Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Jeśli kiedykolwiek pracowałeś z finansowymi lub ekonomicznymi szeregami czasowymi, wiesz, że dane występują w różnych formatach, rozmiarach i częstotliwościach. Ich wczytanie do R bywa żmudne i czasochłonne – szczególnie gdy trzeba połączyć dane z kilku różnych źródeł w jeden zbiór. Ten kurs omawia importowanie danych zarówno z plików lokalnych, jak i ze źródeł internetowych.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Wprowadzenie i pobieranie danych
W internecie dostępne są ogromne zasoby danych finansowych i ekonomicznych. Dowiedz się, jak funkcje `getSymbols()` i `Quandl()` ułatwiają dostęp do danych z różnorodnych źródeł.
2
Wyodrębnianie i przekształcanie danych
Wiesz już, jak importować dane ze źródeł internetowych – teraz czas nauczyć się wyodrębniać kolumny z zaimportowanych danych. Po opanowaniu tej umiejętności dla pojedynczego obiektu poznasz sposoby importowania, przekształcania i wyodrębniania danych dla wielu instrumentów jednocześnie.
3
Zarządzanie danymi z wielu źródeł
Dowiedz się, jak uprościć i usprawnić swój przepływ pracy, dostosowując domyślne argumenty funkcji `getSymbols()`. Zobaczysz, jak zmieniać ustawienia domyślne według źródła danych, a następnie według symbolu instrumentu. Poznasz też sposoby radzenia sobie z problematycznymi symbolami instrumentów.
4
Wyrównywanie danych o różnych częstotliwościach
Wiesz już, jak importować, wyodrębniać i przekształcać dane z wielu źródeł. Często trzeba jednak dostosować dane pochodzące z różnych miejsc, zanim uda się połączyć je w jeden zbiór. Najpierw nauczysz się przekształcać rzadkie, nieregularne dane w regularny szereg czasowy. Następnie powtórzysz, jak agregować gęste dane do niższej częstotliwości. Na koniec poznasz sposoby obsługi danych śróddziennych.
5
Importowanie danych tekstowych i korekta o działania korporacyjne
Opanowałeś już główny przepływ pracy przy importowaniu i przetwarzaniu danych finansowych. Teraz zobaczysz, jak importować dane z plików tekstowych w różnych formatach. Nauczysz się też sprawdzać dane pod kątem anomalii i obsługiwać brakujące wartości. Na koniec poznasz metody korygowania cen akcji o splity i dywidendy.
R
Importowanie i zarządzanie danymi finansowymi w R
Kurs
ukończony
