Los cursos de capacitación de estadísticas en vivo, dirigidos por instructores, demuestran a través de la discusión interactiva y práctica cómo aplicar los principios estadísticos a la resolución de problemas del mundo real.
El entrenamiento estadístico está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento en vivo remoto". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Uruguay o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Uruguay. 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
Aprender a usar la herramienta
JOSÉ ALBERTO PABELLO ALAMILLA - Walmart
Curso: Tableau Avanzado
Los campos calculados y diversos usos
HUMBERTO IBARRA GARCIA - Walmart
Curso: Tableau Avanzado
El material cubierto fue interesante y el capacitador estaba bien informado.
Neghat Khan
Curso: Modelling and Forecasting for Government
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Buena relación con el público, explicación / presentación buena y accesible, y relaciona las cosas de "tecnología" con ejemplos de la vida real, lo que hace que las cosas sean más fáciles de entender.
Ray Rusike
Curso: Modelling and Forecasting for Government
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Me beneficié del excelente conocimiento del entrenador, ejemplos útiles.
Jonathan Harrison
Curso: Modelling and Forecasting for Government
Machine Translated
Los temas fueron relevantes para mi función y podré usar esto inmediatamente en mi trabajo y en el futuro.
Rani Nandra
Curso: Modelling and Forecasting for Government
Machine Translated
Él fue muy informativo y útil.
Pratheep Ravy
Curso: Predictive Modelling with R
Machine Translated
Realmente disfruté de la ayuda del entrenador.
Urszula Kuza
Curso: Tableau Advanced
Machine Translated
Recibo respuestas sobre todas mis preguntas.
Natalia Gladii
Curso: Data Analytics With R
Machine Translated
Una gran cantidad de problemas que pueden ser explorados después del entrenamiento
Klaudia Kłębek
Curso: Data Mining z wykorzystaniem R
Machine Translated
La capacitación fue adaptable y personalizada a nuestras necesidades.
Dominique Soulie
Curso: Minitab for Statistical Data Analysis
Machine Translated
Me gustaron los ejercicios ya que es la única forma de aprender, por repetición.
David Rushe
Curso: Tableau Advanced
Machine Translated
El capacitador estaba tan bien informado e incluyó áreas en las que estaba interesado.
Mohamed Salama
Curso: Data Mining & Machine Learning with R
Machine Translated
Muy adaptado a las necesidades.
Yashan Wang
Curso: Data Mining with R
Machine Translated
Realmente disfruté trabajando 1: 1 con Gunner.
Bryant Ives
Curso: Introduction to R
Machine Translated
Una actualización muy coherente y sistemática sobre modelos de pronóstico y aplicaciones útiles.
Marco D'Alterio
Curso: Modelling and Forecasting for Government
Machine Translated
Disfruté el repaso de estadísticas y el uso de software para ejercicios.
Rabeeah Shah
Curso: Modelling and Forecasting for Government
Machine Translated
Me gustan los ejercicios realizados.
Nour Assaf
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
El ejercicio práctico y la capacidad del entrenador para explicar temas complejos en términos simples.
youssef chamoun
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
Aprendí sobre muchas técnicas que no sabía antes.
Alexandra Torok
Curso: Modelling and Forecasting for Government
Machine Translated
La información brindada fue interesante y la mejor parte fue hacia el final cuando recibimos datos de Durex y trabajamos en datos con los que estamos familiarizados y realizamos operaciones para obtener resultados.
Jessica Chaar
Curso: Data Mining and Analysis
Machine Translated
En general, me gustó que el entrenador diera ejemplos en vivo.
Simon Hahn
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Realmente disfruté de las grandes competencias de Trainer.
Grzegorz Gorski
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Realmente disfruté las muchas sesiones prácticas.
Jacek Pieczątka
Curso: Administrator Training for Apache Hadoop
Machine Translated
Me gustaron las nuevas ideas en el aprendizaje automático profundo.
Josip Arneric
Curso: Neural Network in R
Machine Translated
Obtuvimos algunos conocimientos sobre NN en general, y lo que fue más interesante para mí fueron los nuevos tipos de NN que son populares hoy en día.
Tea Poklepovic
Curso: Neural Network in R
Machine Translated
Disfruté sobre todo los gráficos en R :))).
