Análisis Estadístico con Stata e Integración con R

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocios que desean automatizar el comercio con operaciones algorítmicas, Python y R.

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

• Emplee algoritmos para comprar y vender valores en incrementos especializados rápidamente.
• Reduzca los costos asociados con el comercio utilizando el comercio algorítmico.
• Monitoree automáticamente los precios de las acciones y realice operaciones.

Big Data es un término que se refiere a soluciones destinadas para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrollado 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.

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 también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para varios objetivos, como establecer precios de anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

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.

Público objetivo

Propietarios de negocios (gerentes de marketing, gerentes de productos, gerentes de base de clientes) y sus equipos; profesionales de la inteligencia del cliente.

Descripción general

El curso sigue el ciclo de vida del cliente desde la adquisición de nuevos clientes, la gestión de los clientes existentes para maximizar su rentabilidad, la retención de buenos clientes y, finalmente, la comprensión de cuáles clientes nos están abandonando y por qué. Trabajaremos con datos reales (aunque anónimos) de una variedad de industrias, incluyendo telecomunicaciones, seguros, medios de comunicación y alta tecnología.

Formato

Capacitación dirigida por un instructor a lo largo de cinco sesiones de media jornada, con ejercicios en clase y tareas. Se puede impartir como curso presencial o a distancia (en línea).

Audiencia

• gerentes
• Desarrolladores
• científicos
• estudiantes

Formato del curso

instrucción y discusión en línea O talleres presenciales

R es un lenguaje de programación gratuito 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 también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática a los que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para diversos objetivos, como fijar precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Este curso cubre la manipulación de objetos en R, incluida la lectura de datos, el acceso a paquetes de R, la escritura de funciones de R y la creación de gráficos informativos. Incluye el análisis de datos utilizando modelos estadísticos comunes. El curso enseña a utilizar el software R (https://www.r-project.org) tanto en una línea de comandos como en una interfaz gráfica de usuario (GUI).

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 también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para varios objetivos, como establecer precios de anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

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 también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática que lo encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Este curso es una introducción al uso de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software R-project.

Este curso está diseñado para científicos de datos y estadísticos que ya poseen habilidades básicas en programación con R y necesitan adquirir habilidades avanzadas en R.

El objetivo es proporcionar un curso práctico de programación avanzada en R a los participantes interesados en aplicar estos métodos en su trabajo.

Se utilizan ejemplos específicos por sector para hacer que la capacitación sea relevante para el público.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que desean analizar grandes conjuntos de datos con Stata.

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

• Cree modelos estadísticos para predecir variables y eventos de interés clave.
• Genere visualizaciones descriptivas, tablas de resumen, frecuencias y mucho más.
• Administre y estructure grandes conjuntos de datos, listos para el análisis de datos.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a analistas de datos que desean usar Stata y R para analizar grandes volúmenes de datos con fines estadísticos.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear modelos estadísticos para predecir variables y eventos de interés clave.
• Generar visualizaciones descriptivas, tablas resumen, frecuencias y más.
• Administrar y estructurar grandes bases de datos para prepararse para el análisis de datos.

Público objetivo

Formato del curso

Al final de esta formación, los participantes podrán:

En este entrenamiento interactivo y en vivo, los participantes 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, histogramas
• Importar y filtrar datos de diversas fuentes de datos, incluyendo Excel, CSV y archivos SPSS

Descripción:

Este es un curso diseñado para enseñar a los usuarios de R cómo crear aplicaciones web sin necesidad de aprender HTML, Javascript y CSS.

Objetivo:

Cubre los conceptos básicos de cómo funcionan las aplicaciones brillantes.

Cubre todas las funciones de entrada / salida / renderizado / paneles de uso común de la biblioteca brillante.