Cursos de Data Mining

Data Mining Training

Data Mining Courses

Testimonios de los Clientes

Data and Analytics - from the ground up

learning how to use excel properly

Torin Mitchell - Digital Jersey

Data and Analytics - from the ground up

Detailed and comprehensive instruction given by experienced and clearly knowledgeable expert on the subject.

Justin Roche - Digital Jersey

Data and Analytics - from the ground up

The patience of Kamil.

Laszlo Maros - Digital Jersey

A practical introduction to Data Analysis and Big Data

Overall the Content was good.

Sameer Rohadia - Continental AG / Abteilung: CF IT Finance

Data Visualization

The examples.

peter coleman - Virginia Department of Education

Data Visualization

Learning about all the chart types and what they are used for. Learning the value of decluttering. Learning about the methods to show time data.

Susan Williams - Virginia Department of Education

Data Visualization

The examples.

peter coleman - Virginia Department of Education

A practical introduction to Data Analysis and Big Data

presentation of technologies

Continental AG / Abteilung: CF IT Finance

Beyond the relational database: neo4j

The trainer did bring some good insight and ways to approach developing a graph database. He used examples from the slides presented but also drew on his own experience which was good.

Autodata Ltd

Data Visualization

Trainer was enthusiastic.

Diane Lucas - Virginia Department of Education

Data Protection

All

Marjorie Pepito - V.Ships Services Oceana, Inc.

Introductory R for Biologists

What did you like the most about the training?:

I liked the fact that we were all the time busy programming, so I had to focus the whole time.

Katarzyna Hutnik - University of Oxford, Department of Oncology

Data and Analytics - from the ground up

Kamil is very knowledgeable and nice person, I have learned from him a lot.

Aleksandra Szubert - Digital Jersey

Data Visualization

I thought that the information was interesting.

Allison May - Virginia Department of Education

Beyond the relational database: neo4j

Flexibility to blend in with Autodata related details to get more of a real world scenario as we went on.

Autodata Ltd

Data and Analytics - from the ground up

real life practical examples

Wioleta (Vicky) Celinska-Drozd - Digital Jersey

Data Visualization

I really appreciated that Jeff utilized data and examples that were applicable to education data. He made it interesting and interactive.

Carol Wells Bazzichi - Virginia Department of Education

A practical introduction to Data Analysis and Big Data

Willingness to share more

Balaram Chandra Paul - MOL Information Technology Asia Limited

Data and Analytics - from the ground up

I enjoyed the Excel sheets provided having the exercises with examples. This meant that if Kamil was held up helping other people, I could crack on with the next parts.

Luke Pontin - Digital Jersey

Data Mining with R

very tailored to needs

Yashan Wang - MoneyGram International

Data and Analytics - from the ground up

First session. Very intensive and quick.

Digital Jersey

Beyond the relational database: neo4j

The trainer did bring some good insight and ways to approach developing a graph database. He used examples from the slides presented but also drew on his own experience which was good.

Autodata Ltd

Data and Analytics - from the ground up

The way the trainer made complex subjects easy to understand.

Adam Drewry - Digital Jersey

Beyond the relational database: neo4j

The trainer did bring some good insight and ways to approach developing a graph database. He used examples from the slides presented but also drew on his own experience which was good.

Autodata Ltd

Data Visualization

Content / Instructor

Craig Roberson - Virginia Department of Education

Data Protection

the discussion and exchange of ideas

RAYMOND JACKSON PAJARILLO - V.Ships Services Oceana, Inc.

Data Protection

The interaction and facts gained / learnt.

Monna Liza Mengullo - V.Ships Services Oceana, Inc.

Data Mining and Analysis

The information given was interesting and the best part was towards the end when we were provided with Data from Murex and worked on Data we are familiar with and perform operations to get results.

Jessica Chaar - Murex Services S.A.L (Offshore)

Data Visualization

I am a hands-on learner and this was something that he did a lot of.

Lisa Comfort - Virginia Department of Education

A practical introduction to Data Analysis and Big Data

It covered a broad range of information.

