Statistical Analysis with Stata and R Training Cursus

De Tidyverse is een verzameling veelzijdige R-pakketten voor het opschonen, verwerken, modelleren en visualiseren van gegevens. Sommige van de meegeleverde pakketten zijn: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr en tibble.

In deze door een instructeur geleide live training leren deelnemers hoe ze gegevens kunnen manipuleren en visualiseren met behulp van de tools in de Tidyverse .

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Voer data-analyse uit en maak aantrekkelijke visualisaties
• Trek bruikbare conclusies uit verschillende datasets van voorbeeldgegevens
• Filter, sorteer en vat gegevens samen om verkennende vragen te beantwoorden
• Verwerk verwerkte gegevens in informatieve lijnplots, barplots, histogrammen
• Gegevens importeren en filteren uit verschillende gegevensbronnen, waaronder Excel , CSV- en SPSS-bestanden

Publiek

• Beginners in de R-taal
• Beginners tot data-analyse en datavisualisatie

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor bedrijfsanalisten die de handel willen automatiseren met algoritmische handel, Python en R.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Gebruik algoritmen om snel effecten te kopen en verkopen in gespecialiseerde stappen.
• Verlaag de kosten die gepaard gaan met handel met behulp van algoritmische handel.
• Bewaak automatisch aandelenkoersen en plaats transacties.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor data-analisten die grote datasets willen analyseren met Stata.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Creëer statistische modellen voor het voorspellen van belangrijke interessevariabelen en gebeurtenissen.
• Genereer beschrijvende visualisaties, overzichtstabellen, frequenties en meer.
• Beheer en structureer grote datasets, klaar voor data-analyse.

Deze cursus behandelt geavanceerde onderwerpen in R-programmering.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers en data-analisten die willen programmeren in R en Python voor uitbijterdetectie.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Bepaal of gegevens een anomalie of een verwachte waarde zijn.
• Implementeer algoritmen voor detectie van afwijkingen.
• Gebruik verschillende technieken en methoden om afwijkingen op te sporen.

Big Data is een term die verwijst naar oplossingen die zijn bedoeld voor het opslaan en verwerken van grote gegevenssets. Go eerste instantie ontwikkeld door Go ogle, hebben deze Big Data oplossingen andere vergelijkbare projecten ontwikkeld en geïnspireerd, waarvan vele beschikbaar zijn als open-source. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor data-analisten op beginnersniveau die R-programmering willen gebruiken om gegevens te manipuleren, basisgegevensanalyse uit te voeren en boeiende visualisaties voor inzichten te maken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van R Programming.
• Fundamentele data science-processen toepassen.
• Creëer visuele representaties van gegevens.

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft ook volgers gevonden onder statistici, ingenieurs en wetenschappers zonder computerprogrammeervaardigheden die het gemakkelijk vinden om te gebruiken. De populariteit is te danken aan het toenemende gebruik van datamining voor verschillende doelen, zoals het instellen van advertentieprijzen, het sneller vinden van nieuwe medicijnen of het verfijnen van financiële modellen. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op data-analisten die willen programmeren met R in SAS voor clusteranalyse.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Gebruik clusteranalyse voor datamining
• Master R-syntaxis voor clusteroplossingen.
• Implementeer hiërarchische en niet-hiërarchische clustering.
• Neem datagestuurde beslissingen om de bedrijfsvoering te helpen verbeteren.

Data-analyse is tegenwoordig een cruciaal hulpmiddel in het bedrijfsleven. We zullen ons de hele tijd concentreren op het ontwikkelen van vaardigheden voor praktische data-analyse. Het doel is om afgevaardigden te helpen op bewijs gebaseerde antwoorden te geven op vragen:

Wat is er gebeurd?

het verwerken en analyseren van gegevens en het produceren van informatieve datavisualisaties

Wat zal er gebeuren?

het voorspellen van toekomstige prestaties; het evalueren van voorspellingen

Wat zou er moeten gebeuren?

gegevens omzetten in op bewijs gebaseerde zakelijke beslissingen die processen optimaliseren

De cursus zelf kan worden gegeven als een 6-daagse klassikale cursus of indien gewenst op afstand gedurende een periode van weken. Wij kunnen met u samenwerken om de cursus aan te bieden die het beste bij uw behoeften past.

R is een zeer populaire, open source omgeving voor statistische berekeningen, data-analyse en afbeeldingen. Deze cursus introduceert de programmeertaal R bij studenten.  Het behandelt de basisprincipes van taal, bibliotheken en geavanceerde concepten.  Geavanceerde data-analyse en grafieken met gegevens uit de echte wereld.

Audiëntie

Ontwikkelaars / data-analyse

Duur

3 dagen

Formatteren

Lezingen en hands-on

R is een open-source gratis programmeertaal voor statistisch computergebruik, gegevensanalyse en grafische afbeeldingen. R wordt gebruikt door een groeiend aantal managers en data-analisten binnen bedrijven en de academische wereld. R heeft een grote verscheidenheid aan pakketten voor datamining.

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Diep leren is een deelgebied van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op gegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector. Het wordt gebruikt in financiële toepassingen variërend van kernhandelprogramma's tot risicobeheersystemen.

In deze door een instructeur geleide, live training, leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor financiën kunnen implementeren met behulp van R terwijl ze door de creatie van een deep learning-aandelenvoorspellingsmodel stappen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
• Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in financiën
• Gebruik R om diepgaande leermodellen voor financiën te maken
• Bouw hun eigen deep learning aandelenprijsvoorspellingsmodel met R

Publiek

• ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen

Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie waarbij computers kunnen leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Diep leren is een deelgebied van machine learning dat methoden gebruikt die gebaseerd zijn op gegevensrepresentaties en structuren zoals neurale netwerken. R is een populaire programmeertaal in de financiële sector. Het wordt gebruikt in financiële toepassingen variërend van kernhandelprogramma's tot risicobeheersystemen.

In deze door een instructeur geleide, live training, leren deelnemers hoe ze deep learning-modellen voor bankieren kunnen implementeren met behulp van R terwijl ze het maken van een deep learning-kredietrisicomodel doorlopen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de fundamentele concepten van diep leren
• Leer de toepassingen en toepassingen van diep leren in bankieren
• Gebruik R om diepgaande leermodellen voor bankieren te maken
• Bouw hun eigen deep learning kredietrisicomodel met R

Publiek

• ontwikkelaars
• Data wetenschappers

Formaat van de cursus

• Deelcollege, deelbespreking, oefeningen en zware praktijkoefeningen