análisis de datos y la representación gráfica. Este curso introduce a los estudiantes al lenguaje de programación R. Cubre los fundamentos del lenguaje, bibliotecas y conceptos avanzados. Análisis de datos avanzados y gráficos con datos del mundo real.

Público objetivo

Desarrolladores / analistas de datos

Duración

3 días

Formato

Conferencias y prácticas

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos y profesionales del sector empresarial de nivel intermedio que desean realizar pronósticos de series temporales y automatizar flujos de trabajo de análisis de datos utilizando R.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de las técnicas de pronóstico en R.
• Aplicar la suavización exponencial y los 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.

Esta formación presencial impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o en las instalaciones) está dirigida a científicos de datos que deseen programar en Python y R para KNIME.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Planificar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático en KNIME.
• Tomar decisiones basadas en datos para las operaciones.
• Implementar proyectos de ciencia de datos de extremo a extremo.

Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de los cuales están en forma de texto. Los artículos de blogs, tuits, las redes sociales y otras publicaciones digitales contribuyen continuamente a este creciente volumen de datos.

Este curso práctico, impartido por un instructor, se centra en extraer información y significado de estos datos. Utilizando el lenguaje R y las bibliotecas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), combinamos conceptos y técnicas de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística computacional para comprender algorítmicamente el significado detrás de los datos textuales. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) procedentes de fuentes diversas y aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su relevancia.

Formato del curso

• Clases teóricas junto con discusiones, abundante práctica en entornos reales y evaluaciones ocasionales para medir la comprensión.

En esta formación en vivo y dirigida por instructores, los participantes aprenderán técnicas avanzadas de Machine Learning con R mientras desarrollan paso a paso una aplicación real. A lo largo del curso, se abordan herramientas y métodos clave para construir modelos predictivos sólidos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisado
• Aplicar clustering y clasificación para realizar predicciones basadas en datos reales
• Visualizar datos para obtener información rápidamente, tomar decisiones y refinar el análisis
• Mejorar el rendimiento de un modelo de Machine Learning mediante el ajuste de hiperparámetros
• Implementar un modelo en producción para su uso en una aplicación más grande
• Aplicar técnicas avanzadas de Machine Learning para responder preguntas relacionadas con datos de redes sociales, big data y más

R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde programas de negociación central hasta sistemas de gestión de riesgos.

En este entrenamiento en vivo con instructor, los participantes aprenderán cómo usar R para desarrollar aplicaciones prácticas que resuelvan una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación R
• Seleccionar y utilizar paquetes y técnicas de R para organizar, visualizar y analizar datos financieros de diversas fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
• Construir aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, análisis de riesgos, rendimiento de inversiones y más
• Diagnosticar problemas, integrar, implementar y optimizar una aplicación en R

Público objetivo

• Desarrolladores
• Analistas
• Especialistas cuantitativos (Quants)

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y una fuerte práctica hands-on

Nota

• Este entrenamiento tiene como objetivo proporcionar soluciones para algunos de los principales problemas que enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desee añadir o desarrollar más a fondo, por favor contáctenos para organizarlo.

R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. Un número creciente de gerentes y analistas de datos tanto en corporaciones como en el ámbito académico utilizan R. Asimismo, ha conquistado seguidores entre estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades avanzadas en programación, quienes encuentran su uso sencillo. Su popularidad se debe al creciente empleo de la minería de datos para diversos fines, como establecer precios, descubrir nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar modelos financieros. R ofrece una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

R Markdown es un marco de autoría que combina código R ejecutable con texto narrativo para crear documentos dinámicos y reproducibles.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a usuarios de nivel principiante e intermedio en R que desean generar reportes automatizados y dinámicos utilizando R Markdown para documentación interna, publicaciones de investigación o publicación web.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Crear documentos R Markdown con fragmentos de código R incrustados y texto formateado.
• Generar salidas en múltiples formatos, incluidos HTML, PDF y Word.
• Utilizar reportes parametrizados y lógica condicional para generar contenido dinámico.
• Personalizar la apariencia del documento con temas, plantillas y LaTeX para una presentación profesional.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.