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मात्रात्मक विश्लेषक in R
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मात्रात्मक विश्लेषक in R
R के साथ मात्रात्मक विश्लेषक बनें
R का उपयोग करके परिसंपत्ति कीमतों का मूल्यांकन करने, जोखिम को संतुलित करने और ट्रेडिंग अवसरों को उजागर करने के कौशल में महारत हासिल करके अपने क्वांटिटेटिव फाइनेंस करियर की शुरुआत करें। इस ट्रैक में, आप टाइम सीरीज़ डेटा को मैनिपुलेट करना, फोरकास्टिंग मॉडल बनाना, पोर्टफोलियो का विश्लेषण करना और जोखिम प्रबंधन करना सीखेंगे। वास्तविक वित्तीय डेटा के साथ व्यावहारिक अभ्यास सुनिश्चित करते हैं कि आप कार्यस्थल में अपने कौशल लागू करने के लिए तैयार हैं।मात्रात्मक विश्लेषक टूलबॉक्स में महारत हासिल करें
मात्रात्मक विश्लेषकों द्वारा उपयोग की जाने वाली मुख्य तकनीकों में दक्षता हासिल करें, जिसमें zoo, xts, और lubridate जैसे पैकेजों के साथ टाइम सीरीज़ डेटा को साफ़ करना, उसमें हेरफेर करना और विज़ुअलाइज़ करना शामिल है। आप ARIMA और exponential smoothing मॉडलों का भी अन्वेषण करेंगे, पूर्वानुमान के लिए, portfolio optimization रणनीतियों, logistic regression का उपयोग करके credit risk assessment, और market risk quantification के लिए value-at-risk मॉडलों का भी।R के साथ वास्तविक दुनिया की वित्तीय चुनौतियों का समाधान करें
अपने कौशल को ऐसे प्रोजेक्ट्स पर लागू करें जो एक क्वांटिटेटिव एनालिस्ट के रोज़मर्रा के काम को दर्शाते हैं:- बांड कीमतों का मूल्यांकन करें और ब्याज दर परिवर्तनों से सुरक्षा करें
- जोखिम और प्रतिफल को संतुलित करने के लिए परिसंपत्ति आवंटन का अनुकूलन करें
- सिग्नल-आधारित ट्रेडिंग रणनीतियाँ बनाएं और उनका बैकटेस्ट करें
- ऋण निर्णयों के लिए क्रेडिट डिफ़ॉल्ट की संभावना का अनुमान लगाएँ
- जोखिम कारक रिटर्न का विश्लेषण करें और वैल्यू-एट-रिस्क का अनुमान लगाएँ
क्वांटिटेटिव फाइनेंस के लिए R क्यों?
R शक्तिशाली डेटा मैनिपुलेशन टूल्स, अत्याधुनिक टाइम सीरीज़ मॉडलिंग, और वित्तीय विशेषज्ञों के सक्रिय समुदाय की बदौलत क्वांटिटेटिव फाइनेंस के लिए पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा बन गई है। इसकी ओपन-सोर्स प्रकृति नवीनतम तकनीकों तक पहुंच सुनिश्चित करती है, जबकि quantmod और PerformanceAnalytics जैसे पैकेज वित्तीय विश्लेषण के लिए एक मजबूत ढांचा प्रदान करते हैं।R कौशल के साथ अपने क्वांटिटेटिव फाइनेंस करियर को आगे बढ़ाएँ
इस ट्रैक को पूरा करके, आपके पास ये कौशल और आत्मविश्वास होगा कि आप:- मात्रात्मक विश्लेषक, जोखिम प्रबंधन, और ट्रेडिंग रणनीति भूमिकाओं का पीछा करें
- डेटा-संचालित वित्तीय निर्णय लें ताकि पोर्टफोलियो को अनुकूलित किया जा सके
- अन्य विश्लेषकों के साथ R की सामान्य भाषा का उपयोग करके सहयोग करें
- अत्याधुनिक मॉडलिंग तकनीकों के साथ आगे रहें
पूर्व आवश्यकताएं
इस ट्रैक के लिए कोई पूर्व आवश्यकताएं नहीं हैंCourse
सूचियाँ और डेटा फ़्रेम जैसी आवश्यक डेटा संरचनाएँ सीखें और उस ज्ञान को सीधे वित्तीय उदाहरणों पर लागू करें।
Course
R में तारीखें कैसे काम करती हैं, यह सीखें, और वित्तीय उदाहरणों के साथ if statements, loops, और functions की दुनिया का अन्वेषण करें।
Course
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Course
स्थानीय फ़ाइलों और इंटरनेट स्रोतों से वित्तीय डेटा तक पहुँचने का तरीका सीखें।
Course
समय श्रृंखला डेटा से सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए आवश्यक मुख्य तकनीकें सीखें।
Course
R का उपयोग करके टाइम सीरीज़ डेटा पर ARIMA (autoregressive integrated moving average) मॉडल फिट करने में विशेषज्ञ बनें।
Course
Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.
Course
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
Course
R में time series को visualize करना सीखें, फिर stock-picking case study के साथ अभ्यास करें.
Course
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Course
बैकटेस्ट, विश्लेषण और वित्तीय पोर्टफोलियो को अनुकूलित करने के लिए अपनी R वित्तीय कौशल को उन्नत करें।
Course
R का उपयोग करके मॉडल विकसित करना सीखें, ताकि बॉन्ड्स का मूल्यांकन और विश्लेषण कर सकें, साथ ही उन्हें ब्याज दर परिवर्तनों से बचा सकें।
Course
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Course
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
Course
यह पाठ्यक्रम वित्तीय ट्रेडिंग की मूल बातें और सिग्नल-आधारित ट्रेडिंग रणनीतियाँ बनाने के लिए quantstrat के उपयोग को कवर करता है।
पूर्ण
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