Statistical Analysis with Stata and Integration with R Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση από εκπαιδευτές στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιχειρησιακούς αναλυτές που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν το εμπόριο με αλγοριθμικές συναλλαγές, Python και R.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Χρησιμοποιήστε αλγόριθμους για την ταχεία αγορά και πώληση τίτλων σε εξειδικευμένες αυξήσεις.
• Μειώστε το κόστος που σχετίζεται με το εμπόριο χρησιμοποιώντας αλγοριθμικές συναλλαγές.
• Παρακολουθήστε αυτόματα τις τιμές των μετοχών και πραγματοποιήστε συναλλαγές.

Big Data είναι ένας όρος που αναφέρεται σε λύσεις που προορίζονται για την αποθήκευση και την επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων. Αναπτύχθηκαν αρχικά από την Go Ogle, οι λύσεις αυτές Big Data έχουν εξελιχθεί και εμπνευστούν από άλλα παρόμοια έργα, πολλά από τα οποία είναι διαθέσιμα ως open-source. R είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στον χρηματοπιστωτικό κλάδο.

R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστικούς υπολογιστές, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημαϊκούς κύκλους. Η R βρήκε επίσης οπαδούς μεταξύ των στατιστικολόγων, των μηχανικών και των επιστημόνων χωρίς δεξιότητες προγραμματισμού στον υπολογιστή, οι οποίοι βρίσκουν εύκολο στη χρήση. Η δημοτικότητά του οφείλεται στην αυξανόμενη χρήση της εξόρυξης δεδομένων για διάφορους στόχους, όπως η ρύθμιση των τιμών διαφήμισης, η ταχύτερη εύρεση νέων φαρμάκων ή η τελειοποίηση οικονομικών μοντέλων. Το R διαθέτει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστικούς υπολογιστές, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημαϊκούς κύκλους. Το R διαθέτει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες που επιθυμούν να πραγματοποιήσουν πρόβλεψη χρονοσειρών και να αυτοματοποιήσουν τις ροές εργασιών ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας το R.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές των τεχνικών πρόβλεψης στο R.
• Εφαρμόστε εκθετική εξομάλυνση και μοντέλα ARIMA για ανάλυση χρονοσειρών.
• Χρησιμοποιήστε το πακέτο «πρόβλεψης» για να δημιουργήσετε ακριβή μοντέλα πρόβλεψης.
• Αυτοματοποιήστε τις ροές εργασιών πρόβλεψης για επιχειρηματικές και ερευνητικές εφαρμογές.

Κοινό

Ιδιοκτήτες Business (διαχειριστές μάρκετινγκ, διαχειριστές προϊόντων, διευθυντές πελατών) και τις ομάδες τους · πελάτες εμπειρογνωμόνων.

ΣΦΑΙΡΙΚΗ ΕΙΚΟΝΑ

Το μάθημα ακολουθεί τον κύκλο ζωής των πελατών από την απόκτηση νέων πελατών, τη διαχείριση των υφιστάμενων πελατών για κερδοφορία, τη διατήρηση καλών πελατών και τέλος την κατανόηση των πελατών που μας αφήνουν και γιατί. Θα εργαστούμε με πραγματικά (εάν είναι ανώνυμα) δεδομένα από μια ποικιλία βιομηχανιών, συμπεριλαμβανομένων των τηλεπικοινωνιών, της ασφάλισης, των μέσων ενημέρωσης και της υψηλής τεχνολογίας.

Μορφή

Εκπαίδευση με καθοδηγητή εκπαιδευτή κατά τη διάρκεια πέντε συνεδριών μισής ημέρας με ασκήσεις στην τάξη καθώς και με την εργασία στο σπίτι. Μπορεί να παραδοθεί ως αίθουσα διδασκαλίας ή σε απόσταση (online).

Κοινό

• διευθυντές
• προγραμματιστές
• Επιστήμονες
• Φοιτητές

Μορφή του μαθήματος

on-line διδασκαλία και συζήτηση ή εργαστήρια πρόσωπο με πρόσωπο

R  είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστική υπολογιστική, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Η έρευνα χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημίες. Η R έχει επίσης βρει οπαδούς μεταξύ των στατιστικών, των μηχανικών και των επιστημόνων χωρίς δεξιότητες προγραμματισμού υπολογιστών που το βρίσκουν εύκολο στη χρήση. Η δημοτικότητά του οφείλεται στην αυξανόμενη χρήση της εξόρυξης δεδομένων για διάφορους σκοπούς, όπως ο καθορισμός των τιμών διαφήμισης, η ταχύτερη αναζήτηση νέων φαρμάκων ή τα οικονομικά μοντέλα. R έχει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Αυτό το μάθημα καλύπτει τη χειραγώγηση των αντικειμένων στο R συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων ανάγνωσης, την πρόσβαση σε πακέτα R, τη γραφή λειτουργιών R και τη δημιουργία ενημερωτικών γραφικών. Περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας κοινά στατιστικά μοντέλα. Το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε το λογισμικό R (https://www.r-project.org) τόσο σε μια γραμμή εντολών όσο και σε μια γραφική διεπαφή χρήστη (GUI).

R είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστικούς υπολογιστές, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. R χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημαϊκούς κύκλους. Η R βρήκε επίσης οπαδούς μεταξύ των στατιστικολόγων, των μηχανικών και των επιστημόνων χωρίς δεξιότητες προγραμματισμού στον υπολογιστή, οι οποίοι βρίσκουν εύκολο στη χρήση. Η δημοτικότητά του οφείλεται στην αυξανόμενη χρήση της εξόρυξης δεδομένων για διάφορους στόχους, όπως η ρύθμιση των τιμών διαφήμισης, η ταχύτερη εύρεση νέων φαρμάκων ή η τελειοποίηση οικονομικών μοντέλων. Το R διαθέτει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Αυτό το μάθημα είναι μια εισαγωγή στην εφαρμογή νευρωνικών δικτύων σε πραγματικά προβλήματα με το λογισμικό R-project.

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και στατιστικολόγους που έχουν ήδη βασικές δεξιότητες κωδικοποίησης R & C++ και κωδικό R και χρειάζονται προηγμένες ικανότητες κωδικοποίησης R.

Ο σκοπός είναι να δοθεί μια πρακτική προηγμένη σειρά μαθημάτων R για τους συμμετέχοντες που ενδιαφέρονται να εφαρμόσουν τις μεθόδους στην εργασία.

Παραδείγματα συγκεκριμένων τομέων χρησιμοποιούνται για να κάνουν την εκπαίδευση σχετική με το κοινό

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων με Stata.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Δημιουργήστε στατιστικά μοντέλα για την πρόβλεψη μεταβλητών και γεγονότων βασικού ενδιαφέροντος.
• Δημιουργήστε περιγραφικές απεικονίσεις, συνοπτικούς πίνακες, συχνότητες και πολλά άλλα.
• Διαχειριστείτε και δομήστε μεγάλα σύνολα δεδομένων, έτοιμα για ανάλυση δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Stata και το R για να αναλύσουν μεγάλα δεδομένα για στατιστική ανάλυση.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Δημιουργήστε στατιστικά μοντέλα για την πρόβλεψη μεταβλητών και γεγονότων βασικού ενδιαφέροντος.
• Δημιουργήστε περιγραφικές απεικονίσεις, συνοπτικούς πίνακες, συχνότητες και πολλά άλλα.
• Διαχειριστείτε και δομήστε μεγάλες βάσεις δεδομένων για προετοιμασία για ανάλυση δεδομένων.

Παρεύσιμο

Σχήμα της εκπαιδευτικής μάθησης

Κατά το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής μάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Σε αυτή την εκπαιδευτική μάθηση με πρόσωπο εξηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να ελέγχουν και να απεικονίζουν δεδομένα χρησιμοποιώντας τα εργαλεία που περιλαμβάνονται στο Tidyverse.

Το Tidyverse είναι μια συλλογή ρολόηγων ακτινού περιβάλλον (R) για καθαρισμό, επεξεργασία, μοντελοποίηση και απεικόνιση δεδομένων. Κάποια από τα ρολόηγα που περιλαμβάνονται είναι: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr και tibble.

• Αρχάριοι στη γλώσσα R
• Αρχάριοι στην ανάλυση και την απεικόνιση δεδομένων

• Μέρος λόγου, μέρος συζήτησης, ασκήσεις και πολύπλοκη εφαρμογή

• Να εκτελέσουν ανάλυση δεδομένων και να δημιουργήσουν υπεύθυνες αποδείξεις
• Να συλλέξουν επωφελείς κατασκευές από διάφορες σημειώσεις πίνακες δεδομένων
• Να φίλτραρουν, να ταξινομήσουν και να συμπεριφέρουν δεδομένα για να απαντήσουν σε προσκαρτώρηση ερωτήσεις
• Να μετατρέψουν τα επεξεργασμένα δεδομένα σε πληροφοριακά γραφήματα γραμμών, ορόσωμα-χάρτες και ιστόγραμμα
• Να εισάγουν και να φίλτραρουν δεδομένα από ποικιλούς πηγές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων Excel, CSV και αρχεία SPSS

Περιγραφή:

Πρόκειται για ένα μάθημα που έχει σχεδιαστεί για να διδάσκει στους χρήστες R πώς να δημιουργούν εφαρμογές ιστού χωρίς να χρειάζεται να μάθουν HTML , Java script και CSS .

Σκοπός:

Καλύπτει τα βασικά στοιχεία για το πώς λειτουργούν οι Shiny εφαρμογές.

Καλύπτει όλες τις συνήθεις λειτουργίες εισόδου / εξόδου / εμφάνισης / επένδυσης από τη βιβλιοθήκη Shiny.