Cursos de capacitación

Nuestra serie Analítica Predictiva está dirigida a los profesionales que trabajen en cualquier industria que realice modelado predictivo. Los materiales del curso incluyen ejemplos con métricas tales como ejecución de los pagos, tiempo, ingresos, volumen y grado de calidad. 


FUNDAMENTOS DE ANALÍTICA 

En este curso básico, aprenderá a minimizar el tiempo necesario para realizar el análisis de datos con Minitab. Veremos cómo importar datos, desarrollar enfoques estadísticos sólidos para explorar los datos, crear e interpretar visualizaciones convincentes y exportar los resultados. Descubrirá cómo automatizar su análisis en Minitab con mínima intervención del usuario, ¡y eso significa ahorro de tiempo! Analizaremos una variedad de conjuntos de datos del mundo real para que aprenda a alinear sus aplicaciones con la herramienta de analítica adecuada e interpretar la salida estadística. Además, aprenderá los aspectos fundamentales de conceptos estadísticos importantes, como las pruebas de hipótesis y los intervalos de confianza. 

Este curso hace especial hincapié en la toma de decisiones acertadas con base en la aplicación práctica de las técnicas estadísticas más utilizadas en los procesos de negocio, manufactura y transacciones. 

Los temas incluyen:

  • Importar y dar formato a los datos
  • Macros Exec
  • Gráficas de barras
  • Histogramas
  • Gráficas de caja
  • Diagramas de Pareto
  • Gráficas de dispersión
  • Medidas de ubicación y variación
  • Pruebas t
  • Pruebas de igualdad de varianzas
  • Potencia y tamaño de la muestra 

Prerrequisitos: Ninguno


 MODELOS Y PRONÓSTICOS DE REGRESIÓN 

¿Preparado para seguir desarrollando los conceptos básicos del análisis estadístico impartidos en el curso Fundamentos de analítica? Este curso le enseña a explorar y describir las relaciones entre las variables con herramientas de modelado estadístico. Descubrirá y describirá las características de los datos relacionadas con el efecto y el impacto del tiempo, y cómo pronosticar el comportamiento futuro. 

Este curso explica cómo encontrar y cuantificar el efecto que tienen las variables de entrada en la probabilidad de que ocurra un evento crítico. Con ejemplos prácticos, aprenderá cómo las herramientas de modelado pueden ayudar a revelar las entradas y las fuentes de variación clave en sus datos. 

Los temas incluyen:

  • Gráficas de dispersión
  • Correlación
  • Regresión lineal simple
  • Herramientas de series de tiempo, incluyendo suavización exponencial
  • Análisis de tendencias
  • Descomposición
  • Regresión múltiple y escalonada
  • Regresión logística binaria
  • Regresión con validación 

Prerrequisito: Fundamentos de analítica 


 APRENDIZAJE DE MÁQUINA 

Este curso le ayudará a ampliar sus habilidades de análisis de datos con ejemplos de problemas del mundo real para enseñarle a explorar y describir las relaciones entre las variables. Aprenderá a usar técnicas de aprendizaje de máquina supervisado, como CART®, para analizar los patrones que se encuentran en los datos históricos, lo que puede ayudarle a lograr una mayor comprensión, identificar los riesgos potenciales, buscar oportunidades de mejora y hacer predicciones sobre el futuro. 

Utilice herramientas de aprendizaje de máquina no supervisado, como los Conglomerados, para detectar particiones naturales en los datos y agrupar las observaciones o las variables en conjuntos homogéneos. Además, reduzca la dimensionalidad de los datos transformando los datos originales en un conjunto de variables no correlacionadas. 

Los temas incluyen: :

  • Análisis discriminante
  • Validación del conjunto de prueba
  • Validación de K-pliegues
  • Clasificación CART®
  • Correlación
  • Regresión CART®
  • Análisis de conglomerados 

Prerrequisitos: Fundamentos de analítica, Modelos y pronósticos de regresió

Cursos de treinamento

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