Continental AG / Abteilung: CF IT Finance

Data Mining and Analysis

I like the exercices done

Nour Assaf - Murex Services S.A.L (Offshore)

Data Mining & Machine Learning with R

The trainer was so knowledgeable and included areas I was interested in

Mohamed Salama - Edmonton Police Service

Data Mining and Analysis

The hands on exercise and the trainer capacity to explain complex topics in simple terms

youssef chamoun - Murex Services S.A.L (Offshore)

Beyond the relational database: neo4j

Flexibility to blend in with Autodata related details to get more of a real world scenario as we went on.

Autodata Ltd

Introductory R for Biologists

What did you like the most about the training?:

I think the trainer was brilliant.

A fully qualified teacher with training experience.

Enric Domingo - University of Oxford, Department of Oncology

Data Visualization

Good real world examples, reviews of existing reports

Ronald Parrish - Virginia Department of Education

Subcategorías

Programas de los Cursos de Data Mining

Código Nombre Duración Información General
osqlide Oracle SQL Intermedio - Extracción de Datos 14 horas
TalendDI Talend Open Studio for Data Integration 28 horas Talend Open Studio for Data Integration is an open-source data integration product used to combine, convert and update data in various locations across a business. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use the Talend ETL tool to carry out data transformation, data extraction, and connectivity with Hadoop, Hive, and Pig.   By the end of this training, participants will be able to Explain the concepts behind ETL (Extract, Transform, Load) and propagation Define ETL methods and ETL tools to connect with Hadoop Efficiently amass, retrieve, digest, consume, transform and shape big data in accordance to business requirements Audience Business intelligence professionals Project managers Database professionals SQL Developers ETL Developers Solution architects Data architects Data warehousing professionals System administrators and integrators Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
dmmlr Minería de Datos y Aprendizaje Automático con R 14 horas R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
PentahoDI Pentaho Data Integration Fundamentals 21 horas Pentaho Data Integration is an open-source data integration tool for defining jobs and data transformations. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Pentaho Data Integration's powerful ETL capabilities and rich GUI to manage an entire big data lifecycle, maximizing the value of data to the organization. By the end of this training, participants will be able to: Create, preview, and run basic data transformations containing steps and hops Configure and secure the Pentaho Enterprise Repository Harness disparate sources of data and generate a single, unified version of the truth in an analytics-ready format. Provide results to third-part applications for further processing Audience Data Analyst ETL developers Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
rprogda Programación R para el Análisis de Datos 14 horas Este curso es parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología)
datavault Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse 28 horas Data vault modeling is a database modeling technique that provides long-term historical storage of data that originates from multiple sources. A data vault stores a single version of the facts, or "all the data, all of the time". Its flexible, scalable, consistent and adaptable design encompasses the best aspects of 3rd normal form (3NF) and star schema. In this instructor-led, live training, participants will learn how to build a Data Vault. By the end of this training, participants will be able to: Understand the architecture and design concepts behind Data Vault 2.0, and its interaction with Big Data, NoSQL and AI. Use data vaulting techniques to enable auditing, tracing, and inspection of historical data in a data warehouse Develop a consistent and repeatable ETL (Extract, Transform, Load) process Build and deploy highly scalable and repeatable warehouses Audience Data modelers Data warehousing specialist Business Intelligence specialists Data engineers Database administrators Format of the course Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
sspsspas Estadísticas con SPSS Software de Análisis Predictivo 14 horas Gol: Aprender a trabajar con SPSS a nivel de independencia Los destinatarios: Analistas, investigadores, científicos, estudiantes y todos aquellos que quieran adquirir la capacidad de utilizar el paquete SPSS y aprender técnicas de minería de datos populares.
