Analyse von Finanzdaten in Excel Schulung

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene R-Anwender mit mittlerem Niveau, die R nutzen möchten, um schnellere Workflows aufzubauen, die Codequalität zu verbessern und komplexere Analyseaufgaben zu bewältigen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer: wiederverwendbare Funktionen erstellen, Datenworkflows verbessern, Code debuggen und optimieren sowie reproduzierbare Berichte erzeugen.

Grossdaten (Big Data) ist ein Begriff, der auf Lösungen abzielt, die zum Speichern und Verarbeiten grosser Datenmengen bestimmt sind. Die von Google initiiert entwickelten Grossdatenlösungen haben sich weiterentwickelt und weitere ähnliche Projekte inspiriert, von denen viele als Open-Source verfügbar sind. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche.

Diese von Dozierenden geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten auf Anfängerlevel, die R-Programmierung einsetzen möchten, um Daten zu manipulieren, grundlegende Datenanalysen durchzuführen und überzeugende Visualisierungen für Einblicke zu erstellen.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmerinnen und Teilnehmer:

• Die Grundlagen der R-Programmierung verstehen.
• Fundamentale Data-Science-Prozesse anwenden.
• Visuelle Darstellungen von Daten erstellen.

Die Datenanalyse ist heute ein entscheidendes Instrument für Unternehmen. Der Schwerpunkt liegt während des gesamten Kurses auf der Entwicklung praktischer Kompetenzen für die praktische Datenanalyse. Ziel ist es, den Teilnehmern zu helfen, fundierte und beweisbasierte Antworten auf folgende Fragen zu geben: 

Was ist geschehen?

• Daten verarbeiten und analysieren
• informative Datenvisualisierungen erstellen

Was wird geschehen?

• Prognosen für die zukünftige Leistung erstellen
• Prognosen evaluieren

Was sollte geschehen?

• Daten in beweisbasierte Geschäftsentscheidungen umwandeln
• Prozesse optimieren

Diese unter Anleitung durchgeführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die Daten bereinigen und analysieren, statistische Prognosen erstellen und einflussreiche Visualisierungen mit diesen Tools entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen der Datenanalyse mit Python, R, Power Query und Power BI verstehen.
• Datensätze mit Python und Power Query bereinigen und organisieren.
• Statistische Analysen und Prognosen mit R durchführen.
• Professionelle Dashboards und Berichte mit Power BI erstellen.
• Daten aus mehreren Quellen effektiv integrieren und analysieren.

R ist eine sehr populäre Open-Source-Umgebung für statistische Berechnungen, Data Analytics und Grafikdarstellungen. Dieser Kurs vermittelt Studierenden die Programmiersprache R. Er behandelt die Grundlagen der Sprache, Bibliotheken und fortgeschrittene Konzepte. Fortgeschrittenes Data Analytics und Graphik mit Realworld-Daten.

Zielgruppe

Entwickler / Data Analytics

Dauer

3 Tage

Format

Vorlesungen und Praxis

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an alle, die die Grundlagen der ökonometrischen Analyse und Modellierung erlernen und beherrschen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Ökonometrie zu lernen und zu verstehen.
• EViews und Risikosimulatoren zu verwenden.

Diese live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalyst:innen und Fachpersonen aus der Wirtschaft mit Vorkenntnissen, die Zeitreihenprognosen erstellen und Arbeitsabläufe zur Datenanalyse mit R automatisieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Grundlagen von Prognosetechniken in R zu verstehen.
• Exponentielles Glätten und ARIMA-Modelle für die Zeitreihenanalyse anzuwenden.
• Das 'forecast'-Paket zur Erstellung genauer Prognosemodelle zu nutzen.
• Prognosearbeitsabläufe für Geschäftsanwendungen und Forschungsaufgaben zu automatisieren.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die in Python und R für KNIME programmieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Machine Learning Modelle in KNIME zu planen, zu erstellen und bereitzustellen.
• datenbasierte Entscheidungen für den Betrieb zu treffen.
• End-to-End Data Science Projekte umzusetzen.

R Markdown ist ein Autorenframework, das ausführbaren R-Code mit narrativem Text kombiniert, um dynamische und reproduzierbare Dokumente zu erstellen.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an R-Anwender mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkentnissen, die automatisierte, dynamische Berichte mithilfe von R Markdown für interne Dokumentation, Forschungsveröffentlichungen oder Web-Publikationen erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• R Markdown-Dokumente mit eingebetteten R-Codeblöcken und formatiertem Text erstellen.
• Ausgaben in verschiedenen Formaten, einschließlich HTML, PDF und Word, generieren.
• Parametrisierte Berichte und bedingte Logik verwenden, um dynamische Inhalte zu erzeugen.
• Das Erscheinungsbild von Dokumenten mit Themes, Vorlagen und LaTeX für eine professionelle Präsentation anpassen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu vereinbaren.

Shiny ist ein R-Paket, das Anwendern ermöglicht, interaktive und dynamische Webanwendungen direkt aus R heraus zu erstellen, ohne dass Kenntnisse in JavaScript oder komplexe Web-Frameworks erforderlich sind.

Diese unter Anleitung durchgeführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an R-Anwender mit mittlerem Know-how, die benutzerdefinierte Webanwendungen mit Shiny für Datenvisualisierungen, Benutzereingaben und Berichterstellung entwickeln und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Mit Shiny und R interaktive Webanwendungen zu erstellen.
• Benutzeroberflächen mit reaktiven Elementen und dynamischen Eingaben zu designen.
• Datenvisualisierungen und Berichterstellungsfunktionen in Shiny-Apps zu integrieren.
• Shiny-Apps lokal oder online über Shiny Server oder Posit Cloud bereitzustellen und zu teilen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine massgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung der Details.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in <Ort> (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Profis auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die Stata für statistische Analysen nutzen und in R integrieren möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Stata effektiv zur Datenanalyse und statistischen Modellierung einsetzen.
• Die Funktionalitäten von Stata mit denen von SPSS und R vergleichen.
• Stata nahtlos für die statistische Datenverarbeitung in R integrieren.
• Workflows mit Stata und R entwickeln und automatisieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten, die Stata und R zur Analyse grosser Datenmengen für statistische Auswertungen einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Statistische Modelle erstellen, um relevante Variablen und Ereignisse vorherzusagen.
• Beschreibende Visualisierungen, Zusammenfassungstabellen, Häufigkeiten und weiteres generieren.
• Grossdatenbanken verwalten und strukturieren, um sie für die Datenanalyse vorzubereiten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die in R für Tableau programmieren möchten.

• Tableau-Analytics mit R implementieren.
• Lernalgorithmen in R zurückgeben an Tableau.
• R-Funktionen in Tableau strukturieren und visualisieren.
• Datenbasierte Entscheidungen für Geschäftsabläufe treffen.