Curso de Curso de Scilab

Este curso cubre temas avanzados en programación en R.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (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.

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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel principiante que desean usar la programación R para manipular datos, realizar análisis de datos básicos y crear visualizaciones atractivas para obtener información.

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

• Comprender los conceptos básicos de R Programming.
• Aplicar los procesos fundamentales de la ciencia de datos.
• Crear representaciones visuales de los 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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a cualquier persona que desee aprender y dominar los fundamentos del análisis y modelado econométrico.

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

• Aprenda y comprenda los fundamentos de la econometría.
• Utilice Eviews y simuladores de riesgo.

Esta capacitación en línea dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante a intermedio que desean procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para un mejor análisis.
• Analizar imágenes de manera quantitativa, incluida la contagem de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas usando macros y complementos.
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de RRHH que deseen utilizar métodos analíticos para mejorar el rendimiento de la organización. Este curso cubre enfoques cualitativos, cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del curso

• Charla y discusión interactiva.
• Muchos ejercicios y práctica.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Guatemala (en línea o en el sitio) está orientado a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean realizar análisis estadísticos utilizando SPSS para interpretar datos con precisión, realizar pruebas estadísticas complejas y generar información significativa.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de SPSS y gestionar conjuntos de datos de manera eficiente.
• Realizar análisis estadísticos descriptivos e inferenciales.
• Realizar pruebas t, ANOVA, MANOVA, regresión y análisis de correlación.
• Aplicar pruebas no paramétricas, análisis de componentes principales y análisis factorial para la interpretación avanzada de datos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de RRHH y especialistas en contratación que deseen utilizar métodos analíticos para mejorar el rendimiento de la organización. Este curso cubre enfoques cualitativos, cuantitativos, empíricos y estadísticos.

Formato del curso

• Charla y discusión interactiva.
• Muchos ejercicios y práctica.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

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