Análisis de datos en vivo, dirigido por un instructor (análisis de datos o analítica de datos) los cursos de formación demuestran a través de la discusión y práctica los lenguajes de programación y las metodologías utilizadas para realizar el análisis de datos.
El entrenamiento de análisis de datos 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 Peru o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Peru. 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
El método de contacto del aprendiz. El enfoque es bueno tanto para el grupo como para el individuo.
Marcin Szcześniak - Credit Agricole Bank P
Curso: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
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Una gran dosis de ejercicio.
Piotr Kubiński
Curso: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
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Prueba final que simula las preguntas del examen, donde intentamos como grupo resolver tareas basadas en el conocimiento adquirido durante el entrenamiento.
Dominik Łubiński
Curso: Business Analysis, BABOK V3.0 and IIBA Certification Preparation
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Me gustó sobre todo el conocimiento del Entrenador.
Sripal S
Curso: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
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En general, disfruté la forma de pronunciar el discurso.
Bhaskar naidu
Curso: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
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Realmente disfruté de la ayuda del entrenador.
Urszula Kuza
Curso: Tableau Advanced
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todos
Grześ
Curso: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
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Ejemplos prácticos.
Przemysław Domański
Curso: BPMN 2.0 dla Analityków Biznesowych
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Recibo respuestas sobre todas mis preguntas.
Natalia Gladii
Curso: Data Analytics With R
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Obtuve una buena visión general de los editores de procesos, las reglas de negocio y el panorama de herramientas de BPM S. Recomiendo encarecidamente el curso práctico BPM N para analistas de Business , incluso para analistas experimentados, con sus excelentes escenarios de procesos y práctica de modelado, ¡lo posicionará por encima del resto!
Anees Baig
Curso: BPMN 2.0 for Business Analysts
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Muy informativo y dio un buen resumen general del esquema del curso.
Matthew Steptoe
Curso: Contemporary Development Principles and Practices
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Disfruté todo el Día 1.
Peter Mahaffey
Curso: Contemporary Development Principles and Practices
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El hecho de que tenemos soluciones listas para problemas dados + que muestran una amplia gama de aplicaciones + aprobó un compendio de conocimiento.
Wojciech Michalak
Curso: Power BI
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Me gustaron los ejercicios ya que es la única forma de aprender, por repetición.
David Rushe
Curso: Tableau Advanced
Machine Translated
El entrenador tiene un conocimiento muy amplio, él puede transmitirlo. Involucra a los participantes a interactuar y resolver problemas que se encuentran juntos.
Nina Rokita
Curso: Power BI
Machine Translated
El capacitador estuvo en contacto constante con los destinatarios de la capacitación, ajustó el ritmo a nuestras necesidades y resolvió nuestros problemas de manera continua y respondió nuestras preguntas
Dominika Jaworska
Curso: Power BI
Machine Translated
Disfruté los ejercicios, la sala de entrenamiento, la cocina de té.
Alisher Khaydarov
Curso: BPMN 2 Fundamentals and Workshop
Machine Translated
El ritmo y la progresión fueron perfectos para realmente entender las cosas rápidamente.
Stephen Brewell
Curso: BPMN 2.0 for Business Analysts
Machine Translated
Los ejemplos dados realmente me ayudaron a entender algunos conceptos. El capacitador se aseguró de que estuviéramos siguiendo todo el entrenamiento y no dudó en volver a un punto anterior de que había alguna duda. El capacitador adaptó la capacitación a nuestras necesidades, dando énfasis a los elementos que nos gustaría tener más detalles. Los ejercicios prácticos también fueron buenos.
Amanda Moscardini - Campinas Valley
Curso: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
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Debra se aseguró de entender mis preguntas y responderlas con precisión. Las sugerencias sobre cómo diseñar diagramas bajo ciertas condiciones fueron realmente buenas. Me gustaría reforzar lo profesional y eficiente que Debra estuvo con nosotros.
Leandro Antonio
Curso: Understanding Business Process Modeling with BPMN 2.0
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La capacitación fue muy consistente, aprendí muchas funcionalidades interesantes del programa.
Anna Klimczak
Curso: Power BI
Machine Translated
Ejercicios bien preparados, practicados y conocimiento del maestro
Sandra Przewdzing
Curso: Power BI
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
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
Pensé que la información era interesante.
