Cursos de Análisis de los datos en Quito

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a usuarios de nivel intermedio de Grafana que deseen crear dashboards interactivos con análisis profundo, umbrales dinámicos y actualizaciones contextuales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear dashboards que respondan a las interacciones del usuario, como hacer clic en una barra de un gráfico
• Implementar análisis visual profundo que se actualicen en el mismo lugar (sin abrir nuevas pestañas)
• Configurar gráficos circulares y paneles detallados basados en filtros de selección
• Utilizar umbrales dinámicos que reaccionen a la entrada del usuario y a datos en tiempo real

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio en ciencia de datos e ingeniería que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de Big Data.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de Big Data utilizando Google Colab y Spark.
• Procesar y analizar conjuntos de datos grandes con eficiencia mediante Apache Spark.
• Visualizar Big Data en un entorno colaborativo.
• Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Quito (en línea o presencial), está dirigida a administradores de sistemas y profesionales del monitoreo de nivel intermedio que deseen utilizar Grafana de manera efectiva para configurar soluciones de monitoreo, gestionar paneles y crear alertas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la diferencia entre observabilidad y monitoreo.
• Instalar y configurar el servidor Grafana.
• Configurar y conectar diversas fuentes de datos, como Prometheus, InfluxDB y ElasticSearch.
• Crear, gestionar y personalizar paneles y gráficos.
• Utilizar variables y consultas para crear paneles dinámicos.
• Configurar notificaciones y alertas a través de Grafana.
• Instalar y gestionar complementos (plugins) para ampliar las funcionalidades de Grafana.

Stratio es una plataforma centrada en los datos que integra big data, inteligencia artificial y gobernanza en una sola solución. Sus módulos Rocket e Intelligence permiten la exploración rápida de datos, transformación y análisis avanzado en entornos empresariales.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar los módulos Rocket e Intelligence de Stratio eficazmente con PySpark, centrándose en estructuras de bucle, funciones definidas por el usuario y lógica avanzada de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Navegar y trabajar dentro de la plataforma Stratio utilizando los módulos Rocket e Intelligence.
• Aplicar PySpark en el contexto de ingesta de datos, transformación y análisis.
• Utilizar bucles y lógica condicional para controlar flujos de trabajo de datos y tareas de ingeniería de características.
• Crear y gestionar funciones definidas por el usuario (UDF) para operaciones de datos reutilizables en PySpark.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

La toma de decisiones basada en datos es la práctica de integrar datos, evidencias y análisis relevantes en el proceso de toma de decisiones para mejorar los resultados y la rendición de cuentas en el sector público.

Esta capacitación en vivo con instrucción presencial (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales del sector público con experiencia limitada o incipiente en el uso de datos para la toma de decisiones, quienes diseñan, evalúan o gestionan programas gubernamentales y desean mejorar su capacidad para interpretar, validar y aplicar datos en la toma de decisiones del mundo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender qué significa ser una persona orientada a datos (en contraposición a estar totalmente impulsado por datos o basarse solo en la intuición).
• Identificar y evaluar los datos relevantes para un contexto de política pública o servicio.
• Hacer mejores preguntas a los analistas de datos e interpretar eficazmente cuadros de mando y reportes.
• Aplicar datos para justificar, refinar o defender decisiones en contextos de servicios públicos.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos con escenarios de toma de decisiones, conjuntos de datos y borradores simulados de breves notas para políticas.
• Ejercicios guiados enfocados en casos de uso prácticos de toma de decisiones.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso basada en los flujos de trabajo o herramientas internas de su departamento, contáctenos para coordinar.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real utilizando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
• Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
• Aplicar modelos ARIMA para predecir tendencias de datos.
• Utilizar la biblioteca Prophet de Facebook para un pronóstico flexible.
• Visualizar los datos de series temporales y los resultados del pronóstico.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros DevOps de nivel intermedio que desean instrumentar sus aplicaciones para exportar y monitorear métricas personalizadas de manera efectiva usando Prometheus y Grafana.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la importancia de las métricas personalizadas para el monitoreo de aplicaciones.
• Instrumentar aplicaciones para exportar métricas personalizadas a Prometheus.
• Crear y configurar dashboards en Grafana para visualizar las métricas personalizadas.
• Aplicar buenas prácticas para integrar el monitoreo en el ciclo de vida del desarrollo.

