Los cursos de capacitación de analítica predictiva en vivo, dirigidos por un instructor, demuestran a través de la práctica cómo utilizar diferentes herramientas para construir modelos predictivos y aplicarlas a conjuntos de datos de gran tamaño para predecir eventos futuros basados en los datos.
El entrenamiento predictivo de Analytics 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.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
Él fue muy informativo y útil.
Pratheep Ravy
Curso: Análisis Predictivo con R
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rango de material
Maciej Jonczyk
Curso: De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo
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sistematizar el conocimiento en el campo de ML
Orange Polska
Curso: De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo
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El estilo de entrenamiento de Richard lo mantuvo interesante, los ejemplos del mundo real utilizados ayudaron a llevar los conceptos a casa.
Jamie Martin-Royle - NBrown Group
Curso: De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo
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El contenido, ya que me pareció muy interesante y creo que me ayudaría en mi último año en la Universidad.
Krishan Mistry - NBrown Group
Curso: De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo
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El asunto estuvo bien presentado y de manera ordenada.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Curso: Introducción a R con Análisis de Series Temporales
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La configuración remota del aula funcionó muy bien
Trimac Management Services LP
Curso: Introducción a R con Análisis de Series Temporales
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Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
Curso: Introducción a R con Análisis de Series Temporales
The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.
Trimac Management Services LP
Curso: Introducción a R con Análisis de Series Temporales
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
Curso: Análisis Predictivo con R
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
Curso: Análisis Predictivo con R
Algunos de nuestros clientes
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_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
Programa del curso Análisis predictivo
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
14 horas
Descripción General
H2O es una plataforma de análisis predictivo de código abierto. Es compatible con R, Python, Scala, Java y REST.
este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a personas técnicas que deseen construir modelos de aprendizaje automático utilizando algoritmos como GLM, Deep Learning y Random bosques.
al final de esta formación, los participantes podrán:
- instalar y configurar H2O.
- crear modelos de aprendizaje automático utilizando diferentes algoritmos populares.
- evalúe los modelos según el tipo de datos y los requisitos empresariales.
Format del curso
Conferencia y discusión - Interactive.
- muchos ejercicios y prácticas.
implementación práctica de - en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización de
Course
- para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
- para aprender más sobre H2O, por favor visite: https://www.h2o.ai/
este entrenamiento en vivo (in situ o remoto) dirigido por un instructor está dirigido a personas técnicas que deseen construir modelos de aprendizaje automático utilizando algoritmos como GLM, Deep Learning y Random bosques.
al final de esta formación, los participantes podrán:
- instalar y configurar H2O.
- crear modelos de aprendizaje automático utilizando diferentes algoritmos populares.
- evalúe los modelos según el tipo de datos y los requisitos empresariales.
Format del curso
Conferencia y discusión - Interactive.
- muchos ejercicios y prácticas.
implementación práctica de - en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización de
Course
- para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
- para aprender más sobre H2O, por favor visite: https://www.h2o.ai/
35 horas
Descripción General
Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que se lleva a cabo la aplicación de la ley. Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como la promesa de Big Data. Almacenar datos de manera eficiente es uno de estos desafíos; analizarlo efectivamente es otro.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán la mentalidad con la cual abordarán las tecnologías de Big Data, evaluarán su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementarán estas tecnologías con el propósito de identificar la actividad delictiva y prevenir el delito. Se examinarán estudios de casos de organizaciones de orden público de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques, desafíos y resultados de adopción.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Combine la tecnología Big Data con procesos tradicionales de recopilación de datos para armar una historia durante una investigación
- Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de big data 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
Audiencia
- Especialistas en aplicación de la ley con experiencia técnica
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán la mentalidad con la cual abordarán las tecnologías de Big Data, evaluarán su impacto en los procesos y políticas existentes, e implementarán estas tecnologías con el propósito de identificar la actividad delictiva y prevenir el delito. Se examinarán estudios de casos de organizaciones de orden público de todo el mundo para obtener información sobre sus enfoques, desafíos y resultados de adopción.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Combine la tecnología Big Data con procesos tradicionales de recopilación de datos para armar una historia durante una investigación
- Implementar soluciones industriales de almacenamiento y procesamiento de big data 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
Audiencia
- Especialistas en aplicación de la ley con experiencia técnica
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
Audiencia
Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted.
Está dirigido principalmente a los tomadores de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar.
No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo.
Modo de entrega
Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto.
Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes
Contenido y software utilizados
Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles.
Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.
Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted.
Está dirigido principalmente a los tomadores de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar.
No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo.
Modo de entrega
Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto.
Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes
Contenido y software utilizados
Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles.
Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.
21 horas
Descripción General
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 la academia R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos .
21 horas
Descripción General
El análisis predictivo es el proceso de usar el análisis de datos para hacer predicciones sobre el futuro. Este proceso utiliza datos junto con la extracción de datos, estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para crear un modelo predictivo para pronosticar eventos futuros.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos de muestra para predecir eventos futuros basados en los datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
- Use modelos predictivos para identificar riesgos y oportunidades
- Cree modelos matemáticos que capturen tendencias importantes
- Use datos de dispositivos y sistemas comerciales para reducir el desperdicio, ahorrar tiempo o reducir costos
Audiencia
- Desarrolladores
- Ingenieros
- Expertos de dominio
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar Matlab para construir modelos predictivos y aplicarlos a grandes conjuntos de datos de muestra para predecir eventos futuros basados en los datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Crear modelos predictivos para analizar patrones en datos históricos y transaccionales
- Use modelos predictivos para identificar riesgos y oportunidades
- Cree modelos matemáticos que capturen tendencias importantes
- Use datos de dispositivos y sistemas comerciales para reducir el desperdicio, ahorrar tiempo o reducir costos
Audiencia
- Desarrolladores
- Ingenieros
- Expertos de dominio
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
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 tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.
14 horas
Descripción General
RapidMiner es una plataforma de software de ciencia de datos de código abierto para la creación rápida de prototipos y desarrollo de aplicaciones. Incluye un entorno integrado para la preparación de datos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, minería de texto y análisis predictivo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación del modelo predictivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar RapidMiner
- Prepare y visualice datos con RapidMiner
- Validar modelos de aprendizaje automático
- Combina datos y crea modelos predictivos
- Operacionalice el análisis predictivo dentro de un proceso comercial
- Solucionar problemas y optimizar RapidMiner
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
Nota
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar RapidMiner Studio para la preparación de datos, el aprendizaje automático y la implementación del modelo predictivo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar RapidMiner
- Prepare y visualice datos con RapidMiner
- Validar modelos de aprendizaje automático
- Combina datos y crea modelos predictivos
- Operacionalice el análisis predictivo dentro de un proceso comercial
- Solucionar problemas y optimizar RapidMiner
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros
- Desarrolladores
Formato del curso
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.
Nota
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
14 horas
Descripción General
Esta sesión de capacitación basada en el aula contendrá presentaciones y ejemplos basados en computadora y ejercicios de estudio de caso para emprender.
Consultoría
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