Faculty of Economics and Business Zagreb
Curso: Neural Network in R
Machine Translated
apertura, buen ambiente, cooperación con el maestro
PAA
Curso: Mathematica - wprowadzenie, wizualizacja i prezentacja danych
Machine Translated
Conocimiento del conferenciante
Bartosz Stefańczyk
Curso: Minitab dla Statystyków i Analityków
Machine Translated
Realmente me beneficié de la flexibilidad del entrenador.
Irina Ostapenko
Curso: Statistics Level 2
Machine Translated
El estilo flexible y amigable. Aprendiendo exactamente lo que fue útil y relevante para mí.
Jenny Tickner
Curso: Advanced R
Machine Translated
Disfruté las hojas de Excel proporcionadas teniendo los ejercicios con ejemplos. Esto significaba que si Tamil se retrasaba ayudando a otras personas, podría seguir con las siguientes partes.
Luke Pontin
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Aprendiendo a usar excel correctamente
Torin Mitchell
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
La forma en que el capacitador hizo que los temas complejos fueran fáciles de entender.
Adam Drewry
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Instrucción detallada y completa dada por un experto experimentado y claramente conocedor sobre el tema.
Justin Roche
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Tamil es muy buena persona, he aprendido mucho de él.
Aleksandra Szubert
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Me gustó la primera sesión. Muy intensivo y rápido.
Digital Jersey
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
La mayoría de las veces me gustó la paciencia de Tamil.
Laszlo Maros
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Realmente me beneficié de los ejemplos prácticos de la vida real.
Wioleta (Vicky) Celinska-Drozd
Curso: Data and Analytics - from the ground up
Machine Translated
Respondí todas las solicitudes de temas y tomé mucho tiempo para responder.
HSH Nordbank AG
Curso: Prognosen mit R
Machine Translated
Los ejercicios gratuitos.
Sabine Stammberger
Curso: Prognosen mit R
Machine Translated
Un montón de conocimiento: teórico y práctico.
Anna Alechno
Curso: Forecasting with R
Machine Translated
Realmente me gustaron sus conocimientos y ejemplos prácticos.
Irina Tulgara
Curso: Forecasting with R
Machine Translated
Descripción y comprensión de cuán grande es el tema.
British American Shared Services Europe BAT GBS Finance, WER/Centre/EEMEA
Curso: Forecasting with R
Machine Translated
buena interacción con el formador, intercambio dinámico de conocimiento
NIIT Limited
Curso: Data Analytics With R
Machine Translated
Los ejemplos prácticos fueron los más útiles.
Sean Kaukas
Curso: Introduction to R
Machine Translated
Disfruté el segundo día que hicimos muchos ejemplos de medición R & R.
Vascutek Ltd
Curso: Minitab for Statistical Data Analysis
Machine Translated
Realmente me gustaron los ejercicios: el uso de Minicab.
Vascutek Ltd
Curso: Minitab for Statistical Data Analysis
Machine Translated
Algunos de nuestros clientes
.jpg "european southern observatory (eso)")
.png "european space agency (esa)")
.jpg "international air transport association (iata)")
.jpg "american international group (aig)")
Estadísticas Subcategorías
Programas de los cursos Estadísticas
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
35 horas
Descripción General
Stata es un paquete de software de propósito general escrito en C. R es un lenguaje de programación y entorno de software para la computación estadística. Utilizando Stata y R, los usuarios pueden analizar grandes conjuntos de datos para casos de uso como economía, sociología, biomedicina, etc.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (in situ o remota) está dirigida a analistas de datos que deseen utilizar Stata y R para analizar big data para el análisis estadístico.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Cree modelos estadísticos para predecir eventos y variables de interés clave.
- Genere visualizaciones descriptivas, tablas de resumen, frecuencias y mucho más.
- Gestione y estructure grandes bases de datos para preafines para el análisis de datos.
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 formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
Esta formación en vivo dirigida por un instructor (in situ o remota) está dirigida a analistas de datos que deseen utilizar Stata y R para analizar big data para el análisis estadístico.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Cree modelos estadísticos para predecir eventos y variables de interés clave.
- Genere visualizaciones descriptivas, tablas de resumen, frecuencias y mucho más.