La inteligencia digital es la capacidad de comprender y aprovechar las herramientas digitales, los datos y los sistemas para tomar decisiones informadas en el contexto de la prestación de servicios públicos y la gobernanza.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector público con experiencia limitada o emergente en inteligencia digital que trabajan con datos, herramientas digitales o métricas de rendimiento del servicio y desean fortalecer su capacidad para analizar, interpretar y aplicar la información para mejorar la toma de decisiones.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las bases de la inteligencia digital y cómo se aplica al trabajo en el sector público.
• Utilizar herramientas digitales para recopilar, visualizar y comunicar conclusiones accionables.
• Evaluar la madurez digital de su propio equipo o departamento.
• Desarrollar una hoja de ruta para mejorar la capacidad digital y las prácticas basadas en datos.

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Uso práctico de herramientas digitales y maquetas de paneles de control.
• Ejercicios guiados centrados en casos de uso reales del servicio público.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en los flujos de trabajo de su departamento o herramientas internas, por favor contáctenos para coordinarlo.

Narrar datos es la práctica de utilizar técnicas visuales y narrativas para transformar conjuntos de datos complejos en historias claras y convincentes que informen e inspiren a tomar acciones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector público que trabajan con datos y tienen una formación limitada o informal en narrativa de datos, y desean mejorar su capacidad para presentar los datos de forma clara y persuasiva mediante narrativas e imágenes visuales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Transformar datos en crudo en historias visuales de impacto.
• Utilizar la selección y disposición de gráficos para respaldar los mensajes clave.
• Estructurar narrativas de datos que se alineen con las necesidades de la audiencia.
• Aplicar las mejores prácticas para lograr claridad visual e impacto cognitivo.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y debate.
• Uso práctico de técnicas de narración en presentaciones con datos.
• Ejercicios guiados centrados en la claridad, el flujo visual y el impacto en la audiencia.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso basada en los flujos de trabajo de su departamento o herramientas internas, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados de DevOps y SRE que deseen mejorar sus habilidades de alertas y automatización con Grafana y Prometheus.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear y gestionar reglas de alerta avanzadas en Prometheus.
• Integrar Prometheus Alertmanager con herramientas externas mediante webhooks.
• Automatizar respuestas a alertas para una resolución más rápida de incidentes.
• Utilizar Grafana para visualizar y gestionar las alertas de manera eficaz.

Los participantes que completen esta formación en vivo con instructor en Quito ganarán una comprensión práctica y del mundo real de Big Data y sus tecnologías, metodologías y herramientas relacionadas.

Los participantes tendrán la oportunidad de poner en práctica este conocimiento mediante ejercicios prácticos. La interacción grupal y la retroalimentación del instructor son componentes importantes 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 e infraestructura que permiten el almacenamiento de Big Data, el Procesamiento Distribuido y la Escalabilidad.

ArcGIS Professional Plus es una versión avanzada de ArcGIS Pro que ofrece funciones ampliadas para el análisis de datos geoespaciales, modelado 3D, automatización y colaboración empresarial.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales GIS de nivel intermedio que deseen profundizar sus habilidades en análisis de datos espaciales, automatización y compartición mediante las herramientas de ArcGIS Professional Plus.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprovechar las herramientas de ArcGIS Pro Plus para la visualización y el análisis de datos.
• Crear mapas 2D y 3D con simbología avanzada y técnicas de geoprocessamiento.
• Automatizar flujos de trabajo utilizando ModelBuilder y scripts en Python.
• Integrar ArcGIS con servicios de datos externos y sistemas empresariales.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo con instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros, analistas y científicos de datos de nivel principiante que desean comprender cómo utilizar dbt Cloud para gestionar sus proyectos de almacenamiento y transformación de datos en la nube.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear y gestionar proyectos en dbt Cloud.
• Utilizar la interfaz de dbt Cloud para programar y ejecutar transformaciones de datos.
• Colaborar en proyectos con miembros del equipo.
• Desplegar sus proyectos de dbt en producción.
• Depurar y resolver problemas en proyectos de dbt.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de cloud y DevOps de nivel intermedio que deseen mejorar la observabilidad de sus entornos cloud con Grafana y Prometheus.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los beneficios de integrar Grafana y Prometheus con plataformas en la nube.
• Configurar Prometheus para monitorear recursos basados en la nube.
• Configurar Grafana para visualizar métricas de servicios en la nube.
• Aprovechar herramientas e integraciones nativas de la nube para garantizar la escalabilidad del monitoreo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales y analistas de GIS desde nivel principiante hasta avanzado que deseen aprender a utilizar ArcGIS de manera efectiva para la visualización de datos, el análisis espacial y la gestión de proyectos geoespaciales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Navegar y utilizar las herramientas de ArcGIS para la gestión de datos geoespaciales.
• Crear y personalizar mapas con capas y atributos.
• Ejecutar tareas avanzadas de análisis espacial y geoprocessamiento.
• Automatizar flujos de trabajo utilizando ModelBuilder y Python.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinada a profesionales intermedios de DevOps y SRE que desean crear paneles impactantes y optimizar sus prácticas de monitorización utilizando Grafana y Prometheus.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las mejores prácticas para diseñar paneles efectivos.
• Crear y configurar elementos avanzados de paneles en Grafana.
• Aprovechar el modelado en Grafana para crear paneles dinámicos y reutilizables.
• Implementar mecanismos de alertas para mejorar la conciencia operativa.