bigddbsysfun Big Data & Fundamentos de Sistemas de Bases de Datos 14 horas El curso forma parte del conjunto de habilidades de Data Scientist (Dominio: Datos y Tecnología).
danagr Datos y análisis: desde cero 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.
mdlmrah Model MapReduce y Apache Hadoop 14 horas El curso está destinado al especialista en TI que trabaja con el procesamiento distribuido de grandes conjuntos de datos a través de grupos de computadoras.
datavis1 Visualización de Datos 28 horas Este curso está dirigido a ingenieros y tomadores de decisiones que trabajan en la minería de datos y el descubrimiento de conocimientos. Aprenderá a crear parcelas eficaces y formas de presentar y representar sus datos de una manera que atraiga a los tomadores de decisiones y les ayude a entender la información oculta.
bdbiga Inteligencia de Negocios de Big Data para Agencias del Gobierno 35 horas Los avances en las tecnologías y la creciente cantidad de información están transformando la forma en que los negocios se llevan a cabo en muchas industrias, incluyendo el gobierno. Los índices de generación de gobierno y de archivos digitales están aumentando debido al rápido crecimiento de dispositivos y aplicaciones móviles, sensores y dispositivos inteligentes, soluciones de cloud computing y portales orientados a los ciudadanos. A medida que la información digital se expande y se vuelve más compleja, la gestión de la información, el procesamiento, el almacenamiento, la seguridad y la disposición también se vuelven más complejos. Las nuevas herramientas de captura, búsqueda, descubrimiento y análisis están ayudando a las organizaciones a obtener información sobre sus datos no estructurados. El mercado gubernamental está en un punto de inflexión, al darse cuenta de que la información es un activo estratégico y el gobierno necesita proteger, aprovechar y analizar información estructurada y no estructurada para servir mejor y cumplir con los requisitos de la misión. A medida que los líderes del gobierno se esfuerzan por evolucionar las organizaciones impulsadas por datos para cumplir con éxito la misión, están sentando las bases para correlacionar dependencias a través de eventos, personas, procesos e información. Las soluciones gubernamentales de alto valor se crearán a partir de un mashup de las tecnologías más perjudiciales: Dispositivos y aplicaciones móviles Servicios en la nube Tecnologías de redes sociales y redes Big Data y análisis IDC predice que para el año 2020, la industria de TI alcanzará los $ 5 billones, aproximadamente $ 1.7 trillones más que hoy, y que el 80% del crecimiento de la industria será impulsado por estas tecnologías de la 3ª Plataforma. A largo plazo, estas tecnologías serán herramientas clave para hacer frente a la complejidad del aumento de la información digital. Big Data es una de las soluciones inteligentes de la industria y permite al gobierno tomar mejores decisiones tomando medidas basadas en patrones revelados al analizar grandes volúmenes de datos relacionados y no relacionados, estructurados y no estructurados. Pero el logro de estas hazañas lleva mucho más que la simple acumulación de cantidades masivas de datos. "Haciendo sentido de estos volúmenes de Big Datarequires herramientas de vanguardia y" tecnologías que pueden analizar y extraer conocimiento útil de las corrientes de información vasta y diversa ", Tom Kalil y Fen Zhao de la Oficina de la Casa Blanca de Política Científica y Tecnológica escribió en un post en el blog de OSTP. La Casa Blanca dio un paso hacia ayudar a las agencias a encontrar estas tecnologías cuando estableció la Iniciativa Nacional de Investigación y Desarrollo de Grandes Datos en 2012. La iniciativa incluyó más de $ 200 millones para aprovechar al máximo la explosión de Big Data y las herramientas necesarias para analizarla . Los desafíos que plantea Big Data son casi tan desalentadores como su promesa es alentadora. El almacenamiento eficiente de los datos es uno de estos desafíos. Como siempre, los presupuestos son ajustados, por lo que las agencias deben minimizar el precio por megabyte de almacenamiento y mantener los datos de fácil acceso para que los usuarios puedan obtenerlo cuando lo deseen y cómo lo necesitan. Copia de seguridad de grandes cantidades de datos aumenta el reto. Otro gran desafío es analizar los datos de manera eficaz. Muchas agencias emplean herramientas comerciales que les permiten tamizar las montañas de datos, detectando tendencias que pueden ayudarles a operar de manera más eficiente. (Un estudio reciente de MeriTalk encontró que los ejecutivos federales de TI piensan que Big Data podría ayudar a las agencias a ahorrar