Cursos de Statistical Analysis with Stata and R

O Tidyverse é uma coleção de pacotes R versáteis para limpeza, processamento, modelagem e visualização de dados. Alguns dos pacotes incluídos são: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr e tibble.

Neste treinamento ao vivo, Tidyverse por instrutor, os participantes aprenderão como manipular e visualizar dados usando as ferramentas incluídas no Tidyverse .

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Realize análise de dados e crie visualizações atraentes
• Tire conclusões úteis de vários conjuntos de dados de dados de amostra
• Filtrar, classificar e resumir dados para responder a perguntas exploratórias
• Transforme dados processados em gráficos informativos de linhas, gráficos de barras, histogramas
• Importe e filtre dados de diversas fontes de dados, incluindo arquivos Excel , CSV e SPSS

Público

• Iniciantes na língua R
• Iniciantes na análise e visualização de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a analistas de negócios que desejam automatizar o comércio com negociação algorítmica, Python e R.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Empregar algoritmos para comprar e vender títulos em incrementos especializados rapidamente.
• Reduzir os custos associados ao comércio usando negociação algorítmica.
• Monitorizar automaticamente os preços das acções e efetuar transacções.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados que desejam analisar grandes conjuntos de dados com Stata.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Criar modelos estatísticos para previsão de variáveis de interesse e eventos chave.
• Gerar visualizações descritivas, tabelas de resumo, frequências e muito mais.
• Gerenciar e estruturar grandes conjuntos de dados, prontos para análise de dados.

Este curso aborda tópicos avançados de programação em R.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e analistas de dados que desejam programar em R e Python para deteção de outlier.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Identificar se os dados são uma anomalia ou um valor esperado.
• Implementar algoritmos para deteção de anomalias.
• Utilizar várias técnicas e métodos para detetar anomalias.

Big Data é um termo que se refere a soluções destinadas a armazenar e processar grandes conjuntos de dados. Desenvolvido pela Go Ogle inicialmente, estes Big Data soluções evoluíram e inspirou outros projectos semelhantes, muitos dos quais estão disponíveis como código-fonte aberto. R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro.

R é uma linguagem de programação livre e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R também encontrou seguidores entre estatísticos, engenheiros e cientistas sem conhecimentos de programação de computadores que acham fácil de usar. Sua popularidade se deve ao crescente uso da mineração de dados para vários objetivos, como definir preços de anúncios, encontrar novos medicamentos mais rapidamente ou ajustar modelos financeiros. R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a analistas de dados que desejam programar com R em SAS para análise de cluster.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Utilizar a análise de clusters para a extração de dados
• Mestrar a sintaxe do R para soluções de clustering.
• Implementar clustering hierárquico e não hierárquico.
• Tomar decisões baseadas em dados para ajudar a melhorar as operações comerciais.

A análise de dados é uma ferramenta crucial nos negócios hoje. Vamos nos concentrar no desenvolvimento de habilidades para análise prática de dados. O objetivo é ajudar os delegados a dar respostas baseadas em evidências às perguntas:

O que aconteceu?

processar e analisar dados produzindo visualizações de dados informativas

O que vai acontecer?

previsão de desempenho futuro avaliação de previsões

O que deveria acontecer?

transformando dados em decisões de negócios baseadas em evidências, otimizando processos

O curso em si pode ser ministrado como um curso presencial de 6 dias ou remotamente durante um período de semanas, se preferir. Podemos trabalhar com você para oferecer o curso que melhor atenda às suas necessidades.

R é um ambiente de código aberto muito popular para computação estatística, análise de dados e gráficos. Este curso apresenta a linguagem de programação R aos alunos. Abrange fundamentos da linguagem, bibliotecas e conceitos avançados. Análise avançada de dados e gráficos com dados do mundo real.

Público

Desenvolvedores/análise de dados

Duração

3 dias

Formatar

Palestras e Práticas

R é uma linguagem de programação livre e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. R é usado por um número crescente de gerentes e analistas de dados dentro das corporações e da academia. R possui uma ampla variedade de pacotes para mineração de dados.

O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente. A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que usa métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro. Ele é usado em aplicações financeiras que vão desde programas de negociação principais até sistemas de gerenciamento de risco.

Neste treinamento ao vivo ministrado por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizado profundo para finanças usando o R enquanto avançam na criação de um modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
• Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda em finanças
• Use R para criar modelos de aprendizagem profunda para finanças
• Construa seu próprio modelo de previsão de preço de ações de aprendizagem profunda usando R

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

O aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial em que os computadores têm a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente. A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizado de máquina que usa métodos baseados em representações e estruturas de dados de aprendizado, como redes neurais. R é uma linguagem de programação popular no setor financeiro. Ele é usado em aplicações financeiras que vão desde programas de negociação principais até sistemas de gerenciamento de risco.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como implementar modelos de aprendizagem profunda para o setor bancário usando o R, à medida que avançam na criação de um modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda os conceitos fundamentais da aprendizagem profunda
• Aprenda os aplicativos e usos da aprendizagem profunda no setor bancário
• Use R para criar modelos de aprendizagem profunda para bancos
• Construa seu próprio modelo de risco de crédito de aprendizagem profunda usando R

Público

• Desenvolvedores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática

R é uma linguagem de programação gratuita e de código aberto para computação estatística, análise de dados e gráficos. O R é utilizado por um número crescente de gestores e analistas de dados em empresas e no meio académico. O R tem uma grande variedade de pacotes para extração de dados.