Esta formación presencial y en vivo en Quito (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de SIG de nivel avanzado que deseen utilizar ArcGIS Pro para mejorar sus capacidades de análisis espacial, llevar a cabo análisis geoestadísticos integrales y aplicar técnicas avanzadas de modelado 3D para una toma de decisiones y resolución de problemas más efectivas en escenarios del mundo real.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar habilidades avanzadas en técnicas de análisis espacial utilizando ArcGIS Pro.
• Utilizar scripts de Python para la automatización y el procesamiento de datos complejos.
• Aplicar el modelado espacial para resolver problemas en escenarios del mundo real.
• Llevar a cabo análisis geoestadísticos para una interpretación avanzada de los datos.
• Integrar fuentes de datos externas y aprovechar el análisis de datos espaciales 3D.

Esta formación en vivo con instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos y profesionales comerciales de nivel principiante e intermedio que deseen realizar tareas complejas de análisis de datos de manera más intuitiva en diversas industrias utilizando Google Gemini AI.

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

• Comprender los fundamentos de Google Gemini AI.
• Conectar diversas fuentes de datos con Gemini AI.
• Explorar datos utilizando consultas en lenguaje natural.
• Analizar patrones de datos y extraer conclusiones.
• Crear visualizaciones de datos impactantes.
• Comunicar efectivamente las conclusiones basadas en datos.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está dirigida a analistas de datos y a cualquier persona interesada en aprender cómo usar e integrar Tableau, Python, R y SQL para la visualización y el análisis de datos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Realizar análisis de datos utilizando Python, R y SQL.
• Generar insights mediante la visualización de datos con Tableau.
• Tomar decisiones basadas en datos para las operaciones comerciales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a personal de soporte IT de nivel principiante que desea brindar un soporte robusto a ArcGIS Enterprise, resolviendo eficazmente cualquier anomalía o fallo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la arquitectura y los componentes de ArcGIS Enterprise.
• Aprender a instalar, configurar y gestionar ArcGIS Enterprise.
• Adquirir habilidades en la resolución de problemas y el mantenimiento de incidencias comunes.
• Desarrollar destreza en la monitorización y el mantenimiento de entornos de ArcGIS Enterprise.
• Dominar las técnicas de copia de seguridad, recuperación y optimización del rendimiento.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de TI y practicantes de DevOps de nivel principiante que desean aprender los fundamentos de Grafana y Prometheus.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el propósito y las características clave de Grafana y Prometheus.
• Instalar y configurar Grafana y Prometheus en un entorno Linux.
• Configurar fuentes de datos básicas y paneles en Grafana.
• Monitorear métricas del sistema y visualizar datos utilizando Prometheus.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel intermedio que deseen volverse competentes en el uso de Azure Synapse Analytics para una amplia variedad de procesamiento, análisis y visualización de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales, la arquitectura y los componentes de Azure Synapse Analytics.
• Crear, configurar y gestionar almacenes de datos escalables utilizando Azure Synapse.
• Dominar las técnicas para ingerir, transformar y cargar datos (ETL) desde diversas fuentes en Azure Synapse.
• Optimizar el rendimiento de las consultas, asegurar los datos e integrar Azure Synapse con Power BI y otras herramientas para visualizar datos y compartir información valiosa.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes que desean aprender los conceptos y herramientas fundamentales de ArcGIS.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de SIG y datos espaciales.
• Navegar por la interfaz de ArcGIS.
• Crear y gestionar datos espaciales.
• Realizar análisis espacial básico.
• Crear mapas y visualizaciones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de ciencias de la tierra e ingeniería de nivel principiante que deseen utilizar Python para el análisis geoespacial tanto en entornos ArcGIS como QGIS.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Aprender la sintaxis de Python y las estructuras de control para ejecutar tareas geoespaciales de manera eficiente.
• Utilizar Pandas, Numpy y Matplotlib para el análisis y visualización de datos en SIG.
• Manipular y analizar datos vectoriales con las bibliotecas Geopandas, Arcpy y PyQGIS.
• Automatizar procesos y flujos de trabajo geoespaciales mediante scripting en Python en ArcGIS y QGIS.
• Desarrollar herramientas personalizadas de geoprocessamiento basadas en Python para ArcGIS y QGIS que optimicen las tareas.

