Analyse von Finanzdaten in Excel Schulung

Diese von einem Instruktor geleitete, live durchgeführte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene R-Nutzer auf fortgeschrittenem Niveau, die R nutzen möchten, um schnellere Workflows zu erstellen, die Codequalität zu verbessern und komplexere Analyseaufgaben zu bewältigen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer: wiederverwendbare Funktionen erstellen, Datenworkflows verbessern, Code debuggen und optimieren sowie reproduzierbare Berichte erstellen.

Big Data ist ein Begriff, der auf Lösungen für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen verweist. Diese Big-Data-Lösungen wurden ursprünglich von Google entwickelt, haben sich weiterentwickelt und andere ähnliche Projekte inspiriert, von denen viele als Open Source verfügbar sind. R ist eine beliebte Programmiersprache in der Finanzbranche.

Dieser instructor-led-Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Analysts auf Anfängerniveau, die R-Programming zur Datenmanipulation, Durchführung grundlegender Datenanalysen und Erstellung ansprechender Visualisierungen zur Gewinnung von Erkenntnissen nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der R-Programmierung zu verstehen.
• Fundamentale Data-Science-Prozesse anzuwenden.
• Visuelle Darstellungen von Daten zu erstellen.

Datenanalysen sind ein entscheidendes Werkzeug für Unternehmen heute. Wir konzentrieren uns durchgehend auf die Entwicklung praktischer Fähigkeiten zur datengestützten Analyse. Ziel ist es, den Teilnehmern zu helfen, evidenzbasierte Antworten auf folgende Fragen zu geben:

Was ist geschehen?

• Datenverarbeitung und -analyse
• Erstellung aussagekräftiger Datenvisualisierungen

Was wird geschehen?

• Prognose zukünftiger Leistungen
• Bewertung von Prognosen

Was sollte geschehen?

• Datengestützte Unternehmensentscheidungen treffen
• Prozesse optimieren

Diese instruktorgeführte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Berufseinsteiger, die Daten bereinigen und analysieren, statistische Prognosen erstellen sowie einschlägige Visualisierungen mit diesen Tools entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können Teilnehmer:

• die Grundlagen von Python, R, Power Query und Power BI für die Datenanalyse verstehen.
• Datensätze mit Python und Power Query bereinigen und strukturieren.
• statistische Analysen und Prognosen mit R durchführen.
• professionelle Dashboards und Berichte mit Power BI erstellen.
• Daten aus mehreren Quellen effektiv integrieren und analysieren.

R ist eine sehr beliebte, quelloffene Umgebung für die statistische Berechnung, Datenanalyse und Grafikdarstellung. Dieser Kurs führt die Studierenden in die Programmiersprache R ein. Er behandelt die grundlegenden Konzepte der Sprache, Bibliotheken sowie erweiterte Themen. Fortgeschrittene Datenanalyse und Graphenerstellung mit realen Daten.

Zielgruppe

Entwickler / Datenanalysten

Dauer

3 Tage

Format

Vorlesungen und Praxisphasen

Diese unter der Leitung eines Dozenten stattfindende Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an alle, die die Grundlagen der ökonometrischen Analyse und Modellierung erlernen und meistern möchten.

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

• Die Grundlagen der Ökonometrie zu lernen und zu verstehen.
• EViews und Risk Simulatoren zu nutzen.

Diese live angebotene Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten und Geschäftsprofis mit mittleren Kenntnissen, die Zeitreihenvorhersagen durchführen und Arbeitsabläufe der Datenanalyse mit R automatisieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können Teilnehmer:

• Die Grundlagen von Prognosetechniken in R verstehen.
• Exponentielle Glättung und ARIMA-Modelle für die Zeitreihenanalyse anwenden.
• Das Paket "forecast" nutzen, um genaue Prognosemodelle zu erstellen.
• Prognosearbeitsabläufe für Geschäftsanwendungen und Forschungsaufgaben automatisieren.

Dieser instructor-led-Lehrgang in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die in Python und R für KNIME programmieren möchten.

Am Ende dieses Lehrgangs werden die Teilnehmer:

• Machine Learning-Modelle in KNIME planen, erstellen und bereitstellen.
• datengestützte Entscheidungen für den Betrieb treffen.
• End-to-End-Datenwissenschaftsprojekte implementieren.

R Markdown ist ein Authoring-Framework, das ausführbaren R-Code mit narrativem Text kombiniert, um dynamische und reproduzierbare Dokumente zu erstellen.

Dieses instructor-led Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an R-Anwender im Einsteiger- bis fortgeschrittenen Niveau, die automatisierte, dynamische Berichte mit R Markdown für interne Dokumentation, Forschungspublications oder Web-Publishing erstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• R Markdown-Dokumente mit eingebetteten R-Code-Blöcken und formatiertem Text erstellen.
• Ausgaben in verschiedenen Formaten generieren, einschließlich HTML, PDF und Word.
• Parameterisierte Berichte und bedingte Logik verwenden, um dynamische Inhalte zu erzeugen.
• Die Dokumentgestaltung mit Themen, Vorlagen und LaTeX für professionelle Präsentationen anpassen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxiselemente.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Für eine maßgeschneiderte Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Shiny ist ein R-Paket, das es Nutzern ermöglicht, interaktive und dynamische Webanwendungen direkt aus R heraus zu erstellen, ohne dass Kenntnisse in JavaScript oder komplexen Webframeworks erforderlich sind.

Diese Dozentengeleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene R-Nutzer, die benutzerdefinierte Webanwendungen mit Shiny für Datenvisualisierung, Benutzerinteraktion und Berichterstellung entwickeln und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Interaktive Webanwendungen mit Shiny und R zu erstellen.
• Benutzeroberflächen mit reaktiven Elementen und dynamischen Eingaben zu designen.
• Datenvisualisierungen und Berichterstellungsfunktionen in Shiny-Apps zu integrieren.
• Shiny-Apps lokal oder online über Shiny Server oder Posit Cloud bereitzustellen und zu teilen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene und anspruchsvolle IT-Professionals, die Stata für statistische Analysen nutzen und mit R integrieren möchten.

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

• Stata effektiv zur Datenanalyse und statistischen Modellierung einzusetzen.
• Die Funktionen von Stata mit SPSS und R zu vergleichen.
• Stata nahtlos in den Bereich der statistischen Datenverarbeitung mit R zu integrieren.
• Arbeitsabläufe mit Stata und R zu entwickeln und zu automatisieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Datenanalysten, die Stata und R zur Analyse großer Datenmengen für statistische Auswertungen verwenden möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Statistische Modelle erstellen, um Schlüsselparameter und Ereignisse vorherzusagen.
• Beschreibende Visualisierungen, Zusammenfassungstabellen, Häufigkeiten und mehr generieren.
• Große Datenbanken verwalten und strukturieren, um sie für die Datenanalyse vorzubereiten.

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

Dieser instruktionsgeleitete Live-Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists, die in R für Tableau programmieren möchten.

• Implementierung von Tableau-Analytics mit R.
• Rückgabe von Werten an Tableau mit Lernalgorithmen in R.
• Strukturierung und Visualisierung von R-Funktionen in Tableau.
• Treffen datengestützter Entscheidungen für Geschäftsabläufe.