Allison May
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Realmente aprecié que Jeff utilizara datos y ejemplos que fueran aplicables a los datos educativos. Lo hizo interesante e interactivo.
Carol Wells Bazzichi
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Aprender sobre todos los tipos de gráficos y para qué se utilizan. Aprendiendo el valor del desorden. Aprendiendo sobre los métodos para mostrar datos de tiempo.
Susan Williams
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Entrenador estaba entusiasmado.
Diane Lucas
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Me gustó mucho el contenido / Instructor.
Craig Roberson
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Soy un aprendiz práctico y esto fue algo que hizo mucho.
Lisa Comfort
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Me gustaron los ejemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
Machine Translated
En general, me beneficio de los ejemplos.
Peter Coleman
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Disfruté los buenos ejemplos del mundo real, las revisiones de los informes existentes.
Ronald Parrish
Curso: Data Visualization
Machine Translated
Me gusta la forma en que Birol personalizó algunas partes de la capacitación para satisfacer mi rol como Analista de Business . De esta manera, pudo enfocarse en los temas que son importantes y no detenerse en temas que generalmente no utilizaré en mi trabajo. Enseña muy claro y se asegura de que entiendas un tema antes de pasar al siguiente. Puede decir que es un profesor experimentado y que conoce muy bien su materia, y sabe cómo analizar las necesidades de capacitación del alumno para cubrir de manera efectiva temas que son esenciales y relevantes. Esto hace que sus sesiones sean muy efectivas, ya que es flexible y justo en el blanco. Sus materiales son muy completos y hace un punto para seguir el plan de estudios pero haciéndolo más relevante para el estudiante. Aprecio que él conozca los estándares de la industria y pueda dar su opinión sobre lo que funciona. Nunca he aprendido tanto como lo hice en un curso de 2 días y vale la pena todo el tiempo y el esfuerzo. La capacitación aceleró mi aprendizaje de BPM N 2.0 y me dio los conceptos básicos y la confianza para comenzar a practicar la técnica en mi trabajo. Gracias Birol y NobleProg por una experiencia de aprendizaje maravillosa. Seguramente recomendaré el curso y el entrenador a futuros colegas.
Irma Irosido
Curso: BPMN 2.0 for Business Analysts
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Realmente me beneficié de la buena disposición del entrenador para compartir más.
Balaram Chandra Paul
Curso: A practical introduction to Data Analysis and Big Data
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Realmente me beneficié de la interactividad y el entrenador dedicado.
Pierre Bruwier
Curso: BPMN 2 Fundamentals and Workshop
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El entrenador tiene muchas anécdotas y puede mostrar contenido en conferencias simples sobre la vida
Katarzyna Gołda
Curso: Business Analysis
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El Sr. Bogdan es un gran especialista y sabe cómo pasar el conocimiento de una manera accesible. Él entiende y se da cuenta cuando la audiencia "se apaga".
Unit4 Polska sp. z o.o; ALTEN Polska Sp. z o.o.; UBS; Zerochaos Sp. z o.o.
Curso: Business Analysis
Machine Translated
Enfoque de entrenadores, humor y una forma interesante de conducir el entrenamiento y referirse a tu propia experiencia.
Zbigniew Grzeskow
Curso: Business Analysis
Machine Translated
Apertura, facilidad de conversación, atmósfera.
Lucyna Kowalczyk
Curso: Business Analysis
Machine Translated
estilo de conducción "hablador"
Tomasz Niziołek
Curso: Business Analysis
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Ofreciendo un alcance más profundo sobre Power BI más que cualquier otro instituto de capacitación con el que me encontré.
Mohammed Al Ameer
Curso: Power BI
Machine Translated
Rápido ritmo - buena interacción - entrenador claramente muy conocedor.
Curso: Business Process Analysis with UML and BPMN
Machine Translated
Me gustó mucho la forma interactiva de aprender.
Luigi Loiacono
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
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
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Fue un entrenamiento muy práctico, me gustaron los ejercicios prácticos.
Proximus
Curso: Data Analysis with Hive/HiveQL
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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
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Rápido ritmo - buena interacción - entrenador claramente muy conocedor.