Big Data y Analítica Avanzada es la aplicación de técnicas y herramientas sofisticadas para analizar conjuntos de datos grandes y complejos, con el fin de obtener información accionable y apoyar la toma de decisiones estratégicas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de datos de nivel avanzado que desean aprovechar métodos analíticos de vanguardia y tecnologías de big data para realizar análisis predictivos, prescriptivos y en tiempo real.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar pipelines de procesamiento de datos a gran escala para datos estructurados y no estructurados.
• Aplicar técnicas avanzadas de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning) a conjuntos masivos de datos.
• Utilizar marcos de computación distribuida para análisis en tiempo real y transmisión de datos.
• Integrar la analítica de big data en sistemas de inteligencia empresarial y toma de decisiones.

Formato del curso

• Clase magistral interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

El objetivo del curso en Quito es ayudar a los participantes a proporcionar respuestas fundamentadas en evidencia a las siguientes preguntas:

¿Qué ha ocurrido?

• procesamiento y análisis de datos
• generación de visualizaciones de datos informativas

¿Qué ocurrirá?

• predicción del rendimiento futuro
• evaluación de las predicciones

¿Qué debería ocurrir?

• transformación de datos en decisiones empresariales fundamentadas en evidencia
• optimización de procesos

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a geógrafos de nivel intermedio que desean profundizar su experiencia en análisis espacial, gestión de datos y aplicaciones de GIS.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar técnicas avanzadas de análisis espacial para resolver problemas geográficos complejos.
• Gestionar grandes bases de datos espaciales y realizar control de calidad de datos.
• Crear mapas dinámicos e interactivos, así como visualizaciones para diversas aplicaciones.
• Utilizar la programación y la automatización para optimizar los flujos de trabajo de GIS.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos de nivel intermedio que desean aprender y utilizar las funciones y componentes avanzados de Grafana para la visualización y el análisis de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Adquirir un conocimiento profundo de los conceptos y componentes avanzados de Grafana.
• Aprovechar las variables de plantillas y los paneles dinámicos para mejorar la visualización de datos.
• Utilizar el Lenguaje de Consultas de Grafana para realizar consultas complejas.
• Aprender las mejores prácticas para escalar Grafana, optimizar su rendimiento y garantizar una alta disponibilidad.

Seguros en la Era Digital es una introducción práctica sobre cómo la transformación digital está reconfigurando los productos, las operaciones y el compromiso con el cliente en la industria de los seguros.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector asegurador de nivel intermedio que desean comprender y aplicar tecnologías digitales, estrategias basadas en datos y marcos de innovación para modernizar las ofertas y operaciones de seguros.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Explicar el papel de la IA, los Big Data, el IoT y la automatización en los flujos de trabajo modernos de seguros.
• Identificar las tendencias de InsurTech y su impacto en el ecosistema del seguro.
• Diseñar estrategias centradas en el cliente, impulsadas por herramientas digitales e información derivada de datos.
• Aplicar enfoques basados en datos a la gestión de riesgos y la toma de decisiones.
• Desarrollar un enfoque de innovación y gestión del cambio adecuado para las aseguradoras.
• Evaluar estudios de caso reales y transformar las lecciones aprendidas en iniciativas locales.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Análisis de estudios de caso y talleres grupales.
• Ejercicios prácticos y planificación de acciones para las organizaciones de los participantes.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.

