Aprenda las técnicas para analizar datos estadísticos, esto podría ayudarlo mejorando sus procesos o encontrar oportunidades de negocio dentro del mercado.

Con la finalidad de ajustarnos a los horarios y necesidades de nuestros clientes, ofrecemos los siguientes esquemas de capacitación: 

  • En las oficinas del cliente: Si el mismo cliente cuenta con un espacio adecuado para la capacitación, podemos adaptarnos a sus horarios y ubicación.
  • Online: Para clientes que se ubican en otras ciudades.

 

Análisis estadístico

En el contexto de la inteligencia de negocios (BI), el Análisis estadístico requiere recoger y escudriñar cada muestra de datos individual en una serie de artículos desde los cuales se puede extraer las muestras.

El Análisis estadístico puede ser dividido en cinco pasos discretos, de la siguiente manera:

  • 1. Describir la naturaleza de los datos a ser analizados.
  • 2. Explorar la relación de los datos con la población subyacente.
  • 3. Crear un modelo para resumir la comprensión de cómo los datos se relacionan con la población subyacente.
  • 4. Probar (o refutar) la validez del modelo.
  • 5. Emplear el análisis predictivo para ejecutar escenarios que ayudarán a orientar las acciones futuras.

Nuestros cursos

Introducción a la estadística

Público interesado en conocer los conceptos de estadística descriptiva.
El curso está orientado a que el participante conozca los conceptos básicos de la estadística tales como muestra, población, medidas de tendencia central, medidas de variabilidad, generación de tablas y gráficos. También se muestran transformaciones de datos y cálculo de nuevas variables a partir de la información existente.
  • Conceptos en estadística.
  • Importar fuentes de información.
  • Definir nivel de medida de las variables.
  • Generación de estadísticos para variables categóricas.
  • Generación de estadísticos para variables continuas.
  • Transformación de variables.
  • Tablas de frecuencia y tablas cruzadas.
  • Generación de gráficos.
  • Duración: 15 horas
  • Horario: 10:00 a 13:00
  • Lugar: Instalaciones de la empresa o Remoto
  • Entregable: Constancia de participación en el curso. Se requiere un mínimo de asistencia del 80% para recibir la constancia de asistencia al curso.

Introducción a R

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.
  • Instalación de R en Windows.
  • Instalación de RStudio en Windows.
  • Introducción a los objetos de R.
  • Estadísticos descriptivos.
  • Limpieza de datos.
  • Transformación de datos.
  • Creación de modelos estadísticos en R.
  • Creación y manipulación de gráficas.
  • Exportar.
  • Automatización de tareas.
  • Duración: 40 horas
  • Horario: 10:00 a 14:00
  • Lugar: Instalaciones de la empresa o Remoto
  • Entregable: Constancia de participación en el curso. Se requiere un mínimo de asistencia del 80% para recibir la constancia de asistencia al curso.

Limpieza y preparación de datos

Público interesado en aprender como limpiar y mejorar la calidad de los datos de análisis.
El curso está orientado a que el participante optimice la calidad de la información para el análisis de datos. Identificar datos atípicos, duplicados y perdidos para tomar decisiones para mejorar la calidad de la información. Fundir fuentes de información por casos o variables, crear o transformar variables, y seleccionar y/o crear submuestras según las necesidades del analista o de forma aleatoria.
  • Identificar datos atípicos y/o duplicados.
  • Identificar casos perdidos e imputarlos.
  • Fundir fuentes de información por variables o registros.
  • Crear / Transformar variables.
  • Selección de registros por criterios o aleatoriamente.
  • Creación de tablas y gráficos.
  • Duración: 12 horas
  • Horario: 10:00 a 13:00
  • Lugar: Instalaciones de la empresa o Remoto
  • Entregable: Constancia de participación en el curso. Se requiere un mínimo de asistencia del 80% para recibir la constancia de asistencia al curso.

Inferencia Estadística y Correlación

Público interesado en entender y aplicar análisis de inferencia estadística y correlación.
El objetivo de este curso es que el participante comprenda los principios básicos de la estadística inferencial para llevar a cabo procesos inductivos, que permita determinar las propiedades y características de una población estadística. Todo esto, con el fin de que el participante pueda elaborar deducciones totales a partir de la recolección de una información numérica de una muestra.
  • Introducción a la inferencia estadística.
  • Definir el nivel de medida de las variables.
  • Pruebas de inferencia estadística para muestras independientes.
  • Pruebas de inferencia estadística para muestras relacionadas.
  • Pruebas de correlación y asociación.
  • Duración: 15 horas
  • Horario: 10:00 a 13:00
  • Lugar: Instalaciones de la empresa o Remoto
  • Entregable: Constancia de participación en el curso. Se requiere un mínimo de asistencia del 80% para recibir la constancia de asistencia al curso.

