Experiencia Analítica

Mayor conocimiento para decisiones inteligentes

Capacitación

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.

 

Nuestros cursos

Introducción a la estadística

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.

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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.

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Limpieza y preparación de datos

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.

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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.

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Regresión Lineal Simple y Múltiple

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.

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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.

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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.

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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..

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Modelos multivariantes

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.

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Análisis de Textos

El participante aprenderá a extraer los conceptos importantes para el negocio a partir de los comentarios expresados directamente por los clientes o de cualquier otra fuente que cuente con información no estructurada. IBM SPSS Modeler usa el procesamiento del lenguaje natural (NPL) para extraer conceptos y crear categorías relevantes para el negocio..

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