- Gestione y estructure grandes bases de datos para preafines para el análisis de datos.
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 formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizar.
28 horas
Descripción General
Machine learning is a branch of Artificial Intelligence wherein computers have the ability to learn without being explicitly programmed. R is a popular programming language in the financial industry. It is used in financial applications ranging from core trading programs to risk management systems.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the finance industry. R will be used as the programming language.
Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts in machine learning
- Learn the applications and uses of machine learning in finance
- Develop their own algorithmic trading strategy using machine learning with R
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to apply machine learning techniques and tools for solving real-world problems in the finance industry. R will be used as the programming language.
Participants first learn the key principles, then put their knowledge into practice by building their own machine learning models and using them to complete a number of team projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamental concepts in machine learning
- Learn the applications and uses of machine learning in finance
- Develop their own algorithmic trading strategy using machine learning with R
Audience
- Developers
- Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
7 horas
Descripción General
El entorno integrado del Sistema Wolfram lo convierte en una herramienta eficiente para analizar y presentar datos. Este curso cubre aspectos del lenguaje de Wolfram relevantes para el análisis, incluido el cálculo estadístico, la visualización, la importación y exportación de datos y la generación automática de informes.
21 horas
Descripción General
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
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
Descripción General
Mathematica consiste en 20 años de crear el motor de software matemático especializado más poderoso del mundo.
Su versatilidad lo hace útil no solo para hacer cálculos académicos básicos sino también para completar cálculos complicados, como la programación o presentaciones de datos numéricos.
Mathematica integra motores de software que realizan cálculos numéricos y simbólicos, así como software de análisis de gráficos, lenguaje de programación, formatos de documentos y la posibilidad de publicar los resultados de su trabajo.
Gracias a la multiplicidad de sus funciones, es una herramienta invaluable para matemáticos, físicos, biólogos, químicos, analistas financieros, sociólogos y muchas otras profesiones relacionadas con los datos.
Los participantes obtendrán habilidades para:
- cálculos de manera eficienterealizar
- entender los comandos del programa
- creando documentos de texto
- construir diagramas y gráficos
- presentaciones de datos
Su versatilidad lo hace útil no solo para hacer cálculos académicos básicos sino también para completar cálculos complicados, como la programación o presentaciones de datos numéricos.
Mathematica integra motores de software que realizan cálculos numéricos y simbólicos, así como software de análisis de gráficos, lenguaje de programación, formatos de documentos y la posibilidad de publicar los resultados de su trabajo.
Gracias a la multiplicidad de sus funciones, es una herramienta invaluable para matemáticos, físicos, biólogos, químicos, analistas financieros, sociólogos y muchas otras profesiones relacionadas con los datos.
Los participantes obtendrán habilidades para:
- cálculos de manera eficienterealizar
- entender los comandos del programa
- creando documentos de texto
- construir diagramas y gráficos
- presentaciones de datos
42 horas
Descripción General
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.
¿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
Descripción General
Scilab es un lenguaje de alto nivel bien desarrollado, gratuito y de código abierto para la manipulación de datos científicos. Utilizado para estadísticas, gráficos y animación, simulación, procesamiento de señales, física, optimización y más, su estructura de datos central es la matriz, lo que simplifica muchos tipos de problemas en comparación con alternativas como FORTRAN y derivados C. Es compatible con lenguajes como C, Java y Python, por lo que es adecuado como un complemento de los sistemas existentes.
En esta capacitación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las ventajas de Scilab en comparación con alternativas como Matlab, los principios básicos de la sintaxis de Scilab, así como algunas funciones avanzadas, y la interfaz con otros lenguajes ampliamente utilizados, según la demanda. El curso concluirá con un breve proyecto centrado en el procesamiento de imágenes.
Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán las funciones básicas y algunas funciones avanzadas de Scilab y tendrán los recursos para continuar expandiendo su conocimiento.
Audiencia
- Científicos e ingenieros de datos, especialmente con interés en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento facial
Formato del curso
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica intensiva, con un proyecto final
En esta capacitación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las ventajas de Scilab en comparación con alternativas como Matlab, los principios básicos de la sintaxis de Scilab, así como algunas funciones avanzadas, y la interfaz con otros lenguajes ampliamente utilizados, según la demanda. El curso concluirá con un breve proyecto centrado en el procesamiento de imágenes.
Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán las funciones básicas y algunas funciones avanzadas de Scilab y tendrán los recursos para continuar expandiendo su conocimiento.
Audiencia
- Científicos e ingenieros de datos, especialmente con interés en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento facial
Formato del curso
- Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica intensiva, con un proyecto final
21 horas
Descripción General
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas para el aprendizaje automático con R a medida que avanzan en la creación de una aplicación en el mundo real.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Utiliza técnicas como el ajuste de hiperparámetros y el aprendizaje profundo
- Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisadas
- Ponga un modelo en producción para usar en una aplicación más grande
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Utiliza técnicas como el ajuste de hiperparámetros y el aprendizaje profundo
- Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisadas
- Ponga un modelo en producción para usar en una aplicación más grande
Audiencia
- Desarrolladores
- Analistas
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 horas
Descripción General
The Tidyverse is a collection of versatile R packages for cleaning, processing, modeling, and visualizing data. Some of the packages included are: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, and tibble.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to manipulate and visualize data using the tools included in the Tidyverse.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis and create appealing visualizations
- Draw useful conclusions from various datasets of sample data
- Filter, sort and summarize data to answer exploratory questions
- Turn processed data into informative line plots, bar plots, histograms
- Import and filter data from diverse data sources, including Excel, CSV, and SPSS files
Audience
- Beginners to the R language
- Beginners to data analysis and data visualization
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
In this instructor-led, live training, participants will learn how to manipulate and visualize data using the tools included in the Tidyverse.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis and create appealing visualizations
- Draw useful conclusions from various datasets of sample data
- Filter, sort and summarize data to answer exploratory questions
- Turn processed data into informative line plots, bar plots, histograms
- Import and filter data from diverse data sources, including Excel, CSV, and SPSS files
Audience
- Beginners to the R language
- Beginners to data analysis and data visualization
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
28 horas
Descripción General
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria. R se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en vivo.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Profesionales bancarios con experiencia técnica
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en vivo.
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
- Profesionales bancarios con experiencia técnica
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
28 horas
Descripción General
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.
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
Descripción General
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 los fundamentos de la programación R mientras exploran la codificación en R utilizando ejemplos financieros.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprenda los conceptos básicos de la programación R
- Use R para manipular sus datos para realizar operaciones financieras básicas
Audiencia
- Programadores
- Profesionales de finanzas
- Profesionales de TI
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 los fundamentos de la programación R mientras exploran la codificación en R utilizando ejemplos financieros.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprenda los conceptos básicos de la programación R
- Use R para manipular sus datos para realizar operaciones financieras básicas
Audiencia
- Programadores
- Profesionales de finanzas
- Profesionales de TI
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
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 los conceptos básicos del comercio financiero a medida que avanzan en la construcción e implementación de estrategias y acciones comerciales básicas en R utilizando quantstrat.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales en el comercio
- Cree e implemente su primera estrategia comercial usando R
- Analiza el rendimiento de su estrategia usando R
Audiencia
- Programadores
- Profesionales de finanzas
- Profesionales de TI
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 los conceptos básicos del comercio financiero a medida que avanzan en la construcción e implementación de estrategias y acciones comerciales básicas en R utilizando quantstrat.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales en el comercio
- Cree e implemente su primera estrategia comercial usando R
- Analiza el rendimiento de su estrategia usando R
Audiencia
- Programadores
- Profesionales de finanzas
- Profesionales de TI
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Descripción General
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 conceptos avanzados de programación en R mientras caminan a través de la codificación en R utilizando ejemplos financieros.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas avanzadas de programación R
- Use R para manipular sus datos para realizar operaciones financieras más avanzadas
Audiencia
- Programadores
- Profesionales de finanzas
- Profesionales de TI
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 conceptos avanzados de programación en R mientras caminan a través de la codificación en R utilizando ejemplos financieros.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas avanzadas de programación R
- Use R para manipular sus datos para realizar operaciones financieras más avanzadas
Audiencia
- Programadores
- Profesionales de finanzas
- Profesionales de TI
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
28 horas
Descripción General
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. 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 cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para finanzas usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
- Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
- Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
- Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo utilizando R
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
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 implementar modelos de aprendizaje profundo para finanzas usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
- Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
- Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
- Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo utilizando R
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
Tableau ayuda a las personas a ver y comprender datos .
