Contexto
Para la mayoría de profesionales en el mundo de hoy es indispensable tener conocimientos en la programación de análisis de datos. Lo anterior, les permite desenvolverse de forma efectiva en el competitivo ambiente laboral. Es común que los centros universitarios solo se centren en los aspectos teóricos de la formación de sus estudiantes y descuiden la aplicabilidad empresarial. Al final de varios años de estudio, el recién egresado se siente inseguro porque no sabe cuál va hacer el papel que pueda desempeñar dentro de una compañía, surge el contrasentido de saber mucho y a la vez no saber nada. Este curso se centra en modelos estadísticos que se usan frecuentemente en el sector financiero y retail.
Objetivo
En Global Analytic ofrecemos un curso de análisis de datos enfocado en la aplicabilidad sin descuidar los aspectos técnicos del análisis. Una búsqueda exhaustiva de cursos similares en el mercado nos posiciona con la mejor relación calidad/precio.
El curso tiene una duración de 15 clases personalizadas virtuales. En principio parece corto pero es lo suficientemente denso para atomizar varios semestres universitarios, nos enfocamos en lo esencial y omitimos los contenidos de relleno. Una vez finalizado el curso le garantizamos que puede presentar cualquier proceso de selección, relacionado con análisis de datos, de forma exitosa; o realizar análisis que generen valor dentro su empleo actual.
Contenido
El contenido del curso se desarrolla en el entorno de R Project, un software libre empleado por la mayoría de los científicos de datos. En el curso se desarrollan los siguientes temas:
- R como un lenguaje de programación: operaciones matriciales y estructuras de control.
- Manejo de Data frames y tablas con grandes volúmenes de datos.
- Gráficos y uso de ggplot2.
- Modelo de regresión lineal múltiple.
- Modelo de regresión lineal múltiple con datos cualitativos.
- Modelo de regresión con series de tiempo y datos de panel.
- Pruebas de diagnóstico en el modelo de regresión.
- Modelos lineales generalizados.
- Series de tiempo, metodología ARFIMA
- Redes neuronales
- Modelos de clasificación.
- Machine learnig I
- Machine learnig II
- Deep learning: clasificación de imágenes
- Uso de Amazon WS para cloud.
*El curso se circunscribe en la figura de educación informal y tiene como objetivo brindar oportunidades para adquirir, perfeccionar, renovar o profundizar conocimientos, habilidades, técnicas y prácticas y está regulado de acuerdo el decreto 2888 de 2007 articulo 38. El curso de programación se realiza en modalidad virtual personalizada y de acuerdo al decreto 1412 de 2017 está exento de IVA.
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