Cursos de kdb+ and q: Analyze Time Series Data

A kdb+ é uma base de dados em memória, orientada para as colunas, e a q é a sua linguagem integrada e interpretada baseada em vectores. Em kdb+, as tabelas são colunas de vectores e q é utilizada para efetuar operações sobre os dados da tabela como se se tratasse de uma lista. kdb+ e q são normalmente utilizados na negociação de alta frequência e são populares entre as principais instituições financeiras, incluindo Goldman Sachs, Morgan Stanley, Merrill Lynch, JP Morgan, etc.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como criar um aplicativo de dados de séries temporais usando kdb+ e q.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

Compreender a diferença entre um banco de dados orientado a linhas e um banco de dados orientado a colunas.
Selecionar dados, escrever scripts e criar funções para realizar análises avançadas.
Analisar dados de séries temporais, como dados de bolsas de valores e de mercadorias.
Utilizar as capacidades in-memory da kdb+ para armazenar, analisar, processar e recuperar grandes conjuntos de dados a alta velocidade.
Pense nas funções e nos dados a um nível mais elevado do que a abordagem normal de função(argumentos) comum em linguagens não vectoriais.
Explore outras aplicações sensíveis ao tempo para kdb+, incluindo comércio de energia, telecomunicações, dados de sensores, dados de registo e monitorização da utilização de máquinas e redes.

Formato do curso

Palestra e discussão interactiva.
Muitos exercícios e prática.
Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.

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Programa do Curso

Introdução

Visão geral de kdb+ e dos seus casos de utilização
Compreensão das bases de dados orientadas para colunas vs. bases de dados orientadas para linhas

Configuração do ambiente kdb+

Instalação e configuração
Comandos básicos e estruturas de dados em q

Vectores e listas em q

Trabalhar com operações baseadas em vectores
Entendendo listas e dicionários

Tabelas em kdb+

Criar e manipular tabelas
Carregar e importar conjuntos de dados

Scripting em q

Escrever scripts simples e complexos
Definir funções e compreender as suas aplicações

Funcionalidades q avançadas

Trabalhar com operações condicionais e fluxo de controlo
Tratamento de erros e depuração

Conceitos de séries cronológicas

Introdução aos dados de séries cronológicas
Trabalhar com carimbos de data/hora e fusos horários

Consulta de dados de séries cronológicas

Seleção e análise de registos baseados no tempo
Aplicação de médias móveis e outras funções estatísticas

Análise de negociação de alta frequência

Utilização de kdb+ para dados de mercados financeiros
Simulação de processamento de dados em tempo real

Extensão de kdb+ a outros Use Cases

Análise de dados de Telecom comunicações
Monitorização de dados de sensores e IoT
Monitorização da utilização da rede e das máquinas

Resumo e próximas etapas

Requisitos

Conhecimentos de estatística
É útil ter experiência no sector financeiro
Conhecimento de bases de dados relacionais
Alguma experiência em programação é útil, mas não obrigatória

Público-alvo

Programadores
Engenheiros Database
Cientistas de dados
Analistas de dados

21 Horas

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Declaração de Clientes (5)

Hands-on examples allowed us to get an actual feel for how the program works. Good explanations and integration of theoretical concepts and how they relate to practical applications.

Ian - Archeoworks Inc.

Curso - ArcGIS Fundamentals

Exercício de laboratório

Tse Kiat - ST Engineering Training & Simulation Systems Pte. Ltd.

Curso - Automated Monitoring with Zabbix

Máquina Traduzida

All the topics which he covered including examples. And also explained how they are helpful in our daily job.

madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd

Curso - QGIS for Geographic Information System

Gostei do estilo do Pablo, do facto de ter abordado muitos assuntos, desde a conceção de relatórios, personalização com html até à implementação de algoritmos ML simples. Good equilíbrio informação teórica / exercícios. O Pablo cobriu realmente todos os tópicos que me interessavam e deu respostas completas às minhas perguntas.