Os cursos ao vivo de Previsão de Demandas, conduzidos por instrutores, disponíveis online ou presencialmente, demonstram, por meio de práticas interativas e mão na massa, como utilizar métodos estatísticos, técnicas de aprendizado de máquina e análise de séries temporais para analisar dados históricos, identificar padrões e fazer previsões precisas para tendências futuras.
Os treinamentos de Previsão de Demandas estão disponíveis como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo presencial". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento ao vivo remoto") é realizado por meio de um desktop remoto interativo. O treinamento ao vivo presencial pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Porto Alegre ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Porto Alegre.
NobleProg -- Seu Provedor Local de Treinamentos
Porto Alegre - Platinum Building
Av. Carlos Gomes 700, Porto Alegre, Brasil, 90480-000
O centro de negócios Regus Platinum Tower Center está instalado no arranha-céu de uma elegante avenida da cidade. . O edifício conta com muitas comodidades em seu interior. O Bairro da Boa Vista é um grande centro corporativo nessa sofisticada e desenvolvida cidade portuária. O centro está a seis quilômetros do aeroporto e conta com boas opções de transporte público.
Porto Alegre - Centro Empresarial Guaíba
Avenida Dolorez Alcaraz Caldas, 90 Porto Alegre RS, Praia de Belas, Brasil, 90110-180
Estar no centro de um animado distrito empresarial em Praia de Belas, cercado por tribunais e escritórios governamentais. O Centro Empresarial Guaíba é um edifício distintivo de Classe A na próspera capital estadual de Porto Alegre.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Porto Alegre (online ou presencial), destina-se a analistas de dados e profissionais de negócios de nível intermediário que desejam realizar previsões de séries temporais e automatizar fluxos de trabalho de análise de dados utilizando o R.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos das técnicas de previsão no R.
Aplicar suavização exponencial e modelos ARIMA para análise de séries temporais.
Utilizar o pacote 'forecast' para gerar modelos de previsão precisos.
Automatizar fluxos de trabalho de previsão para aplicações comerciais e de pesquisa.
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