Curso: Business Process Analysis with UML and BPMN
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Algunos de nuestros clientes
Programas de los cursos Análisis de los datos
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
Nombre del Curso
Duración
Descripción General
35 horas
This instructor-led, live training in Peru (online or onsite) is aimed at data analysts and anyone who is interested to learn how to use and integrate Tableau, Python, R, and SQL for data visualization and analysis.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data analysis using Python, R, and SQL.
- Create insights through data visualization with Tableau.
- Make data-driven decisions for business operations.
21 horas
This instructor-led, live training in Peru (online or onsite) is aimed at analysts who wish to use TM1 to analyze and customize reports and templates for data in a database.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to analyze data using IBM Planning Analytics.
- Create custom views of the data in a database.
- Build reports and forms that communicate with TM1.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to analyze data using IBM Planning Analytics.
- Create custom views of the data in a database.
- Build reports and forms that communicate with TM1.
14 horas
This instructor-led, live training in Peru (online or onsite) is aimed at data analysts and data scientists who wish to use the MongoDB Aggregation Framework to perform data analysis while simplifying complex operations and aggregation pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MongoDB for data analysis.
- Understand the concepts and stages of the MongoDB Aggregation Framework.
- Learn about the basic structure, syntax, and operations for aggregation.
- Learn how to handle advanced operations in aggregation.
- Apply some optimization tools and techniques to improve aggregation performance.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure MongoDB for data analysis.
- Understand the concepts and stages of the MongoDB Aggregation Framework.
- Learn about the basic structure, syntax, and operations for aggregation.
- Learn how to handle advanced operations in aggregation.
- Apply some optimization tools and techniques to improve aggregation performance.
14 horas
This instructor-led, live training in Peru (online or onsite) is aimed at data analysts or anyone who wishes to use AWS QuickSight data analysis and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the basic concepts of AWS QuickSight.
- Use AWS QuickSight to create data analysis, reports, and insights.
- Use AWS to create relationships between data for enhanced analysis.
- Learn different types of visualizations in understanding data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the basic concepts of AWS QuickSight.
- Use AWS QuickSight to create data analysis, reports, and insights.
- Use AWS to create relationships between data for enhanced analysis.
- Learn different types of visualizations in understanding data.
14 horas
This instructor-led, live training in Peru (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use and integrate SQL, Python, and Tableau to perform complex data analysis, processing, and visualization.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary environment to perform data analysis with SQL, Python, and Tableau.
- Understand the key concepts of software integration (data, servers, clients, APIs, endpoints, etc.).
- Get a refresher on the fundamentals of Python and SQL.
- Perform data pre-processing techniques in Python.
- Learn how to connect Python and SQL for data analysis.
- Create insightful data visualizations and charts with Tableau.
14 horas
This instructor-led, live training in Peru (online or onsite) is aimed at data scientists and data analysts who wish to learn how to use each tool in the developer tool palette in Alteryx Designer.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn to use and configure all the tools in the developer tab.
- Design efficient workflows in Alteryx using the dynamic, validation, and testing tools.
- Learn how to use API tools to download and parse web data.
- Use Alteryx scripting tools, including Python and R.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn to use and configure all the tools in the developer tab.
- Design efficient workflows in Alteryx using the dynamic, validation, and testing tools.
- Learn how to use API tools to download and parse web data.
- Use Alteryx scripting tools, including Python and R.
7 horas
This instructor-led, live training in Peru (online or onsite) is aimed at data analysts who wish to perform product and user analysis using Mixpanel.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Mixpanel as a web analytics tool.
- Understand the Mixpanel concepts and implementation.
- Understand and interpret event data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Learn how to use Mixpanel as a web analytics tool.
- Understand the Mixpanel concepts and implementation.
- Understand and interpret event data.
14 horas
This instructor-led, live training in Peru (online or onsite) is aimed at analysts who wish to use Matomo to perform web analytics tasks such as generating a detailed report on the usage of a website.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Matomo works in analyzing web data.
- Learn how data is collected and tracked with Matomo.
- Understand and interpret Matomo reports.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand how Matomo works in analyzing web data.
- Learn how data is collected and tracked with Matomo.
- Understand and interpret Matomo reports.
14 horas
This instructor-led, live training in Peru (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to set up, deploy, and manage data analytics solutions using Databricks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Databricks.
