En línea o en el sitio, los cursos de capacitación en vivo de R (lenguaje R) dirigidos por un instructor demuestran a través de la práctica varios aspectos del lenguaje R, incluidos los fundamentos de la programación R, la programación avanzada de R y R para análisis de datos y visualización de datos. Nuestros ejercicios de capacitación tocan problemas y soluciones del mundo real en áreas como Finanzas, Banca y Seguros. Los cursos de formación de NobleProg R van desde cursos para principiantes hasta cursos avanzados y son populares entre las empresas que desean adoptar R para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
La capacitación R está disponible como "capacitación en vivo en línea" o "capacitación en vivo en el sitio". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo <a href = "https://www.dadesktop.com/>". La capacitación en vivo in situ se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Detroit o en los centros de capacitación corporativa de NobleProg en Detroit.
NobleProg -- Su proveedor local de capacitación
MI, Detroit - Renaissance Center
400 Renaissance Center Suite 2600, Detroit, united states, 48243
El lugar está ubicado en el Renaissance Center, en el mismo lugar que General Motors y el hotel Marriott.
R es un entorno de código abierto muy popular para la computación estadística, el análisis de datos y los gráficos. Este curso presenta el lenguaje de programación R a los estudiantes. Cubre los fundamentos del lenguaje, las bibliotecas y los conceptos avanzados. Análisis de datos avanzados y gráficos con datos del mundo real.
Audiencia
Desarrolladores / análisis de datos
Duración
3 días
Formato
Conferencias y prácticas
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.
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
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.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Detroit (en línea o presencial) está dirigida a analistas de datos que deseen programar en R para Excel.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Alternar y mover datos entre Excel y R.
Use las características de R Tidyverse y R para soluciones de análisis de datos en Excel.
Amplíe sus habilidades de análisis de datos aprendiendo R.
Audiencia:
Dueños de negocios (gerentes de marketing, gerentes de producto, gerentes de base de clientes) y sus equipos; Profesionales del conocimiento del cliente.
Visión de conjunto:
El curso sigue el ciclo de vida del cliente, desde la adquisición de nuevos clientes, la gestión de los clientes existentes para la rentabilidad, la retención de buenos clientes y, finalmente, la comprensión de qué clientes nos están dejando y por qué. Trabajaremos con datos reales (si son anónimos) de una variedad de industrias, incluyendo telecomunicaciones, seguros, medios y alta tecnología.
Formato:
Entrenamiento dirigido por el instructor durante cinco sesiones de medio día con ejercicios en clase y tareas. Puede ser entregado como un curso de aula o distancia (en línea).
Este curso es para científicos de datos y estadísticos que ya tienen habilidades básicas de codificación R & C ++ y código R y necesitan habilidades avanzadas de codificación R.
El objetivo es impartir un curso práctico de programación avanzada de R a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo.
Se utilizan ejemplos específicos del sector para que la formación sea pertinente para el público
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 tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.
Big Data es un término que se refiere a las soluciones destinadas a almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Desarrolladas por Go ogle inicialmente, estas soluciones de Big Data han evolucionado e inspirado a otros proyectos similares, muchos de los cuales están disponibles como código abierto. R es un lenguaje de programación popular en la industria financiera.
R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado seguidores entre los estadísticos, ingenieros y científicos sin habilidades de programación de computadoras que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al uso cada vez mayor de la minería de datos para varios objetivos, como establecer precios de anuncios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o ajustar los modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.
Descripción:
Este es un curso diseñado para enseñar a los usuarios de R cómo crear aplicaciones web sin necesidad de aprender HTML, 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.
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.
R es un lenguaje de programación libre de código abierto para la computación estadística, análisis de datos y gráficos. La investigación se utiliza por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y la academia. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.
R es un lenguaje de programación libre de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R tiene una amplia variedad de paquetes para minería de datos.
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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.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria bancaria. R se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en vivo.
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Profesionales bancarios con experiencia técnica
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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 los fundamentos de la programación R mientras exploran la codificación en R utilizando ejemplos financieros.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprenda los conceptos básicos de la programación R
Use R para manipular sus datos para realizar operaciones financieras básicas
Audiencia
Programadores
Profesionales de finanzas
Profesionales de TI
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. 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 cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. R se usará como el lenguaje de programación.
Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático
Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas
Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con R
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. 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 cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para finanzas usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en finanzas
Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para finanzas
Construya su propio modelo de predicción del precio de las acciones de aprendizaje profundo utilizando R
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que utiliza métodos basados en el aprendizaje de representaciones de datos y estructuras tales como redes neuronales. 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 cómo implementar modelos de aprendizaje profundo para la banca usando R a medida que avanzan en la creación de un modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo
Aprende las aplicaciones y usos del aprendizaje profundo en la banca
Use R para crear modelos de aprendizaje profundo para la banca
Construya su propio modelo de riesgo de crédito de aprendizaje profundo usando R
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Shiny es un paquete R de código abierto que proporciona un marco web para construir aplicaciones web interactivas usando R.
En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán a combinar ciencia de datos y desarrollo web usando Shiny, R y HTML.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Cree aplicaciones web interactivas con R usando Shiny
Audiencia
Científicos de datos
desarrolladores de sitios de Internet
Estadísticos
Formato del curso
Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Detroit (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de negocios que desean automatizar el comercio con el comercio algorítmico, Python y R.
Al final de esta capacitación, 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.
Supervise automáticamente los precios de las acciones y realice operaciones.
R es un lenguaje de programación gratuito de código abierto para computación estadística, análisis de datos y gráficos. R es utilizado por un número creciente de gerentes y analistas de datos dentro de las corporaciones y el mundo académico. R también ha encontrado adeptos entre estadísticos, ingenieros y científicos sin conocimientos de programación informática a los que les resulta fácil de usar. Su popularidad se debe al creciente uso de la minería de datos para diversos objetivos, como fijar precios publicitarios, encontrar nuevos medicamentos más rápidamente o afinar modelos financieros. R tiene una amplia variedad de paquetes para la minería de datos.
Este curso cubre la manipulación de objetos en R, incluida la lectura de datos, el acceso a paquetes de R, la escritura de funciones de R y la creación de gráficos informativos. Incluye el análisis de datos utilizando modelos estadísticos comunes. El curso enseña a utilizar el software R (https://www.r-project.org) tanto en una línea de comandos como en una interfaz gráfica de usuario (GUI).
Este curso permite a los delegados automatizar completamente el proceso de pronóstico con R
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Testimonios (14)
Materiales de planificación bien pensados y de alta calidad.
Andrew - Office of Projects Victoria - Department of Treasury & Finance
Curso - Forecasting with R
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la claridad con la que explicó todo el curso, así como la disposición de regresar en el temario cuando fue necesario
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No era aburrido, el entrenador podía mantener la atención, los temas se cubrían en profundidad.
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Ahora me siento más seguro con la codificación. Nunca lo había hecho antes, pero ahora entiendo que no es ciencia espacial y que puedo hacerlo cuando sea necesario.
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