La Ingeniería de Requisitos (IR) es una disciplina fundamental dentro del desarrollo de software y sistemas, centrada en identificar, documentar y gestionar las necesidades y restricciones de los interesados para asegurar el éxito del proyecto.

Esta formación presencial en vivo (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen profundizar su comprensión sobre la Ingeniería de Requisitos práctica mientras se preparan para el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundacional.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender y aplicar los conceptos clave y la terminología definidos en el temario de IREB CPRE Nivel Fundacional.
• Identificar y elicitar requisitos utilizando técnicas efectivas y apropiadas al contexto.
• Modelar, documentar y validar requisitos para proyectos del mundo real.
• Gestionar los cambios en los requisitos, la trazabilidad y la priorización durante todo el ciclo de vida del proyecto.
• Utilizar herramientas y mejores prácticas de Ingeniería de Requisitos para mejorar la comunicación y los resultados del proyecto.
• Estar completamente preparados para presentarse y aprobar el examen de certificación IREB CPRE – Nivel Fundacional.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios basados en casos y talleres colaborativos.
• Sesiones de preparación para el examen y preguntas de práctica.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden añadir módulos adicionales o estudios de casos específicos de la industria según solicitud.

R es un entorno de código abierto muy popular para la computación estadística, el análisis de datos y la generación de gráficos. Este curso introduce a los estudiantes en el lenguaje de programación R. Cubre los fundamentos del lenguaje, las bibliotecas y conceptos avanzados. Además, aborda el análisis de datos avanzado y la creación de gráficos utilizando datos del mundo real.

Público objetivo

Desarrolladores / analistas de datos

Duración

3 días

Formato

Clases teóricas y prácticas

La analítica de datos es una herramienta fundamental para las empresas en la actualidad. A lo largo del curso, nos centraremos en desarrollar habilidades prácticas para el análisis de datos aplicado. El objetivo es ayudar a los participantes a proporcionar respuestas basadas en evidencia a preguntas clave:

¿Qué ha ocurrido?

• procesamiento y análisis de datos
• generación de visualizaciones informativas de datos

¿Qué ocurrirá?

• previsión del rendimiento futuro
• evaluación de las previsiones

¿Qué debería ocurrir?

• transformación de datos en decisiones empresariales basadas en evidencia
• optimización de procesos

Esta formación presencial en vivo en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y analistas de datos de nivel intermedio que deseen mejorar sus habilidades en análisis y manipulación de datos utilizando Pandas y NumPy.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar un entorno de desarrollo que incluya Python, Pandas y NumPy.
• Crear una aplicación de análisis de datos utilizando Pandas y NumPy.
• Realizar operaciones avanzadas de preparación, ordenación y filtrado de datos.
• Ejecutar operaciones agregadas y analizar datos de series temporales.
• Visualizar datos utilizando Matplotlib y otras bibliotecas de visualización.
• Depurar y optimizar su código de análisis de datos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y administradores que deseen utilizar OpenSearch para realizar búsquedas distribuidas y análisis de datos en un sistema unificado y seguro.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a construir soluciones de búsqueda y análisis con OpenSearch y OpenSearch Dashboards.
• Comprender los tres enfoques (instantánea, reinicio y progresivo) para la actualización desde Elasticsearch OSS a OpenSearch.
• Aprender a indexar datos, crear flujos de datos, ejecutar consultas y optimizar las operaciones entre clústeres en OpenSearch.
• Explorar y utilizar complementos, APIs, clientes e herramientas de ingestión (Beats, Logstash, Grafana, etc.) para optimizar la experiencia de búsqueda mientras se mantiene la seguridad de los clústeres.
• Utilizar OpenSearch Dashboards para centralizar la gestión de datos, visualización, registro, supervisión y mantenimiento.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (en línea o en las instalaciones), está dirigida a personas que desean aprender lo esencial de Python para comenzar a procesar números provenientes de datos de ventas, análisis de tráfico, interacciones con clientes, etc.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar el software necesario, las bibliotecas y el entorno de desarrollo para comenzar a escribir código Python para el análisis de datos.
• Analizar datos procedentes de fuentes como archivos Excel, CSV, JSON y bases de datos.
• Limpiar los datos para mejorar su utilidad antes de analizarlos.
• Realizar análisis estadísticos básicos.
• Generar informes que presenten los datos deseados en el formato adecuado, desde números simples hasta visualizaciones de datos.
• Obtener información valiosa a partir de los datos, incluyendo tendencias en el rendimiento y áreas problemáticas.

