septiembre 21, 2020

Experiencia Analítica

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Septiembre
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DoLuMaMiJuViSa
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  • Introducción a Python

    10:00 am-2:00 pm
    September 7, 2020-September 11, 2020

    Curso en línea
    Duracion: 20 Horas
    Dirigido a:
    Público interesado en entender y aplicar análisis multivariante en IBM SPSS Statistics.
    Objetivo
    Que el participante aprenda a generar árboles de clasificación y regresión usando el método CART.

    Aprenderá a identificar los elementos de un árbol e interpretarlos. Además, identificará cuando un árbol puede estar sobreajustado y probar diferentes alternativas para evitarlo, tales como poda del árbol y restricciones en el número de registros en los nodos terminales.

    Temario
    • Objetivo del curso
    • Instalación de Jupyter
    • Importar archivos de información
      • Importar archivos csv
      • Importar archivos de Excel
    • Calidad de la información
      • Identificar y tratar valores perdidos o nulos.
      • Identificar y tratar valores atípicos.
    • Fundir archivos de datos
      • Por casos
      • Por columnas
    • Transformación de variables
      • Seleccíón de registros
      • Selección aletoria de casos
      • Calcular variables
      • Reestructurar datos
      • Agregar
    • Análisis descriptivo
      • Tabla de frecuencias
      • Tabla de contingencias
      • Ji cuadrada
      • Correlación
    • Gráficos
      • Gráfico de barras
      • Histograma
      • Diagramas de caja
      • Diagramas de dispersión
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2021

  • Introducción a R

    10:00 am-2:00 pm
    September 21, 2020-September 25, 2020

    Curso en línea
    Duracion: 20 Horas.
    Objetivo
    El objetivo del curso es que el participante aprenda a importar información de diversas fuentes, limpiar, crear y/ o transformar dicha información, ejecutar tareas de minería de datos, tales como modelos estadísticos y de machine learning y de visualización de la información en R y RStudio.
    Temario
    • Instalación de R / Rstudio
      • Instalación de R 4.0.2
      • Instalación de Rstudio
    • Importar fuentes de información
      • Importar archivos csv
      • Importar archivos de Excel
    • Limpieza de datos
      • Identificar y tratar valores perdidos
      • Identificar y tratar valores atípicos
      • Selección de casos
    • Transformación de datos
      • Fundir fuentes de datos
      • Recodificación de variables
      • Calcular nuevas columnas
      • Transponer
      • Agregar
    • Estadística descriptiva
      • Tabla de frecuencias
      • Tablas cruzadas
      • Medias
      • Correlación
    • Gráficos en R
      • Barras
      • Histogramas
      • Diagramas de caja
      • Gráficos de dispersión
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  • Árboles de clasificación (SPSS)

    10:00 am-2:00 pm
    September 28, 2020-September 30, 2020

    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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