Analyse von Finanzdaten in Excel Schulung

Big Data ist ein Begriff, der sich auf Lösungen zur Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze bezieht. Ursprünglich von Google entwickelt, haben diese Big Data-Lösungen sich weiterentwickelt und andere ähnliche Projekte inspiriert, viele davon sind als Open-Source verfügbar. R ist eine weit verbreitete Programmiersprache in der Finanzbranche.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (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:

• Erlernen und Verstehen der Grundlagen der Ökonometrie.
• Eviews und Risikosimulatoren nutzen.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalytiker und Geschäftsanalysten, die Zeitreihenvorhersagen durchführen und Prozesse der Datenauswertung mit R automatisieren möchten.

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

• Grundlagen der Vorhersageverfahren in R zu verstehen.
• Exponentielles Glätten und ARIMA-Modelle für Zeitreihenanalyse anzuwenden.
• Das Paket ‘forecast’ zur Generierung genauer Vorhersagemodelle zu nutzen.
• Vorhersageprozesse für Geschäftsanwendungen und Forschung automatisieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an HR-Professionals, die analytische Methoden einsetzen möchten, um die Organisationsleistung zu verbessern. Der Kurs deckt qualitative und quantitative sowie empirische und statistische Ansätze ab.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viel Übungsmaterial und Praxis.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Wenn Sie eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte für die Abwicklung.

Publikum

Business (Marketingmanager, Produktmanager, Kundenstammmanager) und ihre Teams; Kundeneinblicke Profis.

Überblick

Der Kurs folgt dem Kundenlebenszyklus, indem neue Kunden gewonnen, die bestehenden Kunden auf Rentabilität hin verwaltet, gute Kunden gehalten und schließlich verstanden werden, welche Kunden uns verlassen und warum. Wir werden mit echten (wenn auch anonymen) Daten aus einer Vielzahl von Branchen arbeiten, darunter Telekommunikation, Versicherungen, Medien und High-Tech.

Format

Vom Kursleiter geführtes Training über fünf halbtägige Sitzungen mit Übungen im Unterricht sowie Hausaufgaben. Es kann als Unterrichts- oder Fernkurs (online) angeboten werden.

Publikum

• Manager
• Entwickler
• Wissenschaftler
• Studenten

Format des Kurses

Online-Unterricht und Diskussion ODER persönliche Workshops

R  ist eine Open-Source-freie Programmiersprache für statistische Computing, Datenanalyse und Grafik. Die Forschung wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalytikern innerhalb von Unternehmen und Akademien verwendet. R hat auch Nachfolger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Computerprogrammierungsfähigkeiten gefunden, die es einfach zu verwenden finden. Seine Beliebtheit liegt an der zunehmenden Verwendung von Data Mining für verschiedene Ziele, wie z. B. Anzeigenpreise, neue Medikamente schneller zu finden oder fin-tune Finanzmodelle. R verfügt über eine breite Palette von Paketen für die Datenmining.

Dieser Kurs umfasst die Manipulation von Objekten in R einschließlich Lesendaten, Zugriff auf R-Pakete, Schreiben R-Funktionen und Erstellen von informativen Grafiken. Es umfasst die Analyse von Daten mit gemeinsamen statistischen Modellen. Der Kurs lehrt, wie man die R-Software (https://www.r-project.org) sowohl auf einer Befehllinie als auch in einer grafischen Benutzeroberfläche (GUI) verwendet.

R ist eine freie Open-Source-Programmiersprache für statistische Berechnungen, Datenanalysen und Grafiken. R wird von einer wachsenden Anzahl von Managern und Datenanalysten in Unternehmen und Hochschulen verwendet. R hat auch Anhänger unter Statistikern, Ingenieuren und Wissenschaftlern ohne Programmierkenntnisse gefunden, die es einfach finden, es zu benutzen. Seine Popularität ist auf den zunehmenden Einsatz von Data Mining für verschiedene Zwecke zurückzuführen, z. B. die Festlegung von Anzeigenpreisen, die schnellere Suche nach neuen Arzneimitteln oder die Feinabstimmung von Finanzmodellen. R bietet eine Vielzahl von Paketen für das Data Mining.

Dieses Kurs ist eine Einführung in die Anwendung von neuronalen Netzen bei realen Problemen mit der Software R-project.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Statistiker, die bereits grundlegende Kenntnisse in R & C++-Coding sowie R-Code haben und fortgeschrittene R-Coding-Fähigkeiten benötigen.

Das Ziel ist es, den Teilnehmern, die interessiert sind, die Methoden im Beruf anzuwenden, einen praktischen Fortgeschrittenenkurs in R-Programmierung zu bieten.

Branchenspezifische Beispiele werden verwendet, um das Training für die Zielgruppe relevant zu machen

Diese von einem Kursleiter geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, die statistische Analysen mit SPSS durchführen möchten, um Daten genau zu interpretieren, komplexe statistische Tests durchzuführen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die SPSS-Oberfläche zu navigieren und Datensätze effizient zu verwalten.
• Deskriptive und inferentielle statistische Analysen durchzuführen.
• t-Tests, ANOVA, MANOVA, Regressions- und Korrelationsanalysen durchzuführen.
• Nicht-parametrische Tests, Hauptkomponentenanalyse und Faktorenanalyse zur erweiterten Dateninterpretation anzuwenden.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an HR-Professionals und Rekrutierungsspezialisten, die analytische Methoden einsetzen möchten, um die Organisationsleistung zu verbessern. Der Kurs umfasst qualitative sowie quantitative, empirische und statistische Ansätze.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.

Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Zielgruppe

Kursformat

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

In diesem unterrichteten und live durchgeführten Kurs lernen die Teilnehmer, wie man Daten mit den Tools aus dem Tidyverse manipuliert und visualisiert.

Der Tidyverse ist eine Sammlung vielseitiger R-Pakete zur Bereinigung, Verarbeitung, Modellierung und Visualisierung von Daten. Einige der enthaltenen Pakete sind: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr und tibble.

• Anfänger in der R-Sprache
• Anfänger im Bereich Datenanalyse und Datavisualisierung

• Teil Vorlesung, teil Diskussion, Übungen und intensives Praktikum

• Datenanalyse durchführen und ansprechende Visualisierungen erstellen
• Nützliche Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen von Beispieldaten ziehen
• Daten filtern, sortieren und zusammenfassen, um forschungsorientierte Fragen zu beantworten
• Verarbeitete Daten in informatische Linien-, Balken- und Histogramme umwandeln
• Daten aus diversen Datensources importieren und filtern, einschließlich Excel, CSV und SPSS-Dateien

Beschreibung: 

Dies ist ein Kurs, der R-Nutzern beibringt, wie man Webanwendungen erstellen kann, ohne dass sie sich mit cross-browser HTML, JavaSkript und CSS auskennen müssen.

Ziel:

Der Kurs umfasst die Grundlagen der Funktionsweise von Shiny-Anwendungen.

Es werden alle häufig verwendeten Eingabe/Ausgabe/Rendering/Panel-Funktionen aus der Shiny-Bibliothek behandelt.