El objetivo de este curso es ofrecer una comprensión clara del uso de SQL para diferentes bases de datos (Oracle, SQL Server, MS Access, etc.). El entendimiento de las funciones analíticas y la forma correcta de unir tablas distintas en una base de datos ayudará a los participantes a trasladar las operaciones de análisis de datos hacia el lado de la base de datos, en lugar de realizarlas en la aplicación MS Excel. Esto también puede ayudar en la creación de cualquier sistema informático que utilice bases de datos relacionales.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está dirigida a analistas de negocio que desean dominar técnicas avanzadas de Spotfire Analyst para el análisis de datos.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Compartir visualizaciones entre diferentes miembros del equipo.
• Asegurar el acceso al software en función de roles y controles de acceso.
• Crear visualizaciones como gráficos de mapas.
• Integrar lenguajes de computación estadística, como R, con Spotfire.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a ecólogos de campo y gestores de conservación que desean crear proyectos de datos espaciales en ArcGIS.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Exportar datos espaciales como visualizaciones.
• Realizar geostatística sobre datos reales.
• Implementar análisis de datos espaciales, procesamiento de datos y cartografía con ArcGIS.
• Analizar datos espaciales para proyectos en ArcGIS.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: 
• Procesar y analizar imágenes satelitales para aplicaciones de conservación y monitoreo ambiental. 
• Gestionar datos espaciales de manera estructurada mediante geodatabases en ArcGIS Pro. 
• Consolidar un repositorio institucional de información geoespacial bajo buenas prácticas. 
• Aplicar herramientas de inteligencia artificial y análisis avanzado en ArcGIS Pro para teledetección. 
• Integrar flujos de trabajo eficientes para análisis espacial y manejo de datos geográficos.

Análisis de datos para usuarios de negocio es una capacitación práctica y aplicada diseñada para ayudar a los participantes a trabajar con confianza en los datos comerciales, extraer insights significativos y apoyar la toma de decisiones más acertadas. Esta formación en vivo y dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de negocios de nivel principiante a intermedio que desean utilizar técnicas y herramientas analíticas modernas para interpretar datos, identificar tendencias y comunicar insights de manera efectiva.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, analistas de datos y analistas de negocio que desean limpiar y procesar la información de manera efectiva.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar una estrategia eficaz de limpieza de datos.
• Implementar herramientas útiles para la limpieza de datos.
• Obtener resultados de manera más eficiente.
• Aprender y aplicar las mejores prácticas en limpieza de datos.

En el sector energético en constante evolución, la integración del análisis transitorio eléctrico con datos geográficos precisos es una necesidad estratégica. Actualmente, la dependencia de datos fragmentados genera riesgos operativos significativos. Este programa intensivo de 14 días en Melbourne está diseñado para cerrar la brecha entre la ingeniería eléctrica y la gestión espacial.

Esta formación presencial dirigida por un instructor en Quito (presencial o remoto) está orientada a analistas de datos que desean utilizar Grafana para monitorear y visualizar datos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear visualizaciones en Grafana.
• Configurar Grafana para alta disponibilidad.
• Personalizar paneles y tableros con datos.
• Configurar un proxy inverso para velocidades de carga rápidas.

La plataforma KNIME Analytics es una opción líder de código abierto para la innovación basada en datos, que te ayuda a descubrir el potencial oculto en tus datos, extraer nuevas perspectivas o prever futuros escenarios. Con más de 1000 módulos, cientos de ejemplos listos para usar, una gama completa de herramientas integradas y la mayor variedad de algoritmos avanzados disponibles, la plataforma KNIME Analytics es la caja de herramientas perfecta para cualquier científico de datos y analista empresarial.

Este curso sobre la plataforma KNIME Analytics es una oportunidad ideal para principiantes, usuarios avanzados y expertos en KNIME que deseen familiarizarse con KNIME, aprender a utilizarlo de manera más eficiente y crear informes claros y completos basados en flujos de trabajo de KNIME.

Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de los datos que desean usar KNIME para resolver necesidades empresariales complejas.

Está dirigida a un público que no conoce la programación y tiene la intención de utilizar herramientas de vanguardia para implementar escenarios analíticos.

