Curso de Análisis predictivo
Capacitación en Análisis predictivo
Testimonios de los Clientes
El tema y el ritmo fueron perfectos
Tim
Nombre del Curso: Programming with Big Data in R
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The subject matter and the pace were perfect.
El tutor, el Sr. Michael Yan, interactuó muy bien con la audiencia, la instrucción fue clara. El tutor también profundiza para agregar más información en función de las solicitudes de los estudiantes durante la capacitaciónOtt
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Nombre del Curso: Programming with Big Data in R
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The tutor, Mr. Michael Yan, interacted with the audience very well, the instruction was clear. The tutor also go extent to add more information based on the requests from the students during the training.
la introducción de nuevos paquetes
Ottawa Research and Development Center, Science Technology Branch, Agriculture and Agri-Food Canada
Nombre del Curso: Programming with Big Data in R
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the introduction of new packages
Michael the trainer es muy conocedor y hábil sobre el tema de Big Data y R. Es muy flexible y personaliza rápidamente la capacitación para satisfacer las necesidades de los clientes. Él también es muy capaz de resolver problemas técnicos y de temas sobre la marcha. Fantástico y profesional entrenamiento !Xia
Xiaoyuan Geng
Nombre del Curso: Programming with Big Data in R
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Michael the trainer is very knowledgeable and skillful about the subject of Big Data and R. He is very flexible and quickly customize the training to meet clients' need. He is also very capable to solve technical and subject matter problems on the go. Fantastic and professional training!
Programas de los Cursos
| Código | Nombre | Duración | Información General |
|---|---|---|---|
| d2dbdpa | De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo | 21 horas | 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. |
| appliedml | Aprendizaje Automático Aplicado | 14 horas | Este curso de capacitación es para personas que deseen aplicar Aprendizaje de la Máquina en aplicaciones prácticas. Audiencia Este curso es para científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con las estadísticas y saben cómo programar R (o Python u otro idioma elegido). El énfasis de este curso está en los aspectos prácticos de la preparación de datos / modelos, la ejecución, el análisis post hoc y la visualización. El propósito es dar aplicaciones prácticas al Aprendizaje Automático a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo. Se utilizan ejemplos específicos del sector para hacer que la formación sea relevante para el público. |
| bigdatar | Programación con Big Data en R | 21 horas | Big Data is a term that refers to solutions destined for storing and processing large data sets. Developed by Google initially, these Big Data solutions have evolved and inspired other similar projects, many of which are available as open-source. R is a popular programming language in the financial industry. |
| apachemdev | Apache Mahout para Desarrolladores | 14 horas | Audiencia Desarrolladores involucrados en proyectos que usan el aprendizaje automático con Apache Mahout. Formato Manos en la introducción al aprendizaje de la máquina. El curso se imparte en un formato de laboratorio basado en casos reales de uso práctico. |
| predmodr | Análisis Predictivo con R | 14 horas | R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining. |
| intror | Introducción a R con Análisis de Series Temporales | 21 horas | R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining. |
| Piwik | Introducción a Piwik | 21 horas | Audiencia Analista web Analistas de datos Investigación de mercado Profesionales de marketing y ventas Administradores del sistema Formato de curso Conferencia de parte, discusión parcial, práctica práctica intensa |
| datamodeling | Reconocimiento de Patrones | 35 horas | Este curso proporciona una introducción en el campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se trata de aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática. El curso es interactivo e incluye muchos ejercicios prácticos, comentarios de los instructores y pruebas de los conocimientos y habilidades adquiridos. Audiencia Analistas de datos Estudiantes de doctorado, investigadores y profesionales |
| kdd | Descubrir Conocimiento en Bases de Datos | 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. |
| matlabdsandreporting | Fundamentos de MATLAB, Ciencia de datos y generación de informes | 126 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. |
| matlabpredanalytics | Matlab para Análisis Predictivo | 21 horas | 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 |
| bigdatabicriminal | Big Data Business Intelligence para análisis de inteligencia criminal | 35 horas | 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 |
| aifortelecom | AI Awareness para Telecom | 14 horas | Building Intelligent Systems es una colección de tecnologías capaces de comprender y tomar decisiones inteligentes. Para los proveedores de telecomunicaciones, crear aplicaciones y servicios que puedan usarse para mejorar la operación de los servicios y servicios. En esta carrera examinamos las diversas tecnologías que componen la IA y los conjuntos de habilidades. A lo largo de la carrera, examinamos las aplicaciones específicas de AI dentro de la industria de las telecomunicaciones. Audiencia Ingenieros de red Personal de operaciones de red Gerentes técnicos de telecomunicaciones Formato de la carrera Parte de lectura, parte de discusión, ejercicios prácticos |
| bigdataanahealth | Big Data Analytics in Health | 21 horas | Big data analytics involves the process of examining large amounts of varied data sets in order to uncover correlations, hidden patterns, and other useful insights. The health industry has massive amounts of complex heterogeneous medical and clinical data. Applying big data analytics on health data presents huge potential in deriving insights for improving delivery of healthcare. However, the enormity of these datasets poses great challenges in analyses and practical applications to a clinical environment. In this instructor-led, live training (remote), participants will learn how to perform big data analytics in health as they step through a series of hands-on live-lab exercises. By the end of this training, participants will be able to: Install and configure big data analytics tools such as Hadoop MapReduce and Spark Understand the characteristics of medical data Apply big data techniques to deal with medical data Study big data systems and algorithms in the context of health applications Audience Developers Data Scientists Format of the Course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice. Note To request a customized training for this course, please contact us to arrange. |
Upcoming Courses
| Curso | Fecha | Precio del Curso [A distancia / Presencial] |
|---|---|---|
| Aprendizaje Automático Aplicado - Monterrey - Dataflux | Mié, 2018-06-06 09:30 | 69500MXN / 91900MXN |
| De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo - Guadalajara - Country Club Financial | Lun, 2018-06-11 09:30 | 99900MXN / 123500MXN |
| Programación con Big Data en R - Monterrey - Oficinas en el Parque | Lun, 2018-06-11 09:30 | 99900MXN / 126800MXN |
| Introducción a R con Análisis de Series Temporales - Ciudad de Mexico - Mariano Escobedo | Mar, 2018-06-12 09:30 | 85000MXN / 111000MXN |
| Introducción a Piwik - Ciudad de Mexico - Colonia Del Valle | Mié, 2018-06-27 09:30 | 85000MXN / 111000MXN |
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