Formation Analyse des données financières dans Excel

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en France (en ligne ou sur site), s'adresse aux utilisateurs de R de niveau intermédiaire souhaitant utiliser R pour accélérer leurs flux de travail, améliorer la qualité du code et gérer des tâches d'analyse plus complexes.

Au terme de cette formation, les participants seront capables de : créer des fonctions réutilisables, optimiser les flux de travail de données, déboguer et optimiser le code, et produire des rapports reproductibles.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) en France est destinée aux analystes d'affaires souhaitant automatiser le trading avec le trading algorithmique, Python et R.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Utiliser des algorithmes pour acheter et vendre des titres à des intervalles spécifiques rapidement.
• Réduire les coûts associés au trading en utilisant le trading algorithmique.
• Surveiller automatiquement les cours des actions et passer des ordres.

Big Data est un terme qui désigne des solutions destinées à stocker et traiter de grands ensembles de données. Développées initialement par Google, ces solutions Big Data ont évolué et inspiré d'autres projets similaires, nombreux d'entre eux étant disponibles en open-source. R est un langage de programmation populaire dans l'industrie financière.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données débutants qui souhaitent utiliser R pour manipuler des données, effectuer une analyse de données de base et créer des visualisations percutantes pour obtenir des insights.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases de la programmation en R.
• Appliquer des processus fondamentaux de science des données.
• Créer des représentations visuelles des données.

Cette formation dirigée par un instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données souhaitant programmer avec R dans SAS pour l'analyse de cluster.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser l'analyse de cluster pour l'exploration de données
• Maîtriser la syntaxe R pour les solutions de clustering.
• Implémenter des clustering hiérarchiques et non hiérarchiques.
• Prendre des décisions basées sur les données pour améliorer les opérations commerciales.

L'analyse de données est un outil crucial dans les entreprises aujourd'hui. Nous nous concentrerons tout au long du cours sur le développement de compétences pratiques pour l'analyse de données. Le but est d'aider les participants à apporter des réponses basées sur des preuves aux questions : 

Qu'est-ce qui s'est passé ?

• traitement et analyse des données
• création de visualisations de données informatives

Qu'est-ce qui va se passer ?

• prévision des performances futures
• évaluation des prévisions

Qu'est-ce qui devrait se passer ?

• transformation des données en décisions commerciales basées sur des preuves
• optimisation des processus

Cette formation en direct à France (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent nettoyer et analyser des données, faire des projections statistiques et créer des visualisations perspicaces à l'aide de ces outils.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases de Python, R, Power Query, et Power BI pour l'analyse de données.
• Nettoyer et organiser des ensembles de données en utilisant Python et Power Query.
• Effectuer des analyses statistiques et des projections avec R.
• Créer des tableaux de bord et des rapports professionnels avec Power BI.
• Intégrer et analyser efficacement des données provenant de sources multiples.

R est un environnement open source très populaire pour le calcul statistique, l'analyse de données et la création de graphiques. Ce cours introduit les étudiants au langage de programmation R. Il couvre les fondamentaux du langage, les bibliothèques et des concepts avancés. Il inclut également une analyse de données avancée et des graphiques avec des données réelles.

Public

Développeurs / analyse de données

Durée

3 jours

Format

Cours magistraux et travaux pratiques

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée à toute personne souhaitant apprendre et maîtriser les fondamentaux de l'analyse et du modèle économétrique.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Apprendre et comprendre les fondamentaux de l'économétrie.
• Utiliser Eviews et des simulateurs de risque.

Ce formation en direct (en ligne ou sur place) est destinée aux analystes de données et professionnels d'entreprise intermédiaires souhaitant effectuer des prévisions de séries temporelles et automatiser les workflows d'analyse de données avec R.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux des techniques de prévision en R.
• Appliquer les modèles de lissage exponentiel et ARIMA pour l'analyse de séries temporelles.
• Utiliser le package ‘forecast’ pour générer des modèles de prévision précis.
• Automatiser les workflows de prévision pour les applications d'affaires et de recherche.

Cette formation dirigée par un instructeur en France (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données qui souhaitent programmer avec Python et R pour KNIME.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Planifier, construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique avec KNIME.
• Prendre des décisions basées sur les données pour l'exploitation.
• Mettre en œuvre des projets de science des données de bout en bout.

On estime que les données non structurées représentent plus de 90 % de l'ensemble des données, dont une grande partie sous forme de texte. Les articles de blogs, les tweets, les médias sociaux et d'autres publications numériques viennent continuellement s'ajouter à cette masse croissante de données.

Ce cours en direct, dirigé par un instructeur, est axé sur l'extraction d'informations et de sens à partir de ces données. En utilisant les bibliothèques R Language et Natural Language Processing (NLP), nous combinons des concepts et des techniques de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique informatique pour comprendre algorithmiquement le sens des données textuelles. Des échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les besoins du client.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de préparer des ensembles de données (petits et grands) à partir de sources disparates, puis d'appliquer les bons algorithmes pour analyser et rendre compte de leur signification.

Format du cours permettant d'évaluer les participants

• En partie conférence, en partie discussion, beaucoup de pratique, des tests occasionnels pour évaluer la compréhension.

Dans cette formation en direct dirigée par un instructeur, les participants apprendront des techniques avancées pour Machine Learning avec R tout en créant une application réelle.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage non supervisé
.
• Appliquer le regroupement et la classification pour faire des prédictions basées sur des données réelles.
• Visualiser les données pour obtenir rapidement des informations, prendre des décisions et affiner l'analyse.
• Améliorer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de l'optimisation des hyperparamètres.
• Mettre un modèle en production pour l'utiliser dans une application plus vaste.
• Appliquer des techniques avancées d'apprentissage automatique pour répondre à des questions impliquant des données de réseaux sociaux, des données volumineuses, et plus encore.

Cette formation en direct avec instructeur à France (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent effectuer des analyses statistiques à l'aide de SPSS pour interpréter les données avec précision, exécuter des tests statistiques complexes et générer des informations significatives.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer dans l'interface de SPSS et gérer efficacement les ensembles de données.
• Effectuer des analyses statistiques descriptives et inférentielles.
• Effectuer des tests t, ANOVA, MANOVA, des analyses de régression et de corrélation.
• Appliquer des tests non paramétriques, l'analyse des composantes principales et l'analyse factorielle pour une interprétation avancée des données.