Cursos de Análisis de los datos | Cursos de Data Analysis

Cursos de Análisis de los datos

Análisis de datos en vivo, dirigido por un instructor (análisis de datos o analítica de datos) los cursos de formación demuestran a través de la discusión y práctica los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el análisis de datos.

El entrenamiento de análisis de datos está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Costa Rica o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Costa Rica. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.

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Testimonios

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Algunos de nuestros clientes

Programas de los cursos Análisis de los datos

Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
21 horas
This instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at analysts who wish to use TM1 to analyze and customize reports and templates for data in a database.

By the end of this training, participants will be able to:

- Learn how to analyze data using IBM Planning Analytics.
- Create custom views of the data in a database.
- Build reports and forms that communicate with TM1.
14 horas
This instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at data analysts and data scientists who wish to use the MongoDB Aggregation Framework to perform data analysis while simplifying complex operations and aggregation pipelines.

By the end of this training, participants will be able to:

- Install and configure MongoDB for data analysis.
- Understand the concepts and stages of the MongoDB Aggregation Framework.
- Learn about the basic structure, syntax, and operations for aggregation.
- Learn how to handle advanced operations in aggregation.
- Apply some optimization tools and techniques to improve aggregation performance.
14 horas
This instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at data analysts or anyone who wishes to use AWS QuickSight data analysis and visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand the basic concepts of AWS QuickSight.
- Use AWS QuickSight to create data analysis, reports, and insights.
- Use AWS to create relationships between data for enhanced analysis.
- Learn different types of visualizations in understanding data.
14 horas
This instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
7 horas
This instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to perform product and user analysis using Mixpanel.

By the end of this training, participants will be able to:

- Learn how to use Mixpanel as a web analytics tool.
- Understand the Mixpanel concepts and implementation.
- Understand and interpret event data.
14 horas
This instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at analysts who wish to use Matomo to perform web analytics tasks such as generating a detailed report on the usage of a website.

By the end of this training, participants will be able to:

- Understand how Matomo works in analyzing web data.
- Learn how data is collected and tracked with Matomo.
- Understand and interpret Matomo reports.
14 horas
This instructor-led, live training in Costa Rica (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to set up, deploy, and manage data analytics solutions using Databricks.

By the end of this training, participants will be able to:

- Set up and configure Databricks.
- Understand how Databricks and Apache Spark work together.
- Learn how to load and transform data in Databricks.
14 horas
IBM SPSS Modeler es un software utilizado para minería de datos y análisis de texto. Ofrece un conjunto de herramientas de minería de datos que pueden construir modelos predictivos y realizar tareas de análisis de datos.

Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a analistas de datos o a cualquiera que desee utilizar SPSS Modeler para realizar actividades de minería de datos.

Al final de este curso, los participantes podrán:

Comprender los fundamentos de la minería de datos. Aprende cómo importar y evaluar la calidad de los datos con el Modeler. Desarrollar, implementar y evaluar de manera eficiente los modelos de datos.

Formato del curso

Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Customización de Curso

Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
35 horas
Los participantes que completen esta capacitación obtendrán una comprensión práctica y real de Big Data y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

Los participantes tendrán la oportunidad de poner este conocimiento en práctica a través de ejercicios prácticos. La interacción grupal y la retroalimentación del instructor conforman un componente importante de la clase.

El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Big Data, luego avanza hacia los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el Análisis de datos. Finalmente, discutimos las herramientas y la infraestructura que permiten el almacenamiento de Big Data, el procesamiento distribuido y la escalabilidad.

Audiencia

Desarrolladores / programadores
Consultores de TI

Formato del curso

Conferencia de parte, discusión en parte, práctica práctica e implementación, quicing ocasional para medir el progreso.
21 horas
[R](https://www.r-project.org/) is a very popular, open source environment for statistical computing, data analytics and graphics. This course introduces R programming language to students. It covers language fundamentals, libraries and advanced concepts. Advanced data analytics and graphing with real world data.

Audience

Developers / data analytics

Duration

3 days

Format

Lectures and Hands-on
14 horas
Elasticsearch es un motor de búsqueda distribuido de fuente abierta. Comúnmente se usa junto con Logstash (motor de análisis de datos y de recopilación de datos) y Kibana (plataforma de análisis y visualización) para formar la "pila ELK".