más de 500.000 millones de dólares mientras cumplen los objetivos de la misión). Las herramientas de Big Data desarrolladas a medida también están permitiendo a las agencias abordar la necesidad de analizar sus datos. Por ejemplo, el Grupo de Análisis de Datos Computacionales del Laboratorio Nacional de Oak Ridge ha puesto a disposición de otras agencias su sistema de análisis de datos Piranha. El sistema ha ayudado a los investigadores médicos a encontrar un vínculo que puede alertar a los médicos sobre los aneurismas de la aorta antes de que hagan huelga. También se utiliza para tareas más mundanas, tales como tamizar a través de currículos para conectar candidatos de trabajo con los gerentes de contratación.
datapro Protección de Datos 35 horas Este es un curso dirigido por un instructor, y es la versión sin certificación del curso "CDP - Certificado en Protección de Datos" Aquellos con experiencia en temas de protección de datos, así como aquellos nuevos en el tema, necesitan ser entrenados para que sus organizaciones confíen en que el cumplimiento legal se aborda continuamente. Es necesario identificar las cuestiones que requieren asesoramiento experto en protección de datos a tiempo para mejorar la reputación y la credibilidad de la organización mediante políticas y procedimientos de protección de datos pertinentes. Objetivos: El objetivo del programa es promover una comprensión de cómo funcionan los principios de protección de datos en lugar de centrarse simplemente en la mecánica de la regulación. El programa sitúa la Ley en el contexto de los derechos humanos y promueve las buenas prácticas dentro de las organizaciones. Al finalizar, usted tendrá: Una apreciación del contexto más amplio de la Ley. Una comprensión de la forma en que la Ley y la privacidad y las comunicaciones electrónicas (Directiva de la CE) Una amplia comprensión de la manera en que la legislación asociada se relaciona con la Ley Una comprensión de lo que hay que hacer para lograr el cumplimiento Sinopsis del curso: El programa comprende tres partes principales, cada una de las subsecciones. Contexto - esto abordará los orígenes y razones de la Ley junto con la consideración de la privacidad en general. Ley - Ley de Protección de Datos - se tratará de los principales conceptos y elementos de la Ley y la legislación subordinada. Aplicación - esto considerará cómo se logra el cumplimiento y cómo funciona la Ley en la práctica.
d2dbdpa De los Datos a la Decisión con Big Data y Análisis Predictivo 21 horas Audiencia Si intenta dar sentido a los datos a los que tiene acceso o desea analizar datos no estructurados disponibles en la red (como Twitter, Linked in, etc ...) este curso es para usted. Está dirigido principalmente a los tomadores de decisiones y las personas que necesitan elegir qué datos vale la pena recopilar y qué vale la pena analizar. No está dirigido a las personas que configuran la solución, esas personas se beneficiarán de la imagen grande sin embargo. Modo de entrega Durante el curso se presentarán a los delegados ejemplos prácticos de la mayoría de las tecnologías de código abierto. Las conferencias cortas serán seguidas por la presentación y los ejercicios simples por los participantes Contenido y software utilizados Todo el software utilizado se actualiza cada vez que se ejecuta el curso, así que verificamos las versiones más recientes posibles. Cubre el proceso de obtener, formatear, procesar y analizar los datos, para explicar cómo automatizar el proceso de toma de decisiones con el aprendizaje automático.
dsbda Ciencia de Datos para Big Data Analytics 35 horas Big data is data sets that are so voluminous and complex that traditional data processing application software are inadequate to deal with them. Big data challenges include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization, querying, updating and information privacy.
psr Introduction to Recommendation Systems 7 horas Audience Marketing department employees, IT strategists and other people involved in decisions related to the design and implementation of recommender systems. Format Short theoretical background follow by analysing working examples and short, simple exercises.
