Cursos de R en Quito

R Markdown es un marco de autoría que combina código R ejecutable con texto narrativo para crear documentos dinámicos y reproducibles.

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a usuarios principiantes e intermedios de R que desean generar informes automatizados y dinámicos utilizando R Markdown para documentación interna, publicaciones científicas o publicación web.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Crear documentos R Markdown con fragmentos de código R incrustados y texto con formato.
• Generar salidas en múltiples formatos incluyendo HTML, PDF y Word.
• Utilizar informes parametrizados y lógica condicional para generar contenido dinámico.
• Personalizar la apariencia del documento con temas, plantillas y LaTeX para presentaciones profesionales.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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

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

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

• Realice análisis de datos con Python, R y SQL.
• Cree información a través de la visualización de datos con Tableau.
• Tome decisiones basadas en datos para las operaciones comerciales.

Este curso de capacitación en vivo dirigido por un instructor en Quito (en línea o en el sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que desean limpiar y analizar datos, realizar proyecciones estadísticas y crear visualizaciones informativas utilizando estas herramientas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Entender los conceptos básicos de Python, R, Power Query y Power BI para el análisis de datos.
• Limpie y organice conjuntos de datos utilizando Python y Power Query.
• Realizar análisis y proyecciones estadísticas con R.
• Crear paneles e informes profesionales con Power BI.
• Integrar y analizar datos de múltiples fuentes de manera efectiva.

Shiny es un paquete R que permite a los usuarios construir aplicaciones web interactivas y dinámicas directamente desde R, sin requerir conocimientos de JavaScript o frameworks web complejos.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea u onsite) está destinada a usuarios intermedios de R que desean construir y deployar aplicaciones web personalizadas utilizando Shiny para la visualización de datos, la interacción del usuario y el informe.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear aplicaciones web interactivas usando Shiny y R.
• Diseñar interfaces de usuario con elementos reactivos e inputs dinámicos.
• Incorporar visualizaciones de datos y características de informes en las aplicaciones de Shiny.
• Deployear y compartir aplicaciones de Shiny localmente o en línea mediante Shiny Server u Open Cloud.

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 formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este entrenamiento dirigido por un instructor en vivo (en línea o presencial) está destinado a profesionales de la informática de nivel intermedio a avanzado que deseen aprovechar Stata para el análisis estadístico y su integración con R.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Utilizar eficazmente Stata para el análisis de datos y la modelización estadística.
• Comparar las funcionalidades de Stata con SPSS y R.
• Integrar Stata con R para un cálculo estadístico fluido.
• Desarrollar y automatizar flujos de trabajo utilizando Stata y R.

R es un entorno de código abierto muy popular para la informática estadística, análisis de datos y gráficos. Este curso introduce el lenguaje de programación R a los estudiantes. Cubre los fundamentos del lenguaje, las bibliotecas y los conceptos avanzados. Análisis de datos y gráficos avanzados con datos del mundo real.

Audiencia

Desarrolladores / análisis de datos

Duración

3 días

Formato

Conferencias y prácticas

La analítica de datos es una herramienta crucial en el mundo empresarial actual. Nos centraremos en desarrollar habilidades prácticas para el análisis de datos hands-on. El objetivo es ayudar a los participantes a dar respuestas basadas en evidencia a las siguientes preguntas:

¿Qué ha sucedido?

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

¿Qué sucederá?

• predicción del rendimiento futuro
• evaluación de las predicciones

¿Qué debería suceder?

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

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 de blog, los tweets, las redes sociales y otras publicaciones digitales se suman continuamente a este creciente cuerpo de datos.

Este curso en vivo dirigido por un instructor se centra en extraer información y significado de estos datos. Utilizando las bibliotecas R Language y Natural Language Processing (NLP), combinamos conceptos y técnicas de ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística computacional para comprender 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 esta formación, los participantes serán capaces de preparar conjuntos de datos (grandes y pequeños) a partir de fuentes dispares, y luego aplicar los algoritmos adecuados para analizar e informar sobre su importancia.