Esta capacitación está dirigida a desarrolladores de software que deseen crear soluciones de búsqueda y análisis mediante Elasticsearch.

La capacitación comienza con una discusión de la arquitectura de ElastickSearch, que incluye su modelo distribuido y API de búsqueda. Esto es seguido de una explicación de la funcionalidad de ElasticSearch y cómo integrarlo mejor en su propia aplicación.

Los ejercicios prácticos constituyen una parte importante de la capacitación y brindan a los participantes la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos mientras reciben comentarios sobre su implementación y progreso.

Audiencia

Desarrolladores de software

Formato del curso

Gran énfasis en la práctica en vivo. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico.
7 horas
Este curso cubre cómo usar el lenguaje Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL en Hive, HiveQL) para personas que extraen datos de Hive
35 horas
En la primera parte de esta capacitación, cubrimos los fundamentos de MATLAB y su función como lenguaje y plataforma. Se incluye en esta discusión una introducción a la sintaxis, arreglos y matrices de MATLAB, visualización de datos, desarrollo de guiones y principios orientados a objetos.

En la segunda parte, demostramos cómo usar MATLAB para minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Para proporcionar a los participantes una perspectiva clara y práctica del enfoque y el poder de MATLAB, hacemos comparaciones entre el uso de MATLAB y el uso de otras herramientas como hojas de cálculo, C, C ++ y Visual Basic.

En la tercera parte de la capacitación, los participantes aprenden a optimizar su trabajo al automatizar el procesamiento de datos y la generación de informes.

A lo largo del curso, los participantes pondrán en práctica las ideas aprendidas a través de ejercicios prácticos en un entorno de laboratorio. Al final de la capacitación, los participantes tendrán un conocimiento completo de las capacidades de MATLAB y podrán emplearlo para resolver problemas de ciencia de datos del mundo real, así como para optimizar su trabajo a través de la automatización.

Las evaluaciones se llevarán a cabo durante todo el curso para medir el progreso.

Formato del curso

- El curso incluye ejercicios teóricos y prácticos, incluidas discusiones de casos, inspección de código de muestra e implementación práctica.

Nota

- Las sesiones de práctica se basarán en plantillas de informes de datos de muestra previamente organizadas. Si tiene requisitos específicos, contáctenos para hacer arreglos.
14 horas
Audiencia

Analistas, investigadores, científicos, graduados y estudiantes y cualquiera que esté interesado en aprender cómo facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel.

Objetivos del Curso

Este curso ayudará a mejorar su familiaridad con Excel y las estadísticas y como resultado aumentar la eficacia y la eficiencia de su trabajo o investigación.

Este curso describe cómo usar el Analysis ToolPack en Microsoft Excel, funciones estadísticas y cómo realizar procedimientos estadísticos básicos. Explicará las limitaciones de Excel y cómo superarlas.
35 horas
Los participantes que completen esta capacitación obtendrán una comprensión práctica del mundo real de Data Science y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas Los participantes tendrán la oportunidad de poner este conocimiento en práctica a través de ejercicios manuales La interacción grupal y la retroalimentación del instructor conforman un componente importante de la clase El curso comienza con una introducción a los conceptos elementales de Data Science, luego avanza hacia las herramientas y metodologías utilizadas en Data Science Audiencia Desarrolladores Analistas técnicos Consultores de TI Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos .
7 horas
Microsoft Excel es el software de análisis, informes y estrategia de negocios más popular del mundo. Power BI es una herramienta de inteligencia empresarial para visualizar datos en el nivel operativo de la empresa.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a analistas de datos que desean aprender técnicas para preparar datos en Excel y luego visualizarlos en Power BI .

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender los principios del análisis de datos, los objetivos del análisis de datos y los enfoques para el análisis de datos.
- Use fórmulas DAX en Power BI para cálculos complejos.
- Cree y use visualizaciones y gráficos para casos de análisis particulares.
- Importación con Power View para pasar de Excel basado Power BI a independientes Power BI .