Regresión Lineal Simple y Múltiple

Público interesado en entender y aplicar modelos de regresión lineal.
El curso está orientado a proporcionar los fundamentos de la regresión lineal por mínimos cuadrados ordinarios. Revisará el cumplimiento de los supuestos de la regresión lineal simple y múltiple, tales como: colinealidad, distribución normal de los errores, homocedasticidad, etc. E interpretará los resultados.
  • Limpieza y preparación de datos
    • Identificar datos atípicos y perdidos.
    • Definición de la variable dependiente e independientes.
    • Creación de muestras de entrenamiento y validación.
  • Modelo de regresión
    • Introducción a la regresión.
    • Regresión lineal simple.
      • Revisión de supuestos y resultados.
    • Regresión lineal múltiple
      • Revisión de supuestos y resultados.
  • Duración: 12 horas
  • Horario: 10:00 a 13:00
  • Lugar: Instalaciones de la empresa o Remoto
  • Entregable: Constancia de participación en el curso. Se requiere un mínimo de asistencia del 80% para recibir la constancia de asistencia al curso

Modelos de Clasificación

Público interesado en la generación de modelos de clasificación.
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.
  • Limpieza y preparación de datos
    • Identificar datos atípicos y perdidos.
    • Definición del nivel de medida de las variables.
  • Generación de submuestras
    • División muestral
    • Validación cruzada
  • Modelos de clasificación
    • CHAID
    • CART
    • Árboles aleatorios
    • Regresión Logística
    • Análisis discriminante
  • Duración: 15 horas
  • Horario: 10:00 a 13:00
  • Lugar: Instalaciones de la empresa o Remoto
  • Entregable: Constancia de participación en el curso. Se requiere un mínimo de asistencia del 80% para recibir la constancia de asistencia al curso.

Modelos de Asociación

Público interesado en entender y aplicar modelos de asociación.
El curso está orientado a que el participante genere e interprete modelos de asociación, los cuales permiten encontrar patrones y distintas relaciones entre productos comprados. Esta información puede ayudar, por ejemplo, a un comercio a diseñar diferentes espacios de compra; también puede utilizarse para desarrollar campañas de marketing.
  • Limpieza y preparación de datos.
    • Identificar datos atípicos y perdidos.
    • Transformación de variables.
  • Modelos de asociación.
    • Definición de Soporte y Confianza.
    • Modelos Apriori.
    • Modelos Carma.
    • Modelos de Secuencia.
  • Duración: 15 horas
  • Horario: 10:00 a 13:00
  • Lugar: Instalaciones de la empresa o Remoto
  • Entregable: Constancia de participación en el curso. Se requiere un mínimo de asistencia del 80% para recibir la constancia de asistencia al curso.

Modelos de Segmentación

Público interesado en la generación de modelos de segmentación.
El análisis de conglomerados se utiliza para encontrar grupos de observaciones (grupos) que comparten características similares. El curso está orientado a que el participante lleve a cabo el proceso completo para la generación de los modelos de segmentación más usados: se inicia con la limpieza y preparación de los datos, la generación de los modelos de segmentación y la interpretación de los resultados.
  • Limpieza y preparación de datos.
    • Identificar datos atípicos y perdidos.
    • Definición del nivel de medida de las variables.
    • Estandarización de variables.
  • Modelos de Segmentación.
    • Jerárquicos.
    • K Medias.
    • Bietápico.
  • Duración: 15 horas
  • Horario: 10:00 a 13:00
  • Lugar: Instalaciones de la empresa o Remoto
  • Entregable: Constancia de participación en el curso. Se requiere un mínimo de asistencia del 80% para recibir la constancia de asistencia al curso.

Modelos multivariantes

Público interesado en entender y aplicar análisis multivariante.
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.
  • Regresión lineal simple y múltiple.
  • Regresión logística binaria.
  • Análisis de conglomerados jerárquico.
  • Análisis de conglomerados K-Medias.
  • Análisis de componentes principales.
  • Duración: 15 horas
  • Horario: 10:00 a 13:00
  • Lugar: Instalaciones de la empresa o Remoto
  • Entregable: Constancia de participación en el curso. Se requiere un mínimo de asistencia del 80% para recibir la constancia de asistencia al curso./li>

Análisis de Textos