Curso de Statistical Analysis with Stata and R

Audiencia

• gerentes
• Desarrolladores
• científicos
• estudiantes

Formato del curso

instrucción y discusión en línea O talleres presenciales

R es un lenguaje de programación gratuito 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 también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática a los que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para diversos objetivos, como fijar precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Este curso cubre la manipulación de objetos en R, incluida la lectura de datos, el acceso a paquetes de R, la escritura de funciones de R y la creación de gráficos informativos. Incluye el análisis de datos utilizando modelos estadísticos comunes. El curso enseña a utilizar el software R (https://www.r-project.org) tanto en una línea de comandos como en una interfaz gráfica de usuario (GUI).

Este entrenamiento en vivo dirigido por instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigido a analistas de datos y profesionales de negocios de nivel intermedio que desean realizar pronósticos de series de tiempo y automatizar flujos de trabajo de análisis de datos utilizando R.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los fundamentos de las técnicas de pronóstico en R.
• Aplicar modelos de suavizado exponencial y ARIMA para el análisis de series temporales.
• Utilizar el paquete 'forecast' para generar modelos de pronóstico precisos.
• Automatizar flujos de trabajo de pronóstico para aplicaciones comerciales e investigativas.

Audiencia

Propietarios de Business (gerentes de marketing, gerentes de productos, gerentes de base de clientes) y sus equipos; Perspectivas de clientes profesionales.

Visión general

El curso sigue el ciclo de vida del cliente desde la adquisición de nuevos clientes, la gestión de los clientes existentes para obtener 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 que incluyen telecomunicaciones, seguros, medios y alta tecnología.

Formato

Capacitación dirigida por un instructor a lo largo de cinco sesiones de medio día con ejercicios en clase y tareas. Se puede entregar como un aula o un curso a distancia (en línea).

Este curso es una introducción a la aplicación de redes neuronales en problemas del mundo real utilizando el software R-project.

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 propósito 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 capacitación sea relevante para el público.

R es un lenguaje de programación gratuito de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número cada vez mayor de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

Big Data es un término que se refiere a las soluciones destinadas a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrolladas por Go ogle inicialmente, estas soluciones de Big Data han evolucionado e inspirado a otros proyectos similares, muchos de los cuales están disponibles como código abierto. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera.

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 también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática que lo encuentran fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para diversos objetivos, como establecer precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.

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 también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para varios objetivos, como establecer precios de anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.

Descripción:

Este es un curso diseñado para enseñar a los usuarios de R cómo crear aplicaciones web sin necesidad de aprender HTML , script Java y CSS entre navegadores.

Objetivo:

Cubre los conceptos básicos de cómo funcionan las aplicaciones Shiny.

Cubre todas las funciones de entrada / salida / renderizado / paneles comúnmente utilizadas de la biblioteca Shiny.

Público objetivo

Formato del curso

Al final de esta formación, los participantes podrán:

En este entrenamiento interactivo y en vivo, los participantes aprenderán a manipular y visualizar datos utilizando las herramientas incluidas en el Tidyverse.

El Tidyverse es una colección de paquetes versátiles de R para limpiar, procesar, modelar y visualizar datos. Algunos de los paquetes incluidos son: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr y tibble.

• Principiantes en el lenguaje R
• Principiantes en el análisis de datos y visualización de datos

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

• Realizar análisis de datos y crear visualizaciones atractivas
• Sacar conclusiones útiles de diversos conjuntos de datos de muestra
• Filtrar, ordenar y resumir datos para responder preguntas exploratorias
• Convertir datos procesados en gráficos informativos como líneas, barras, histogramas
• Importar y filtrar datos de diversas fuentes de datos, incluyendo Excel, CSV y archivos SPSS

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que desean analizar grandes conjuntos de datos con Stata.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Cree modelos estadísticos para predecir variables y eventos de interés clave.
• Genere visualizaciones descriptivas, tablas de resumen, frecuencias y mucho más.
• Administre y estructure grandes conjuntos de datos, listos para el análisis de datos.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocios que desean automatizar el comercio con operaciones algorítmicas, Python y R.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Emplee algoritmos para comprar y vender valores en incrementos especializados rápidamente.
• Reduzca los costos asociados con el comercio utilizando el comercio algorítmico.
• Monitoree automáticamente los precios de las acciones y realice operaciones.

Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Chile (en línea o en el lugar) está dirigido a profesionales de informática de nivel intermedio a avanzado que desean aprovechar Stata para el análisis estadístico e integrarlo con R.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Utilizar Stata de manera efectiva para el análisis de datos y la modelización estadística.
• Comparar las funcionalidades de Stata con SPSS y R.
• Integrar Stata con R para una informática estadística perfecta.
• Desarrollar y automatizar flujos de trabajo utilizando Stata y R.