Formato del curso

- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
42 horas
El análisis de datos es una herramienta crucial en los negocios de hoy. Nos enfocaremos en el desarrollo de habilidades para el práctico análisis de datos. El objetivo es ayudar a los delegados a dar respuestas basadas en evidencia a preguntas:

¿Lo que ha sucedido?

- procesamiento y análisis de datos
- produciendo visualizaciones informativas de datos

¿Lo que sucederá?

- pronosticando el rendimiento futuro
- evaluar pronósticos

¿Qué debería pasar?

- convirtiendo los datos en decisiones comerciales basadas en la evidencia
- optimizando procesos

El curso en sí se puede impartir como un curso presencial de 6 días o de forma remota durante un período de semanas, si así lo prefiere. Podemos trabajar con usted para ofrecerle el curso que mejor se adapte a sus necesidades.
14 horas
Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y series de tiempo .
21 horas
Se estima que los datos no estructurados representan más del 90 por ciento de todos los datos, gran parte de ellos en forma de texto. Las publicaciones del blog, los tweets, los medios sociales y otras publicaciones digitales añaden continuamente a este creciente cuerpo de datos.

Este curso se centra en la extracción de información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas de lenguaje y procesamiento de lenguaje natural (NLP), combinamos conceptos y técnicas de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística computacional para entender algorítmicamente el significado detrás de los datos de texto. Las muestras de datos están disponibles en varios idiomas según los requisitos del cliente.

Al final de este entrenamiento los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) de fuentes dispares, a continuación, aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su significado.

Audiencia
Lingüistas y programadores

Formato del curso
Parte conferencia, discusión de la parte, práctica práctica pesada, pruebas ocasionales para calibrar la comprensión
14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a profesionales de recursos humanos y especialistas en reclutamiento que desean utilizar métodos analíticos para mejorar el desempeño organizacional. Este curso cubre enfoques cualitativos y cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del curso

- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.

Opciones de personalización del curso

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
21 horas
El objetivo de este curso es proporcionar una comprensión clara del uso de SQL para diferentes
bases de datos (Oracle, SQL Server, MS Access ...). Comprensión de las funciones analíticas y
forma de cómo unir diferentes tablas en una base de datos ayudará a los delegados a mover el análisis de datos
operaciones al lado de la base de datos, en lugar de hacer esto en la aplicación MS Excel. Esto también puede
ayuda en la creación de cualquier sistema de TI, que utiliza cualquier base de datos relacional.
28 horas
R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde los principales programas comerciales hasta los sistemas de gestión de riesgos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar R para desarrollar aplicaciones prácticas para resolver una serie de problemas específicos relacionados con las finanzas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Comprender los fundamentos del lenguaje de programación R
- Seleccione y utilice paquetes R y técnicas para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etc.)
- Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de la inversión y más
- Solucionar problemas, integrar implementar y optimizar una aplicación R

Audiencia

- Desarrolladores
- Analistas
- Quants

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- Esta capacitación 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 desea agregar o elaborar más adelante, contáctenos para organizarlo.
21 horas
El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de descubrir conocimiento útil de una colección de datos. Las aplicaciones de la vida real para esta técnica de minería de datos incluyen marketing, detección de fraude, telecomunicaciones y fabricación.

En este curso, presentamos los procesos involucrados en KDD y llevamos a cabo una serie de ejercicios para practicar la implementación de esos procesos.

Audiencia

- Analistas de datos o cualquier persona interesada en aprender a interpretar datos para resolver problemas

Formato del curso

- Después de una discusión teórica sobre KDD, el instructor presentará casos de la vida real que requieren la aplicación de KDD para resolver un problema. Los participantes prepararán, seleccionarán y limpiarán conjuntos de datos de muestra y utilizarán sus conocimientos previos sobre los datos para proponer soluciones basadas en los resultados de sus observaciones.
14 horas
Apache Kylin es un motor de análisis extremo y distribuido para Big Data.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Apache Kylin para configurar un depósito de datos en tiempo real.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Consume datos de transmisión en tiempo real usando Kylin
- Utilice las potentes funciones de Apache Kylin, incluido el soporte del esquema de copos de nieve, una rica interfaz de SQL, cubicación de chispa y latencia de consulta de segundo plano

Nota

- Usamos la última versión de Kylin (al momento de escribir esto, Apache Kylin v2.0)

Audiencia

- Grandes ingenieros de datos
- Analistas de Big Data

Formato del curso

Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Un sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG se utiliza para la ciencia de la información geográfica veces (Ciencia IG) para referirse a los estudios académicos que la disciplina sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dans le amplio disciplina académica de Geoinformática.