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

• Instalar y configurar KNIME.
• Construir escenarios de ciencia de datos.
• Entrenar, probar y validar modelos.
• Implementar la cadena de valor completa de los modelos de ciencia de datos.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y debates.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso o para obtener más información sobre este programa, por favor contáctenos para organizarlo.

La formación «Plataforma analítica KNIME» ofrece una revisión completa de esta gratuita plataforma de análisis de datos. El programa incluye introducción al procesamiento y análisis de datos, instalación y configuración de KNIME, construcción de workflows (flujos de trabajo), metodología para crear modelos empresariales y modelado de datos. El curso también aborda herramientas avanzadas de análisis de datos, importación y exportación de workflows, integración de herramientas, procesos ETL, minería de datos, visualización, extensiones e integraciones con herramientas como R, Java, Python, Gephi y Neo4j. La clausura incluye la exposición sobre informes, integración con BIRT y KNIME WebPortal.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean programar con Python y R para KNIME.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Planificar, construir e implementar modelos de aprendizaje automático en KNIME.
• Tomar decisiones basadas en datos para las operaciones.
• Implementar proyectos completos de ciencia de datos.

Mientras sus delegados se preparan para estudiar maestrías avanzadas en Análisis de Datos en el extranjero, enfrentan un doble desafío: dominar la programación técnica y comprender cómo transformar los datos en valor empresarial. Este programa intensivo de 5.5 horas está diseñado para cerrar ambas brechas simultáneamente. Al combinar los fundamentos técnicos de Python con un marco introductorio de análisis empresarial, aseguramos que su equipo inicie su viaje académico como líderes, no solo como aprendices.

Un sistema de información geográfica (SIG) es un sistema diseñado para capturar, almacenar, manipular, analizar, gestionar y presentar datos espaciales o geográficos. El acrónimo SIG a veces se utiliza para referirse a la ciencia de la información geográfica (GIScience), que es la disciplina académica que estudia los sistemas de información geográfica y constituye un amplio ámbito dentro de la más extensa disciplina académica de la geoinformática.

QGIS funciona como software de sistema de información geográfica (SIG), permitiendo a los usuarios analizar y editar información espacial, además de componer y exportar mapas gráficos. QGIS admite capas rasterizadas y vectoriales; los datos vectoriales se almacenan como elementos de tipo punto, línea o polígono. Se admiten múltiples formatos de imágenes rasterizadas, y el software puede georreferenciarlas. En resumen, permite a los usuarios crear, editar, visualizar, analizar y publicar información geoespacial en Windows, Mac, Linux y BSD.

Este programa, en su primera fase, introduce la interfaz de QGIS para uso general. En la segunda fase, presentamos PyQGIS: las bibliotecas de Python de QGIS que permiten integrar funcionalidades SIG en tu código Python o aplicación, posibilitando incluso desarrollar tu propio complemento (plugin) de Python en torno a una funcionalidad GIS específica.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Quito (en línea o presencial), está dirigida a personas que deseen comprender el análisis de requisitos y llevarlo a cabo de manera eficiente y precisa mediante el uso de técnicas de análisis aplicadas a sus proyectos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• identificar los diferentes tipos de requisitos.
• comprender los conceptos generales y las actividades propias del análisis de requisitos.
• conocer la metodología del análisis de requisitos.
• utilizar diversas técnicas de análisis de requisitos para obtener ventajas competitivas.
• estructurar los requisitos con el fin de comunicarse eficazmente con arquitectos y desarrolladores a través de un proceso iterativo de recopilación de requisitos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está dirigida a analistas de negocio y analistas de datos que deseen utilizar las capacidades de inteligencia artificial de TIBCO Spotfire X para visualizar, transformar y analizar datos.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar TIBCO Spotfire X.
• Comprender las características y la arquitectura de TIBCO Spotfire X.
• Comprender los conceptos detrás del análisis aumentado y predictivo.
• Aprender a cargar, procesar y visualizar datos utilizando Spotfire X.
• Crear visualizaciones de datos interactivas y mejoradas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Quito (online o presencial) está dirigida a profesionales del negocio que desean utilizar data storytelling, PowerPoint y herramientas de IA para crear presentaciones ejecutivas que respalden la toma de decisiones y sigan los estándares de imagen corporativa.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: estructurar mensajes con asistencia de IA, mejorar el diseño de diapositivas, fortalecer las historias visuales y ofrecer presentaciones ejecutivas más claras.