Analyse von Finanzdaten in Excel Schulung

Big Data ist ein Begriff, der sich auf Lösungen bezieht, mit denen große Datenmengen gespeichert und verarbeitet werden können. Entwickelt von Go Ogle zunächst, diese Big Data haben Lösungen entwickelt und inspiriert andere ähnliche Projekte, von denen viele als Quelle Frei zur Verfügung stehen. R ist eine beliebte 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.

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 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 Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenanalysten und Geschäftsleute, die Zeitreihenprognosen erstellen und Datenanalyse-Workflows mit R automatisieren möchten.

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

• Die Grundlagen der Prognosetechniken in R zu verstehen.
• Exponentielle Glättung und ARIMA-Modelle für die Zeitreihenanalyse anwenden.
• das Paket "forecast" zur Erstellung genauer Prognosemodelle zu nutzen.
• Prognose-Workflows für Geschäfts- und Forschungsanwendungen zu automatisieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Personalverantwortliche, die analytische Methoden zur Verbesserung der Unternehmensleistung einsetzen möchten. Dieser Kurs deckt sowohl qualitative als auch quantitative, empirische und statistische Ansätze ab.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

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.

Dieser Kurs ist eine Einführung in die Anwendung neuronaler Netze bei realen Problemen mit R-Project-Software.

Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler und Statistiker, die bereits über grundlegende R & C++ und R-Code-Kenntnisse verfügen und fortgeschrittene R-Code-Kenntnisse benötigen.

Ziel ist es, Teilnehmern, die an der Anwendung der Methoden bei der Arbeit interessiert sind, einen praktischen Kurs zur fortgeschrittenen R-Programmierung zu geben.

Branchenspezifische Beispiele sollen das Training für das Publikum relevant 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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Personalverantwortliche und Rekrutierungsspezialisten, die analytische Methoden zur Verbesserung der Unternehmensleistung einsetzen möchten. Dieser Kurs deckt sowohl qualitative als auch quantitative, empirische und statistische Ansätze ab.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Das Tidyverse ist eine Sammlung vielseitiger R-Pakete zum Reinigen, Verarbeiten, Modellieren und Visualisieren von Daten. Einige der enthaltenen Pakete sind: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr und tibble.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie Daten mit den im Tidyverse enthaltenen Tools Tidyverse und visualisieren.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Führen Sie eine Datenanalyse durch und erstellen Sie ansprechende Visualisierungen
• Ziehen Sie nützliche Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datensätzen von Beispieldaten
• Filtern, sortieren und fassen Sie Daten zusammen, um Erkundungsfragen zu beantworten
• Wandeln Sie verarbeitete Daten in informative Liniendiagramme, Balkendiagramme und Histogramme um
• Importieren und filtern Sie Daten aus verschiedenen Datenquellen, einschließlich Excel , CSV- und SPSS-Dateien

Publikum

• Anfänger in die R-Sprache
• Einsteiger in die Datenanalyse und Datenvisualisierung

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben