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Capacitación en Herramientas Analíticas - Business Analytics - Data Base - Predictive Modeling - Data Mining

  • Fecha de inicio: Martes, 0de Marzo del 2018
  • Horario: Martes y Jueves de 7:00p.m. a 10:15p.m.
   Descuento por pronto pago: 12% hasta el 16 de Enero   

R es el lenguaje de programación estadístico por excelencia. Se destaca por que es una las herramientas estadísticas de mayor crecimiento.  R es un software libre altamente recomendable por lo robusto y potente de sus rutinas. En este curso,  el estudiante será capaz de aplicar técnicas de reducción de variables y de entender la necesidad del uso de diversos modelos predictivos y algoritmos, para predecir el comportamiento futuro de un objeto en estudio. Asímismo, el estudiante aprenderá algunas técnicas de calibración y selección del mejor modelo predictivo que se adecúe mejor a  sus datos y objetivos de estudio. 

 



 

Dirigido

Dirigido a todos aquellos profesionales  interesados en ampliar sus conocimientos en herramientas de análisis de datos. Profesionales que se desempeñen como  investigadores, analistas de datos. Personal de Procesamiento de Datos, Business Intelligence, Analistas de Datos, etc.  Estudiantes de maestría y de pregrado.  
Provenientes de carreras profesionales: Estadística, Ingeniería Estadística, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería informática y carreras afines. 

Pre-requisitos:

Conocimientos de estadística descriptiva,  multivariante y distribuciones de probabilidad.  Conocimientos de manejo del software R a nivel básico (exportar, importar, concepto de objetos, funciones básicas, gráficos, paquetes como Rattle y RCommander). De preferencia, haber llevado el curso R for Business Analytics.
¿Por qué capacitarse en el Curso R for Data Mining?
 
Los niveles de satisfacción de los participantes, en una escala del 1 al 10.
 

Comentarios:
 
  "Es una clase muy eficiente y sobre todo completa."
 
  "La profesora exige que los alumnos escriban el código antes de sólo copiar y pegar código, esto para mí es muy positivo."
 
  "Los ejemplos prácticos ayudan al entendimiento de las definiciones"
 
  "La profesora explica todo muy detallado, aplica varios ejemplos, es muy puntual y en general el curso fue excelente!"

 

 
  • 32 HORAS ACADÉMICAS
  • CURSO PRESENCIAL

    

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