28 horas
Descripción General
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. 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 cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
- Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca
- Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca
- Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando R
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
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 implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
- Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca
- Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca
- Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando R
Audiencia
- Desarrolladores
- Científicos de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
7 horas
Descripción General
Shiny es un paquete R de código abierto que proporciona un marco web para construir aplicaciones web interactivas usando R.
En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán a combinar ciencia de datos y desarrollo web usando Shiny, R y HTML.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Cree aplicaciones web interactivas con R usando Shiny
Audiencia
- Científicos de datos
- desarrolladores de sitios de Internet
- Estadísticos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán a combinar ciencia de datos y desarrollo web usando Shiny, R y HTML.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Cree aplicaciones web interactivas con R usando Shiny
Audiencia
- Científicos de datos
- desarrolladores de sitios de Internet
- Estadísticos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
Descripción General
Organización - Trabajo de laboratorio y ejemplos prácticos sobre datos reales
7 horas
Descripción General
El objetivo del curso es permitir a los participantes obtener un dominio de los fundamentos de R y cómo trabajar con los datos.
14 horas
Descripción General
Tableau ayuda a las personas a ver y comprender los datos.
14 horas
Descripción General
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.
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.
14 horas
Descripción General
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.
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.
14 horas
Descripción General
This instructor-led, live training in Uruguay (online or onsite) is aimed at business analysts who wish to automate trade with algorithmic trading, Python, and R.
By the end of this training, participants will be able to:
- Employ algorithms to buy and sell securities at specialized increments rapidly.
- Reduce costs associated with trade using algorithmic trading.
- Automatically monitor stock prices and place trades.
By the end of this training, participants will be able to:
- Employ algorithms to buy and sell securities at specialized increments rapidly.
- Reduce costs associated with trade using algorithmic trading.
- Automatically monitor stock prices and place trades.
21 horas
Descripción General
This instructor-led, live training in Uruguay (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to program in R for Excel.
By the end of this training, participants will be able to:
- Toggle and move data between Excel and R.
- Use R Tidyverse and R features for data analytic solutions in Excel.
- Extend their data analytical skills by learning R.
By the end of this training, participants will be able to:
- Toggle and move data between Excel and R.
- Use R Tidyverse and R features for data analytic solutions in Excel.
- Extend their data analytical skills by learning R.
14 horas
Descripción General
This instructor-led, live training in Uruguay (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to program in R for Tableau.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement Tableau analytics with R.
- Return values to Tableau with learning algorithms in R.
- Structure and visualize R functions in Tableau.
- Make data driven decisions for business operations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement Tableau analytics with R.
- Return values to Tableau with learning algorithms in R.
- Structure and visualize R functions in Tableau.
- Make data driven decisions for business operations.
14 horas
Descripción General
This instructor-led, live training in Uruguay (online or onsite) is aimed at data scientists who wish to program in Python and R for KNIME.
By the end of this training, participants will be able to:
- Plan, build, and deploy machine learning models in KNIME.
- Make data driven decisions for operations.
- Implement end to end data science projects.
By the end of this training, participants will be able to:
- Plan, build, and deploy machine learning models in KNIME.
- Make data driven decisions for operations.
- Implement end to end data science projects.
14 horas
Descripción General
This instructor-led, live training in Uruguay (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to program with R in SAS for cluster analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use cluster analysis for data mining
- Master R syntax for clustering solutions.
- Implement hierarchical and non-hierarchical clustering.
- Make data-driven decisions to help to improve business operations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use cluster analysis for data mining
- Master R syntax for clustering solutions.
- Implement hierarchical and non-hierarchical clustering.
- Make data-driven decisions to help to improve business operations.
14 horas
Descripción General
This instructor-led, live training in Uruguay (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to program in R and Python for outlier detection.
By the end of this training, participants will be able to:
- Identify whether data is an anomaly or is an expected value.
- Implement algorithms for anomaly detection.
- Use various techniques and methods to detect anomalies.
By the end of this training, participants will be able to:
- Identify whether data is an anomaly or is an expected value.
- Implement algorithms for anomaly detection.
- Use various techniques and methods to detect anomalies.
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