neo4j Más allá de la Base de Datos Relacional: neo4j 21 horas Las bases de datos relacionales basadas en tablas, como Oracle y MySQL, han sido durante mucho tiempo el estándar para organizar y almacenar datos. Sin embargo, el tamaño creciente y la fluidez de los datos han dificultado que estos sistemas tradicionales ejecuten eficientemente consultas muy complejas sobre los datos. Imagínese reemplazar el almacenamiento de datos basado en filas y columnas con el almacenamiento de datos basado en objetos, por medio del cual las entidades (por ejemplo, una persona) podrían ser almacenadas como nodos de datos y luego ser consultadas fácilmente sobre la base de su vasta relación multi lineal con otros nodos . E imaginar la consulta de estas conexiones y sus objetos asociados y propiedades utilizando una sintaxis compacta, hasta 20 veces más ligero que el SQL? Esto es lo que ofrecen las bases de datos gráficas, como neo4j. En este curso práctico, estableceremos un proyecto en vivo y pondremos en práctica las habilidades para modelar, gestionar y acceder a sus datos. Comparamos y comparamos bases de datos gráficas con bases de datos basadas en SQL, así como otras bases de datos NoSQL y aclaramos cuándo y dónde tiene sentido implementar cada una dentro de su infraestructura. Audiencia Administradores de bases de datos (DBA) Analistas de datos Desarrolladores Administradores del sistema Ingenieros de DevOps Analistas de Negocios Directores de tecnología Directores de informática Formato del curso Fuerte énfasis en práctica práctica. La mayoría de los conceptos se aprenden a través de muestras, ejercicios y desarrollo práctico.
68780 Apache Spark 14 horas
processmining Minería de Procesos 21 horas Process mining o Automated Business Process Discovery (ABPD) es una técnica que aplica algoritmos a los registros de eventos con el fin de analizar procesos comerciales. La minería de procesos va más allá del almacenamiento de datos y el análisis de datos; enlaza los datos con los procesos y proporciona información sobre las tendencias y patrones que afectan la eficiencia del proceso. Formato del curso      El curso comienza con una descripción general de las técnicas más comúnmente utilizadas para la minería de procesos. Discutimos los diversos algoritmos y herramientas de descubrimiento de procesos utilizados para descubrir y modelar procesos basados en datos de eventos brutos. Se examinan los casos de estudio de la vida real y se analizan los conjuntos de datos utilizando el marco de código abierto ProM. Audiencia      Profesionales de ciencias de datos      Cualquier persona interesada en comprender y aplicar el modelado de procesos y la minería de datos
pmml Modelos Predictivos con PMML 7 horas El curso se crea para científicos, desarrolladores, analistas o cualquier otra persona que desee estandarizar o intercambiar sus modelos con el formato de archivo PMML (Predictive Model Markup Language).
kdd Descubrir Conocimiento en Bases de Datos 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.
dataminr Minería de Datos con R 14 horas R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has a wide variety of packages for data mining.
druid Druid:Construir un Sistema Rápido y en Tiempo Real de Análisis de Datos 21 horas Druid es un almacén de datos distribuido orientado a columnas y de código abierto escrito en Java. Fue diseñado para ingerir rápidamente cantidades masivas de datos de eventos y ejecutar consultas OLAP de baja latencia en esos datos. Druid se usa comúnmente en aplicaciones de inteligencia empresarial para analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real. También es adecuado para alimentar cuadros de mandos analíticos rápidos e interactivos para usuarios finales. Druid es utilizado por compañías como Alibaba, Airbnb, Cisco, eBay, Netflix, Paypal y Yahoo. En este curso, exploramos algunas de las limitaciones de las soluciones de almacenamiento de datos y discutimos cómo Druid puede complementar esas tecnologías para formar una pila de análisis de transmisión flexible y escalable. Analizamos muchos ejemplos, ofreciendo a los participantes la oportunidad de implementar y probar soluciones basadas en Druid en un entorno de laboratorio. Audiencia     Desarrolladores de aplicaciones     Ingenieros de software     Consultores técnicos     Profesionales de DevOps     Ingenieros de arquitectura Formato del curso     Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa, pruebas ocasionales para medir la comprensión
datamin Minería de Datos 21 horas Curso puede ser proporcionado con cualquier herramienta, incluyendo libre de código abierto de minería de datos de software y aplicaciones
BigData_ Una introducción práctica al análisis de datos y Big Data 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.
datashrinkgov Data Shrinkage para el Gobierno 14 horas