- Understand how Databricks and Apache Spark work together.
- Learn how to load and transform data in Databricks.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Databricks.
- Understand how Databricks and Apache Spark work together.
- Learn how to load and transform data in Databricks.
14 horas
IBM SPSS Modeler es un software utilizado para minería de datos y análisis de texto. Ofrece un conjunto de herramientas de minería de datos que pueden construir modelos predictivos y realizar tareas de análisis de datos.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a analistas de datos o a cualquiera que desee utilizar SPSS Modeler para realizar actividades de minería de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Comprender los fundamentos de la minería de datos. Aprende cómo importar y evaluar la calidad de los datos con el Modeler. Desarrollar, implementar y evaluar de manera eficiente los modelos de datos.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a analistas de datos o a cualquiera que desee utilizar SPSS Modeler para realizar actividades de minería de datos.
Al final de este curso, los participantes podrán:
Comprender los fundamentos de la minería de datos. Aprende cómo importar y evaluar la calidad de los datos con el Modeler. Desarrollar, implementar y evaluar de manera eficiente los modelos de datos.
Formato del curso
Lecciones y discusiones interactivas. Muchos ejercicios y prácticas. Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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.
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.
21 horas
[R](https://www.r-project.org/) is a very popular, open source environment for statistical computing, data analytics and graphics. This course introduces R programming language to students. It covers language fundamentals, libraries and advanced concepts. Advanced data analytics and graphing with real world data.
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
Audience
Developers / data analytics
Duration
3 days
Format
Lectures and Hands-on
14 horas
Elasticsearch es un motor de búsqueda distribuido de fuente abierta. Comúnmente se usa junto con Logstash (motor de análisis de datos y de recopilación de datos) y Kibana (plataforma de análisis y visualización) para formar la "pila ELK".
Esta capacitación está dirigida a desarrolladores de software que deseen crear soluciones de búsqueda y análisis mediante Elasticsearch.
La capacitación comienza con una discusión de la arquitectura de ElastickSearch, que incluye su modelo distribuido y API de búsqueda. Esto es seguido de una explicación de la funcionalidad de ElasticSearch y cómo integrarlo mejor en su propia aplicación.
Los ejercicios prácticos constituyen una parte importante de la capacitación y brindan a los participantes la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos mientras reciben comentarios sobre su implementación y progreso.
Audiencia
Desarrolladores de software
Formato del curso
Gran énfasis en la práctica en vivo. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico.
Esta capacitación está dirigida a desarrolladores de software que deseen crear soluciones de búsqueda y análisis mediante Elasticsearch.
La capacitación comienza con una discusión de la arquitectura de ElastickSearch, que incluye su modelo distribuido y API de búsqueda. Esto es seguido de una explicación de la funcionalidad de ElasticSearch y cómo integrarlo mejor en su propia aplicación.
Los ejercicios prácticos constituyen una parte importante de la capacitación y brindan a los participantes la oportunidad de poner en práctica sus conocimientos mientras reciben comentarios sobre su implementación y progreso.
Audiencia
Desarrolladores de software
Formato del curso
Gran énfasis en la práctica en vivo. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico.
7 horas
Este curso cubre cómo usar el lenguaje Hive SQL (AKA: Hive HQL, SQL en Hive, HiveQL) para personas que extraen datos de Hive
35 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.
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.
14 horas
Audiencia
Analistas, investigadores, científicos, graduados y estudiantes y cualquiera que esté interesado en aprender cómo facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel.
Objetivos del Curso
Este curso ayudará a mejorar su familiaridad con Excel y las estadísticas y como resultado aumentar la eficacia y la eficiencia de su trabajo o investigación.
Este curso describe cómo usar el Analysis ToolPack en Microsoft Excel, funciones estadísticas y cómo realizar procedimientos estadísticos básicos. Explicará las limitaciones de Excel y cómo superarlas.
Analistas, investigadores, científicos, graduados y estudiantes y cualquiera que esté interesado en aprender cómo facilitar el análisis estadístico en Microsoft Excel.
Objetivos del Curso
Este curso ayudará a mejorar su familiaridad con Excel y las estadísticas y como resultado aumentar la eficacia y la eficiencia de su trabajo o investigación.
