Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Wenn dir der Kurs Introduction to R for Finance gefallen hat, wirst du R für Finanzen – Aufbaukurs lieben. Zuerst lernst du die Grundlagen dazu, wie Datumsangaben in R funktionieren – eine wichtige Fähigkeit für den Rest des Kurses. Danach tauchst du in die Welt von if-Anweisungen, Schleifen und Funktionen ein. Das sind mächtige Konzepte, die in keinem Werkzeugkasten von Data Scientists im Finanzbereich fehlen dürfen. Zum Schluss arbeiten wir mit der Familie der apply-Funktionen als vektorisierte Alternative zu Schleifen. Und natürlich sind alle Beispiele aus der Finanzwelt! Viel Spaß!
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Datumsangaben
Willkommen! Bevor wir tiefer in die Welt von R einsteigen, ist es hilfreich zu verstehen, wie Datums- und Zeitangaben erstellt werden. In diesem Kapitel lernst du genug, um mit Datumsangaben zu arbeiten – wir kratzen dabei aber nur an der Oberfläche dessen, was möglich ist.
2
If-Anweisungen und Operatoren
Stell dir vor, du besitzt Aktien eines Unternehmens. Wenn der Kurs über einen bestimmten Preis steigt, möchtest du vielleicht verkaufen. Fällt der Kurs unter einen bestimmten Preis, willst du vielleicht günstig kaufen! Solches Denken lässt sich mit Operatoren und if-Anweisungen umsetzen. In diesem Kapitel lernst du alles darüber und erstellst ein Programm, das dir sagt, ob du eine Aktie kaufen oder verkaufen sollst.
3
Schleifen
Schleifen sind hilfreich, wenn du dieselbe Operation auf jedes Element einer Datenstruktur anwenden willst. In diesem Kapitel lernst du alles über repeat-, while- und for-Schleifen!
4
Funktionen
Wenn Datenstrukturen wie Data Frames und Vektoren deine Daten halten, dann sind Funktionen das Mittel, mit dem du R sagst, was mit den Daten geschehen soll. In diesem Kapitel lernst du die Nutzung eingebauter Funktionen, wie du eigene Funktionen erstellst, und bekommst zum Abschluss eine kurze Einführung in Packages.
5
apply
Eine beliebte Alternative zu Schleifen in R sind die apply-Funktionen. Sie sind oft besser lesbar als Schleifen und extrem nützlich, um Data-Science-Workflows zu skalieren und komplexe Berechnungen für beliebig viele Beobachtungen durchzuführen. Lerne sie hier kennen!
R
R für Finanzen – Aufbaukurs
Kurs
abgeschlossen
