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Presencial o remota, emitida por los mejores expertos en el campo del análisis estadístico.

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DoLuMaMiJuViSa
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  • Modelos Multivariantes (SPSS)
    Todo el día
    March 1, 2021-March 5, 2021
    Curso en línea
    Duración: 15 horas
    Objetivo

    El objetivo de este curso es que el participante conozca las técnicas analíticas más comunes para resolver preguntas de negocio que involucran un importante número de variables explicativas, tales como: regresión lineal, regresión logística, análisis de conglomerados y análisis factorial. Conocer los supuestos de cada técnica, interpretar los resultados e implementar los modelos.

    Temario
    • Regresión lineal
      • Simple
      • Múltiple
      • Guardar Modelo
      • Aplicar modelo sobre nuevos datos
    • Regresión logística
      • Simple
      • Múltiple
      • Guardar Modelo
      • Aplicar modelo sobre nuevos datos
    • Análisis de conglomerados
      • Jerárquico
      • K Medias
      • Bietápico
    • Análisis factorial
      • Factorización de ejes principales
      • Análisis de componentes principales
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  • Modelos de Clasificación (SPSS)
    Todo el día
    March 8, 2021-March 12, 2021
    Curso en línea
    Duración: 15 horas
    Objetivo

    El curso está orientado a que el participante lleve a cabo el proceso completo para la generación de los modelos de clasificación más comunes: Limpieza de datos (atípicos y perdidos), generación de muestras de entrenamiento y validación, la generación de modelos de clasificación y la comparación de modelos..

    Temario
    • Regresión logística
      • Conceptos
      • Regresión logística simple
        • Ajuste del modelo
        • Curva COR
      • Regresión logística múltiple
        • Ajuste del modelo
        • Método de selección de variables
        • Guardar el modelo como PMML
    • Árboles de clasificación – CHAID
      • Selección de variables
      • Crecimiento del árbol
      • Validación cruzada
      • División muestral
      • Modelo como PMML
    • KNN
      • Conceptos
      • Vecinos
      • Distancias
      • Selección de características
      • División muestral
      • Ajuste del modelo
      • Modelo como PMML
    Ver más
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  • Árboles de clasificación (SPSS)
    10:29 am
    March 22, 2021-March 25, 2021
    Curso en línea
    Duracion: 20 Horas
    Objetivo
    Que el participante aprenda a generar modelos de clasificación y regresión usando a través de CHAID, CRT y QUEST.

    Entenderá los conceptos de poda, costes de clasificación errónea, métodos de selección de variables y métodos para particionar las ramas para los diferentes árboles.

    Generará árboles usando métodos de validación para evitar el sobreajuste.

    Temario
    • Introducción a árboles de clasificación
      • Conceptos
      • Nivel de medida de las variables
    • CHAID
      • Selección de variables
      • Crecimiento del árbol
      • Costes de clasificación errónea
      • Beneficios
      • Validación cruzada
      • Validación por división muestral
    • CRT
      • Árbol de clasificación
      • Selección de variables
      • Crecimiento del árbol
      • Árbol de regresión
      • Selección de variables
      • Crecimiento del árbol
    • QUEST
      • Selección de variables
      • Crecimiento del árbol
    Ver más
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¿Por qué nosotros?

En Experiencia Analítica contamos con expertos en el campo con más de una década realizando labores de consultoría analítica y contamos con una gran serie de profesionales acreditados en las principales herramientas de análisis estadístico y de Big Data del ámbito. Contamos con varios casos de uso, que gracias a la intervención de nuestros profesionales que pudieron comprobar cómo aumentaba sus beneficios en un periodo relativamente corto. En definitiva, Experiencia Analítica se erige como la mejor opción a la hora de realizar las labores de consultoría de análisis estadístico y de Big data.

Nuestro equipo

Julio césar flores

Analista de datos

Experiencia en análisis de datos desde hace 20 años. Ha trabajado con IBM SPSS Statistics, IBM SPSS Modeler y R. Cuenta con certificaciones en las herramientas de IBM descritas.

José Eugenio López Cotera

Ingeniero en computación

Experiencia con bases de datos, sistemas distribuidos y lenguajes de programación. Ha trabajado con IBM SPSS Statistics.

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