Este curso describe cómo usar el Analysis ToolPack en Microsoft Excel, funciones estadísticas y cómo realizar procedimientos estadísticos básicos. Explicará las limitaciones de Excel y cómo superarlas.
35 horas
Los participantes que completen esta capacitación obtendrán una comprensión práctica del mundo real de Data Science y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas Los participantes tendrán la oportunidad de poner este conocimiento en práctica a través de ejercicios manuales 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 Data Science, luego avanza hacia las herramientas y metodologías utilizadas en Data Science Audiencia Desarrolladores Analistas técnicos Consultores de TI Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual Nota Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos .
7 horas
Microsoft Excel es el software de análisis, informes y estrategia de negocios más popular del mundo. Power BI es una herramienta de inteligencia empresarial para visualizar datos en el nivel operativo de la empresa.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a analistas de datos que desean aprender técnicas para preparar datos en Excel y luego visualizarlos en Power BI .
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los principios del análisis de datos, los objetivos del análisis de datos y los enfoques para el análisis de datos.
- Use fórmulas DAX en Power BI para cálculos complejos.
- Cree y use visualizaciones y gráficos para casos de análisis particulares.
- Importación con Power View para pasar de Excel basado Power BI a independientes Power BI .
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 capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en el sitio o remota) está dirigida a analistas de datos que desean aprender técnicas para preparar datos en Excel y luego visualizarlos en Power BI .
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los principios del análisis de datos, los objetivos del análisis de datos y los enfoques para el análisis de datos.
- Use fórmulas DAX en Power BI para cálculos complejos.
- Cree y use visualizaciones y gráficos para casos de análisis particulares.
- Importación con Power View para pasar de Excel basado Power BI a independientes Power BI .
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 capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
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.
¿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
Pandas es un paquete de Python que proporciona estructuras de datos para trabajar con datos estructurados (tabulares, multidimensionales, potencialmente heterogéneos) y series de tiempo .
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
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
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.
21 horas
El objetivo de este curso es proporcionar una comprensión clara del uso de SQL para diferentes
bases de datos (Oracle, SQL Server, MS Access ...). Comprensión de las funciones analíticas y
forma de cómo unir diferentes tablas en una base de datos ayudará a los delegados a mover el análisis de datos
operaciones al lado de la base de datos, en lugar de hacer esto en la aplicación MS Excel. Esto también puede
ayuda en la creación de cualquier sistema de TI, que utiliza cualquier base de datos relacional.
bases de datos (Oracle, SQL Server, MS Access ...). Comprensión de las funciones analíticas y
forma de cómo unir diferentes tablas en una base de datos ayudará a los delegados a mover el análisis de datos
operaciones al lado de la base de datos, en lugar de hacer esto en la aplicación MS Excel. Esto también puede
ayuda en la creación de cualquier sistema de TI, que utiliza cualquier base de datos relacional.
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.
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
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.
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.
14 horas
Apache Kylin es un motor de análisis extremo y distribuido para Big Data.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Apache Kylin para configurar un depósito de datos en tiempo real.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Consume datos de transmisión en tiempo real usando Kylin
- Utilice las potentes funciones de Apache Kylin, incluido el soporte del esquema de copos de nieve, una rica interfaz de SQL, cubicación de chispa y latencia de consulta de segundo plano
Nota
- Usamos la última versión de Kylin (al momento de escribir esto, Apache Kylin v2.0)
Audiencia
- Grandes ingenieros de datos
- Analistas de Big Data
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 a usar Apache Kylin para configurar un depósito de datos en tiempo real.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Consume datos de transmisión en tiempo real usando Kylin
- Utilice las potentes funciones de Apache Kylin, incluido el soporte del esquema de copos de nieve, una rica interfaz de SQL, cubicación de chispa y latencia de consulta de segundo plano
Nota
- Usamos la última versión de Kylin (al momento de escribir esto, Apache Kylin v2.0)
Audiencia
- Grandes ingenieros de datos
- Analistas de Big Data
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
21 horas
Un sistema de información geográfica (GIS) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, administrar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG se utiliza para la ciencia de la información geográfica veces (Ciencia IG) para referirse a los estudios académicos que la disciplina sistemas de información geográfica y es un dominio amplio dans le amplio disciplina académica de Geoinformática.