ApHadm1 Apache Hadoop: manipulación y transformación del rendimiento de los datos 21 horas Este curso está dirigido a desarrolladores, arquitectos, científicos de datos o cualquier perfil que requiera acceso a los datos de forma intensiva o regular. El enfoque principal del curso es la manipulación y transformación de datos. Entre las herramientas del ecosistema de Hadoop, este curso incluye el uso de Pig y Hive, que se utilizan mucho para la transformación y manipulación de datos. Esta capacitación también aborda las métricas de rendimiento y la optimización del rendimiento. El curso es completamente práctico y está marcado por presentaciones de los aspectos teóricos.
matlab2 Fundamentos de MATLAB 21 horas Este curso de tres días proporciona una integración exhaustiva para el MATLAB técnico de la técnica de comparación. El curso está diseñado para los usuarios finales y aquellos que buscan la revisión. En el prior de programación de la experiencia o el conocimiento de MATLAB es. Los temas de análisis de fecha, visualización, modelado y programación se exploran en todo el curso. Los temas incluyen: Working with the MATLAB interfaz de usuario Introducir comandos y crear variables Analice vectores y matrices Visualización vectorial y matriz data Trabajar con archivos de fecha Working with data types Automatización de comandos con secuencias de comandos Los programas de escritura con el control de flujo y de flujo Funciones de escritura
scilab Curso de Scilab 14 horas Scilab es un lenguaje de alto nivel bien desarrollado, gratuito y de código abierto para la manipulación de datos científicos. Utilizado para estadísticas, gráficos y animación, simulación, procesamiento de señales, física, optimización y más, su estructura de datos central es la matriz, lo que simplifica muchos tipos de problemas en comparación con alternativas como FORTRAN y derivados C. Es compatible con lenguajes como C, Java y Python, por lo que es adecuado como un complemento de los sistemas existentes. En esta capacitación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las ventajas de Scilab en comparación con alternativas como Matlab, los principios básicos de la sintaxis de Scilab, así como algunas funciones avanzadas, y la interfaz con otros lenguajes ampliamente utilizados, según la demanda. El curso concluirá con un breve proyecto centrado en el procesamiento de imágenes. Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán las funciones básicas y algunas funciones avanzadas de Scilab y tendrán los recursos para continuar expandiendo su conocimiento. Audiencia Científicos e ingenieros de datos, especialmente con interés en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento facial Formato del curso Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica intensiva, con un proyecto final
datama Minería y Análisis de Datos 28 horas Objetivo: Los delegados serán capaces de analizar grandes conjuntos de datos, extraer patrones, elegir la variable correcta que impacte los resultados para que un nuevo modelo se pronostique con resultados predictivos.
matlabfundamentalsfinance Fundamentos de MATLAB - Personalizado 35 horas Este curso proporciona una introducción completa al entorno informático técnico de MATLAB + una introducción al uso de MATLAB para aplicaciones financieras. El curso está dirigido a usuarios principiantes y aquellos que buscan una revisión. No se asume experiencia previa en programación o conocimiento de MATLAB. Los temas de análisis de datos, visualización, modelado y programación se exploran a lo largo del curso. Los temas incluyen: Trabajando con la interfaz de usuario de MATLAB Ingresando comandos y creando variables Analizando vectores y matrices Visualización de datos vectoriales y matriciales Trabajando con archivos de datos Trabajando con tipos de datos Automatización de comandos con scripts Escritura de programas con lógica y control de flujo Funciones de escritura Uso de Financial Toolbox para el análisis cuantitativo
rintrob Introducción R para Biólogos 28 horas R is an open-source free programming language for statistical computing, data analysis, and graphics. R is used by a growing number of managers and data analysts inside corporations and academia. R has also found followers among statisticians, engineers and scientists without computer programming skills who find it easy to use. Its popularity is due to the increasing use of data mining for various goals such as set ad prices, find new drugs more quickly or fine-tune financial models. R has a wide variety of packages for data mining.
matlabdsandreporting Fundamentos de MATLAB, Ciencia de datos y generación de informes 126 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.

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CursoFechaPrecio del Curso [A distancia / Presencial]
Introduction to Recommendation Systems - Buenos Aires - Laminar CatalinasVie, 2018-02-09 09:301995USD / 22006USD

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