Kurs
Modele GARCH w R
- ZaawansowanyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 96 recenzji
Określaj i dopasowuj modele GARCH, aby prognozować zmienną w czasie zmienność i value-at-risk.
Finanse stosowane
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Określaj i dopasowuj modele GARCH, aby prognozować zmienną w czasie zmienność i value-at-risk.
Finanse stosowane
Kurs
Ćwicz umiejętności Shiny, tworząc ciekawe aplikacje Shiny do realnych scenariuszy!
Raportowanie
Kurs
Poznaj zasady feature engineering dla modeli machine learning i wdrażaj je z użyciem frameworka R tidymodels.
Uczenie maszynowe
Kurs
Naucz się analizować i interpretować dane ChIP-seq z pomocą Bioconductor, korzystając z zestawu danych o ludzkim nowotworze.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się wykonywać zaawansowane transformacje dplyr i umieszczać kod dplyr oraz ggplot2 w funkcjach.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj techniki redukcji wymiarowości w R i opanuj selekcję oraz ekstrakcję cech dla własnych danych i modeli.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj wszystkie umiejętności i narzędzia potrzebne, by świetnie radzić sobie z Natural Language Processing w R.
Uczenie maszynowe
Kurs
Ten kurs pokaże Ci, jak łączyć i scalać zbiory danych za pomocą data.table.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj metody estymacji bayesowskiej, by trafniej wnioskować o modelach regresji liniowej.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Ten kurs omawia podstawy handlu finansowego i użycia quantstrat do budowy strategii handlowych opartych na sygnałach.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się analizować i modelować dane o wyborach klientów w R.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się dostrajać hiperparametry modelu, by uzyskać najlepsze wyniki predykcyjne.
Uczenie maszynowe
Kurs
Manipuluj danymi tekstowymi, analizuj je i więcej, opanowując wyrażenia regularne i odległości między ciągami w R.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy wyceny przepływów pieniężnych, pracuj z danymi o śmiertelności ludzi i twórz produkty ubezpieczeń na życie w R.
Finanse stosowane
Kurs
W tym kursie przygotujesz się do najczęściej omawianych zagadnień statystycznych — od rozkładów po testowanie hipotez, modele regresji i wiele więcej.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Wyodrębniaj i wizualizuj dane z Twittera, analizuj sentyment i sieci oraz mapuj geolokalizację swoich tweetów.
Przetwarzanie danych
Kurs
Naucz się programowania defensywnego w R, aby uczynić swój kod bardziej odpornym.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Naucz się analizować procesy biznesowe w R i wyciągać praktyczne wnioski z ogromnych zbiorów danych zdarzeń.
Raportowanie
Kurs
Naucz się szybko wizualizować i eksplorować dane demograficzne z United States Census Bureau za pomocą narzędzi tidyverse.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Naucz się analizować, wykreślać i modelować dane wielowymiarowe.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się wizualizować duże zbiory danych w R za pomocą ggplot2 i trelliscopejs.
Wizualizacja danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się tworzyć statyczne i interaktywne dashboardy za pomocą flexdashboard i shiny.
Raportowanie
Kurs
Zwiększ wydajność kodu R dzięki C++.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
W tym kursie nauczysz się wdrażać bardziej zaawansowane modele bayesowskie przy użyciu RJAGS.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Poznaj podstawy wyceny akcji.
Finanse stosowane
Kurs
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Naucz się pisać skalowalny kod do pracy z big data w R, używając pakietów bigmemory i iotools.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj modele mieszanin: wygodne i formalne ramy statystyczne do probabilistycznego klastrowania i klasyfikacji.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Odblokuj moc obliczeń równoległych w R. Rozwiń umiejętności analizy danych, przyspiesz obliczenia i łatwo przetwarzaj duże zbiory danych.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Przewiduj rotację pracowników i projektuj strategie zatrzymania.
Uczenie maszynowe
Data science to dziedzina wiedzy skoncentrowana na pozyskiwaniu informacji z danych. Korzystając z umiejętności programowania, metod naukowych, algorytmów i nie tylko, data scientists analizują dane, aby tworzyć przydatne wnioski.
Będziesz potrzebować nauki języka programowania, takiego jak Python lub R, i opanowania zasad matematyki i statystyki. Niezbędna jest również znajomość metod analizy danych i narzędzi data science. Istnieje wiele sposobów nauki data science. Oprócz formalnych form edukacji, takich jak studia czy kursy akademickie, istnieje wiele innych zasobów, które pomogą ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów online i samouczków dostępne są książki, filmy i wiele więcej.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, data scientists potrzebują umiejętności programistycznych w językach takich jak Python, R i SQL. Ponadto data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, wiedzy z zakresu wizualizacji danych, obróbki danych i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
W zastosowaniach zawodowych prawie każda branża może w pewnym stopniu korzystać z data science. Organizacje opieki zdrowotnej używają data science do wykrywania i leczenia chorób, podczas gdy firmy finansowe używają jej do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszelkiego rodzaju branże używają data science do marketingu, np. do budowania systemów rekomendacji i analizowania odejść klientów.
Tak, data science jest jednym z najszybciej rozwijających się sektorów w USA i na całym świecie. Jest to również jedna z najlepiej opłacanych karier. Według danych Payscale, doświadczeni data scientists zarabiają średnio 97 609 USD i mają ocenę satysfakcji czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy tu wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science są często wymagające, wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w data science wymaga dużo nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga dużo praktycznego doświadczenia.
Tak, będziesz potrzebować doświadczenia w programowaniu w takich językach jak Python, R, SQL, Java czy C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię Python jest często preferowanym wyborem wśród osób stawiających pierwsze kroki.
Dla osoby bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub matematycznego przygotowania zazwyczaj zajmuje to 7 do 12 miesięcy intensywnych studiów, aby osiągnąć poziom data scientist na poziomie podstawowym. Jednak ważne jest, aby pamiętać, że nauka jedynie teoretycznych podstaw data science może nie uczynić cię prawdziwym data scientistem.
Gdy opanujesz podstawy data science, możesz specjalizować się w różnych obszarach – machine learning, sztuczna inteligencja, analiza big data, business intelligence i analityka, eksploracja danych i wiele innych.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.