El uso de Python con el SIG tiene sustancialmente aumentado durante las últimas dos décadas, en particular con la introducción de la serie Python 2.0 en 2000 incluyó qui Muchas de las características nuevas de programación que hizo que el lenguaje mucho más fácil de implementar. Desde ese momento, Python también ha sido utilizado por otras compañías, incluidas QGIS y GRASS. De hecho, Python hoy es, de lejos, el idioma más utilizado por los usuarios y programadores de SIG.
Este programa cubre el uso de bibliotecas de Python y su avance como geopandas, bokeh pysal y osmnx para implementar sus propias entidades SIG. El programa también cubre módulos introductorios en torno a ArcGIS API y QGIS toolboox.
El uso de Python con el SIG tiene sustancialmente aumentado durante las últimas dos décadas, en particular con la introducción de la serie Python 2.0 en 2000 incluyó qui Muchas de las características nuevas de programación que hizo que el lenguaje mucho más fácil de implementar. Desde ese momento, Python también ha sido utilizado por otras compañías, incluidas QGIS y GRASS. De hecho, Python hoy es, de lejos, el idioma más utilizado por los usuarios y programadores de SIG.
Este programa cubre el uso de bibliotecas de Python y su avance como geopandas, bokeh pysal y osmnx para implementar sus propias entidades SIG. El programa también cubre módulos introductorios en torno a ArcGIS API y QGIS toolboox.
14 horas
Datameer es una plataforma de inteligencia de negocios y análisis construida en Hadoop. Permite a los usuarios finales acceder, explorar y correlacionar datos a gran escala, estructurados, semiestructurados y no estructurados de una manera fácil de usar.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Datameer para superar la pronunciada curva de aprendizaje de Hadoop a medida que avanzan en la configuración y el análisis de una serie de grandes fuentes de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Crea, selecciona e interactivamente explora un lago de datos empresariales
- Acceda a almacenes de datos de inteligencia empresarial, bases de datos transaccionales y otras tiendas analíticas
- Use una interfaz de usuario de hoja de cálculo para diseñar las tuberías de procesamiento de datos de extremo a extremo
- Acceda a funciones preconstruidas para explorar relaciones de datos complejas
- Utilice asistentes de arrastrar y soltar para visualizar datos y crear paneles
- Use tablas, cuadros, gráficos y mapas para analizar los resultados de las consultas
Audiencia
- Analistas 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 a usar Datameer para superar la pronunciada curva de aprendizaje de Hadoop a medida que avanzan en la configuración y el análisis de una serie de grandes fuentes de datos.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Crea, selecciona e interactivamente explora un lago de datos empresariales
- Acceda a almacenes de datos de inteligencia empresarial, bases de datos transaccionales y otras tiendas analíticas
- Use una interfaz de usuario de hoja de cálculo para diseñar las tuberías de procesamiento de datos de extremo a extremo
- Acceda a funciones preconstruidas para explorar relaciones de datos complejas
- Utilice asistentes de arrastrar y soltar para visualizar datos y crear paneles
- Use tablas, cuadros, gráficos y mapas para analizar los resultados de las consultas
Audiencia
- Analistas de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
14 horas
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.
21 horas
Dremio es una plataforma de datos de autoservicio de código abierto que acelera la consulta de diferentes tipos de fuentes de datos. Dremio se integra con bases de datos relacionales, Apache Hadoop, MongoDB, Amazon S3, ElasticSearch y otras fuentes de datos. Es compatible con SQL y proporciona una interfaz de usuario web para generar consultas.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo instalar, configurar y usar Dremio como una capa unificadora para las herramientas de análisis de datos y los repositorios de datos subyacentes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Dremio
- Ejecutar consultas en múltiples fuentes de datos, independientemente de la ubicación, el tamaño o la estructura
- Integre Dremio con BI y fuentes de datos como Tableau y Elasticsearch
Audiencia
- Científicos de datos
- Analistas comerciales
- Ingenieros de datos
Formato del curso
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo instalar, configurar y usar Dremio como una capa unificadora para las herramientas de análisis de datos y los repositorios de datos subyacentes.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
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- Ejecutar consultas en múltiples fuentes de datos, independientemente de la ubicación, el tamaño o la estructura
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- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
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