El uso de Python con el SIG tiene sustancialmente aumentado durante las últimas dos décadas, en particular con la introducción de la serie Python 2.0 en 2000 incluyó qui Muchas de las características nuevas de programación que hizo que el lenguaje mucho más fácil de implementar. Desde ese momento, Python también ha sido utilizado por otras compañías, incluidas QGIS y GRASS. De hecho, Python hoy es, de lejos, el idioma más utilizado por los usuarios y programadores de SIG.

Este programa cubre el uso de bibliotecas de Python y su avance como geopandas, bokeh pysal y osmnx para implementar sus propias entidades SIG. El programa también cubre módulos introductorios en torno a ArcGIS API y QGIS toolboox.
14 horas
Datameer es una plataforma de inteligencia de negocios y análisis construida en Hadoop. Permite a los usuarios finales acceder, explorar y correlacionar datos a gran escala, estructurados, semiestructurados y no estructurados de una manera fácil de usar.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Datameer para superar la pronunciada curva de aprendizaje de Hadoop a medida que avanzan en la configuración y el análisis de una serie de grandes fuentes de datos.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Crea, selecciona e interactivamente explora un lago de datos empresariales
- Acceda a almacenes de datos de inteligencia empresarial, bases de datos transaccionales y otras tiendas analíticas
- Use una interfaz de usuario de hoja de cálculo para diseñar las tuberías de procesamiento de datos de extremo a extremo
- Acceda a funciones preconstruidas para explorar relaciones de datos complejas
- Utilice asistentes de arrastrar y soltar para visualizar datos y crear paneles
- Use tablas, cuadros, gráficos y mapas para analizar los resultados de las consultas

Audiencia

- Analistas de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a profesionales de RR. Este curso cubre enfoques cualitativos y cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del curso

- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.

Opciones de personalización del curso

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
21 horas
Dremio es una plataforma de datos de autoservicio de código abierto que acelera la consulta de diferentes tipos de fuentes de datos. Dremio se integra con bases de datos relacionales, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch y otras fuentes de datos. Es compatible con SQL y proporciona una interfaz de usuario web para generar consultas.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo instalar, configurar y usar Dremio como una capa unificadora para las herramientas de análisis de datos y los repositorios de datos subyacentes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar Dremio
- Ejecutar consultas en múltiples fuentes de datos, independientemente de la ubicación, el tamaño o la estructura
- Integre Dremio con BI y fuentes de datos como Tableau y Elasticsearch

Audiencia

- Científicos de datos
- Analistas comerciales
- Ingenieros de datos

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Notas

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
14 horas
IBM Cloud Pak for Data es una plataforma de software multi-cloud para la recopilación, organización y análisis de datos para uso en la IA.

Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a científicos de datos que desean utilizar IBM Cloud Pak para preparar los datos para su uso en soluciones de inteligencia artificial.

Al final de este curso, los participantes podrán:

Instalar y configurar Cloud Pak para datos. Unificar la recopilación, organización y análisis de datos. Integrar Cloud Pak for Data con una variedad de servicios para resolver problemas comerciales comunes. Implementar flujos de trabajo para colaborar con los miembros del equipo en el desarrollo de una solución de IA.

Formato del curso

Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Customización de Curso

Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
14 horas
Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código. Excel es una aplicación de hoja de cálculo desarrollada por Microsoft que se usa ampliamente en muchas industrias. Agregar Python a Excel lo convierte en una poderosa herramienta para el análisis de datos.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo combinar las capacidades de Python y Excel.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

- Instalar y configurar paquetes para integrar Python y Excel
- Leer, escribir y manipular archivos de Excel usando Python
- Llamar a las funciones de Python desde Excel

Audiencia

- Desarrolladores
- Programadores

Formato del curso

- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Nota

- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.

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