Pénzügyi adatok elemzése Excelben Képzés

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű haladó R felhasználóknak szól, akik szeretnék felgyorsítani munkafolyamataikat, javítani a kód minőségét, és bonyolultabb elemzési feladatokkal foglalkozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: újrafelhasználható függvények létrehozására, adatmunkafolyamatok javítására, hibakeresésre és kódoptimalizálásra, valamint reprodukálható jelentések készítésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az üzleti elemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni a kereskedést az algoritmikus kereskedelem, a Python és az R segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Algoritmusok alkalmazásával gyorsan vásárolni és eladni értékpapírokat meghatározott lépésekben.
• Csökkenteni a kereskedéssel járó költségeket az algoritmikus kereskedelem segítségével.
• Automatikusan monitorozni az árfolyamokat és kereskedéseket lebonyolítani.

A Big Data egy olyan kifejezés, amely a nagy adathalmazok tárolására és feldolgozására szánt megoldásokat jelenti. Kezdetben a Google által kifejlesztett, ezek a Big Data megoldások fejlődtek tovább és más hasonló projektekhez is ihletet adtak, amelyek közül szoftverek nyílt forráskódúak. Az R egy népszerű programozási nyelv a pénzügyi iparban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adatelemzőknek szól, akik szeretnék használni az R programozást az adatok manipulálásához, alapvető adatelemzéshez és meggyőző vizualizációk készítéséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az R programozás alapjait.
• Alapvető adattudományi folyamatokat alkalmazni.
• Adatok vizuális ábrázolását létrehozni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az adatelemzőknek szól, akik R programozást szeretnének alkalmazni az SAS-ban klaszteranalízis céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Klaszteranalízis alkalmazása adatbányászat során
• Az R szintaxis elsajátítása klaszterezési megoldásokhoz
• Hierarchikus és nem hierarchikus klaszterezés implementálása
• Adatvezérelt döntések meghozatala az üzleti műveletek javítása érdekében

Az adatelemzés ma már nélkülözhetetlen eszköz az üzleti életben. A kurzus során kiemelt figyelmet fordítunk a gyakorlati adatelemzési készségek fejlesztésére. Célunk, hogy a résztvevők képesek legyenek adatokra alapozott válaszokat adni a következő kérdésekre: 

Mi történt?

• adatok feldolgozása és elemzése
• informatív adatvizualizációk készítése

Mi fog történni?

• jövőbeli teljesítmény előrejelzése
• előrejelzések értékelése

Mi kellene, hogy történjen?

• adatok átalakítása bizonyítékokon alapuló üzleti döntésekké
• folyamatok optimalizálása

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtisztítani és elemezni az adatokat, statisztikai előrejelzéseket készíteni, és betekintő vizualizációkat létrehozni ezekkel az eszközökkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Python, R, Power Query és Power BI alapjait az adatelemzéshez.
• Adathalmazok tisztítása és szervezése Python és Power Query segítségével.
• Statisztikai elemzés és előrejelzések készítése R-rel.
• Professzionális irányítópultok és jelentések készítése Power BI-val.
• Hatékonyan integrálni és elemezni az adatokat több forrásból.

Az R egy nagyon népszerű, nyílt forráskódú környezet statisztikai számításokhoz, adatelemzéshez és grafikák készítéséhez. Ez a kurzus bemutatja az R programozási nyelvet a hallgatóknak. A kurzus magában foglalja a nyelv alapjait, könyvtárakat és haladó fogalmakat. Haladó szintű adatelemzés és grafikonkészítés valós adatokkal.

Célközönség

Fejlesztők / adatelemzők

Időtartam

3 nap

Formátum

Előadások és gyakorlati feladatok

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) mindazok számára készült, akik meg szeretnék ismerni és elsajátítani a gazdaságtudományi elemzés és modellezés alapjait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megismerni és megérteni a gazdaságtudományi módszertan alapjait.
• Használni az Eviews és kockázatszimulátorokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű adatelemzők és üzleti szakemberek számára készült, akik időszakos előrejelzéseket szeretnének készíteni és adatelemzési munkafolyamatokat automatizálni az R segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az előrejelzési technikák alapjait R-ben.
• Alkalmazni az exponenciális simítást és az ARIMA modelleket időszakosan elemzésre.
• Használni a 'forecast' csomagot pontos előrejelzési modellek létrehozásához.
• Automatizálni az előrejelzési munkafolyamatokat üzleti és kutatási alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak szól, akik Pythonban és R-ben szeretnének programozni a KNIME-hez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Gépi tanulási modellek tervezésére, építésére és üzembe helyezésére a KNIME-ben.
• Adatvezérelt döntések meghozatalára a műveletek során.
• Végponttól végpontig adattudományi projektek megvalósítására.

Becslések szerint a strukturálatlan adatok több mint 90 százalékát teszik ki az összes adatnak, amelynek nagy része szöveges formában található. Blogbejegyzések, tweetek, közösségi média és egyéb digitális publikációk folyamatosan bővítik ezt a növekvő adatmennyiséget.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés az ebből az adatból nyerhető betekintésekre és jelentésekre fókuszál. Az R nyelv és a Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP) könyvtárak felhasználásával a számítástechnika, a mesterséges intelligencia és a számítási nyelvészet fogalmait és technikáit kombináljuk, hogy algoritmikusan megértsük a szöveges adatok mögötti jelentést. Az adatminták az ügyfél igényeinek megfelelően különböző nyelveken elérhetők.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek adathalmazokat (nagyokat és kicsiket) különböző forrásokból előkészíteni, majd a megfelelő algoritmusokat alkalmazni annak elemzésére és jelentésére.

A képzés formátuma

• Részben előadás, részben vita, intenzív gyakorlati munka, időnkénti tesztek a megértés ellenőrzésére

Ezen oktató által vezetett, élő képzés során a résztvevők a valós alkalmazások létrehozásának lépései során sajátítják el a gépi tanulás haladó technikáit R nyelven.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni és alkalmazni a felügyelet nélküli tanulási technikákat
• Klaszterezést és osztályozást alkalmazni a valós adatok alapján történő előrejelzésekhez.
• Adatokat vizualizálni a gyors betekintés, döntéshozatal és további elemzés finomítása érdekében.
• Javítani a gépi tanulási modell teljesítményét hiperparaméter-hangolással.
• Modellt éles környezetbe helyezni egy nagyobb alkalmazásban való használatra.
• Haladó gépi tanulási technikákat alkalmazni a közösségi hálózati adatok, big data és egyéb kérdések megválaszolásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakemberek számára készült, akik az SPSS használatával szeretnének statisztikai elemzéseket végezni, hogy pontosan értelmezzék az adatokat, bonyolult statisztikai teszteket futtassanak és értelmes betekintéseket nyerjenek.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Navigálni az SPSS felületén és hatékonyan kezelni az adatkészleteket.
• Leíró és következtetési statisztikai elemzéseket végezni.
• t-teszteket, ANOVA, MANOVA, regresszió és korreláció elemzéseket végezni.
• Nem-paraméteres teszteket, főkomponens-elemzést és faktoranalízist alkalmazni a fejlett adatértelmezéshez.