Curso de R
Capacitación en R (lenguaje de programación) - un lenguaje y entorno de programación para análisis estadístico y gráfico.
Testimonios de los Clientes
El ejemplo y el material de capacitación fueron suficientes y facilitaron la comprensión de lo que está haciendo
Teboho Makenete
Nombre del Curso: Data Science for Big Data Analytics
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The example and training material were sufficient and made it easy to understand what you are doing
Conocimiento del entrenador
Stephanie Seiermann
Nombre del Curso: R
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Knowledge of the trainer
Buena visión general de R y una buena variedad de temas. El entrenador estaba feliz de responder todas las preguntas
Symphony EYC
Nombre del Curso: R
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Good overview of R and good range of topics. Trainer was happy to answer all questions
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.
Programas de los Cursos
| Código | Nombre | Duración | Información General |
|---|---|---|---|
| mrkfct | Market Forecasting | 14 horas | Audiencia Este curso ha sido creado para analistas, pronosticadores que desean introducir o mejorar pronósticos que pueden estar relacionados con la predicción de ventas, previsión económica, previsión tecnológica, gestión de la cadena de suministro y previsión de demanda o oferta. Descripción Este curso guía a los delegados a través de una serie de metodologías, marcos y algoritmos que son útiles para elegir cómo predecir el futuro basados en datos históricos. Utiliza herramientas estándar como Microsoft Excel o algunos programas Open Source (especialmente el proyecto R). Los principios cubiertos en este curso pueden ser implementados por cualquier software (por ejemplo, SAS, SPSS, Statistica, MINITAB ...) |
| dmmlr | Minería de Datos y Aprendizaje Automático 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. |
| mlfinancer | Aprendizaje Automático para Finanzas (con R) | 28 horas | El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. 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 aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. 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 equipo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con R Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica |
| rprogda | Programación R para el Análisis de Datos | 14 horas | Este curso es parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología) |
| dlfinancewithr | Aprendizaje Profundo para las Finanzas (con R) | 28 horas | 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 |
| bigddbsysfun | Big Data & Fundamentos de Sistemas de Bases de Datos | 14 horas | El curso forma parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología). |
| dlforbankingwithpython | Aprendizaje Profundo para la Banca (con Python) | 28 horas | 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. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su clara sintaxis y legibilidad de código. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca usando Python mientras 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 Utilice Python, Keras y TensorFlow para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando Python Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica |
| mrkanar | Análisis de Marketing con R | 21 horas | Audiencia: Dueños de negocios (gerentes de marketing, gerentes de producto, gerentes de base de clientes) y sus equipos; Profesionales del conocimiento del cliente. Visión de conjunto: El curso sigue el ciclo de vida del cliente, desde la adquisición de nuevos clientes, la gestión de los clientes existentes para la rentabilidad, la retención de buenos clientes y, finalmente, la comprensión de qué clientes nos están dejando y por qué. Trabajaremos con datos reales (si son anónimos) de una variedad de industrias, incluyendo telecomunicaciones, seguros, medios y alta tecnología. Formato: Entrenamiento dirigido por el instructor durante cinco sesiones de medio día con ejercicios en clase y tareas. Puede ser entregado como un curso de aula o distancia (en línea). |
| advr | Avanzada R | 7 horas | This course covers advanced topics in R programming. |
| dlforbankingwithr | Aprendizaje Profundo para la Banca (con R) | 28 horas | 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 |
| 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. |
| shinyrhtml | Shiny, R y HTML: fusión de ciencia de datos y desarrollo web | 7 horas | 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 |
| rneuralnet | Red Neuronal en R | 14 horas | Este curso es una introducción a la aplicación de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software R-project. |
| bspkrintro | Fundamentos de R | 21 horas | R es un lenguaje de programación libre de código abierto para la informática estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para varios objetivos, como fijar los precios de los anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una gran variedad de paquetes para la minería de datos. |
| bigdatar | Programación con Big Data en R | 21 horas | |
| dsbda | Ciencia de Datos para Big Data Analytics | 35 horas | Big data is data sets that are so voluminous and complex that traditional data processing application software are inadequate to deal with them. Big data challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating and information privacy. |
| MLFWR1 | Fundamentos de Aprendizaje Automático con R | 14 horas | El objetivo de este curso es proporcionar una competencia básica en la aplicación de los métodos de aprendizaje automático en la práctica. A través del uso de la plataforma de programación R y sus diversas bibliotecas, y basado en una multitud de ejemplos prácticos, este curso enseña cómo usar los bloques de construcción más importantes de Aprendizaje de Máquinas, cómo tomar decisiones de modelado de datos, interpretar los resultados de los algoritmos y Validar los resultados. Nuestro objetivo es darle las habilidades para entender y usar las herramientas más fundamentales de la caja de herramientas de Aprendizaje de Máquinas con confianza y evitar las trampas comunes de las aplicaciones de Data Sciences. |
| 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 |
| dataminr | Minería de Datos 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. |
| 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. |
| 67795 | Numerical Methods | 14 horas | This course is for data scientists and statisticians that have some familiarity with numerical methods and have at least one programming language from R, Python, Octave, and some C++ options. The emphasis of this course is on the practical aspects of data/model preparation, execution, post hoc analysis and visualization. The purpose of this course is to give a practical introduction in numerical methods to participants interested in applying the methods at work. Sector specific examples are used to make the training relevant to the audience. |
| nlpwithr | Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con R | 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 |
| rprogadv | Programación Avanzada de R | 7 horas | Este curso es para científicos de datos y estadísticos que ya tienen habilidades básicas de codificación R & C ++ y código R y necesitan habilidades avanzadas de codificación R. El objetivo es impartir un curso práctico de programación avanzada de R a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo. Se utilizan ejemplos específicos del sector para que la formación sea pertinente para el público |
| BigData_ | Una introducción práctica al análisis de datos y Big Data | 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. |
| webappsr | Creación de Aplicaciones Web en R con Shiny | 7 horas | Descripción: Este es un curso diseñado para enseñar a los usuarios de R cómo crear aplicaciones web sin necesidad de aprender HTML, Javascript y CSS. Objetivo: Cubre los conceptos básicos de cómo funcionan las aplicaciones brillantes. Cubre todas las funciones de entrada / salida / renderizado / paneles de uso común de la biblioteca brillante. |
| tidyverse | Introducción a la visualización de datos con Tidyverse y R | 7 horas | El Tidyverse es una colección de paquetes R versátiles para limpiar, procesar, modelar y visualizar datos. Algunos de los paquetes incluidos son: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr y tibble. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en Tidyverse. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Realice análisis de datos y cree visualizaciones atractivas Sacar conclusiones útiles de diversos conjuntos de datos de datos de muestra Filtrar, clasificar y resumir datos para responder preguntas exploratorias Convierta los datos procesados en gráficos de líneas informativas, gráficos de barras, histogramas Importe y filtre datos de diversas fuentes de datos, incluidos los archivos Excel, CSV y SPSS Audiencia Principiantes al lenguaje R Principiantes para el análisis de datos y la visualización de datos Formato del curso Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica |
| rintrob | Introducción R para Biólogos | 28 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 also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining. |
| mlbankingr | Aprendizaje Automático para la Banca (con R) | 28 horas | 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 |
| dataar | Análisis de Datos con R | 21 horas | R es un entorno de código abierto muy popular para la informática estadística, análisis de datos y gráficos. Este curso introduce el lenguaje de programación R a los estudiantes. Cubre los fundamentos del lenguaje, las bibliotecas y los conceptos avanzados. Análisis de datos y gráficos avanzados con datos del mundo real. Audiencia Desarrolladores / análisis de datos Duración 3 días Formato Conferencias y prácticas |
| rforfinance | R Programación para Finanzas | 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. |
| rlang | R | 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 also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining. |
| danagr | Datos y análisis: desde cero | 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. |
| 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. |
| intermediaterforfinance | Intermedio R para Finanzas | 21 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 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 |
| rintro | Introducción a R | 21 horas | R es un lenguaje de programación libre de código abierto para la informática estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para varios objetivos, como fijar los precios de los anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una gran variedad de paquetes para la minería de datos. Este curso cubre la manipulación de objetos en R incluyendo la lectura de datos, el acceso a paquetes R, la escritura de funciones R, y la elaboración de gráficos informativos. Incluye el análisis de datos utilizando modelos estadísticos comunes. El curso enseña cómo utilizar el software R (http://www.r-project.org) tanto en una línea de comandos como en una interfaz gráfica de usuario (GUI). |
| rdataana | R para Análisis de Datos e Investigación | 7 horas | Audiencia Gerentes Desarrolladores Científicos Estudiantes Formato del curso Instrucción y discusión en línea o talleres cara a cara |
| frcr | Pronosticar con R | 14 horas | Este curso permite a los delegados automatizar completamente el proceso de pronóstico con R |
Upcoming Courses
| Curso | Fecha | Precio del Curso [A distancia / Presencial] |
|---|---|---|
| Programación R para el Análisis de Datos - Ciudad de Mexico - Mariano Escobedo | Mar, 2018-06-05 09:30 | 69500MXN / 93500MXN |
| Análisis Predictivo con R - Guadalajara - Puerta del Hierro | Mar, 2018-06-05 09:30 | 57900MXN / 83100MXN |
| Análisis de Marketing con R - Monterrey - Oficinas en el Parque | Mié, 2018-06-06 09:30 | 85000MXN / 111900MXN |
| Aprendizaje Profundo para la Banca (con R) - Guadalajara - Country Club Financial | Lun, 2018-06-11 09:30 | 112500MXN / 137300MXN |
| R - Puebla - Triangulo Las Animas | Lun, 2018-06-18 09:30 | 85000MXN / 105450MXN |
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