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para medir la comprensión

R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera. Se utiliza en aplicaciones financieras que van desde programas comerciales básicos hasta 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 formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación R
• Seleccione y utilice paquetes y técnicas de R para organizar, visualizar y analizar datos financieros de varias fuentes (CSV, Excel, bases de datos, web, etcétera).
• Cree aplicaciones que resuelvan problemas relacionados con la asignación de activos, el análisis de riesgos, el rendimiento de las inversiones y mucho más
• Solución de problemas, integración, implementación y optimización de una aplicación de R

Audiencia

• Desarrolladores
• Analistas
• Quants

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

Nota

• Esta formación pretende dar solución a algunos de los principales problemas a los que se enfrentan los profesionales de las finanzas. Sin embargo, si tiene un tema, herramienta o técnica en particular que desea agregar o desarrollar más, comuníquese con nosotros para organizarlo.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Quito (en línea o en el sitio) está dirigida a usuarios intermedios avanzados de R que desean utilizar R para crear flujos de trabajo más rápidos, mejorar la calidad del código y abordar tareas de análisis más complejas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de: crear funciones reutilizables, mejorar los flujos de trabajo de datos, depurar y optimizar el código, y generar informes reproducibles.

Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Quito (en línea o en el lugar) está destinado a analistas de negocios que deseen automatizar sus operaciones con trading algorítmico, Python y R.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Utilizar algoritmos para comprar y vender valores a incrementos especializados rápidamente.
• Reducir los costos asociados con las operaciones utilizando trading algorítmico.
• Monitorear automáticamente los precios de las acciones y realizar operaciones.

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

Esta formación dirigida por un instructor en Quito (en línea o en las instalaciones) está destinada a analistas de datos de nivel básico que deseen utilizar la programación R para manipular datos, realizar análisis de datos básicos y crear visualizaciones convincentes para obtener insights.

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

• Comprender los fundamentos de la Programación en R.
• Aplicar procesos básicos de ciencia de datos.
• Crear representaciones visuales de datos.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinado a analistas de datos que deseen programar con R en SAS para el análisis de clústeres.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Utilizar el análisis de clústeres para la minería de datos
• Dominar la sintaxis de R para soluciones de clustering.
• Implementar clustering jerárquico y no jerárquico.
• Tomar decisiones basadas en datos para mejorar las operaciones empresariales.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Quito está destinado a científicos de datos que desean programar en Python y R para KNIME.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán técnicas avanzadas para Machine Learning con R a medida que avanzan en la creación de una aplicación del mundo real.

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

• Comprender e implementar técnicas de aprendizaje no supervisado
• Aplique la agrupación en clústeres y la clasificación para realizar predicciones basadas en datos del mundo real.
• Visualice los datos para obtener información rápidamente, tomar decisiones y perfeccionar aún más el análisis.
• Mejore el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático mediante el ajuste de hiperparámetros.
• Ponga un modelo en producción para usarlo en una aplicación más grande.
• Aplique técnicas avanzadas de aprendizaje automático para responder preguntas relacionadas con datos de redes sociales, big data y más.

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.

Shiny es un paquete de código abierto de R que proporciona un marco web para crear aplicaciones web interactivas utilizando R.

En este entrenamiento dirigido por un instructor y en vivo, los participantes aprenderán a combinar la ciencia de datos y el desarrollo web usando Shiny, R y HTML.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Crear aplicaciones web interactivas con R utilizando Shiny

Público

• Científicos de datos
• Desarrolladores web
• Estadísticos

Formato del curso

• Parte teoría, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a analistas de datos que deseen usar Stata y R para analizar big data con fines de análisis estadístico.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear modelos estadísticos para predecir variables y eventos de interés clave.
• Generar visualizaciones descriptivas, tablas resumen, frecuencias y más.
• Gestionar y estructurar grandes bases de datos para prepararse para el análisis de datos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Quito está destinado a científicos de datos que deseen programar en R para Tableau.

• Implementar análisis de Tableau con R.
• Devolver valores a Tableau con algoritmos de aprendizaje en R.
• Estructurar y visualizar funciones de R en Tableau.
• Tomar decisiones basadas en datos para las operaciones comerciales.

Descripción:

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

Objetivo:

Cubre los conceptos básicos de cómo funcionan las aplicaciones brillantes.

Cubre todas las funciones de entrada / salida / renderizado / paneles de uso común de la biblioteca brillante.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a analistas de datos y profesionales empresariales de nivel intermedio que desean realizar pronósticos de series temporales y automatizar flujos de trabajo de análisis de datos utilizando R.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

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