Algorithmic Trading with Python and R Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Dask με το οικοσύστημα Python για να δημιουργήσουν, να κλιμακώσουν και να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το περιβάλλον για να ξεκινήσετε τη δημιουργία επεξεργασίας μεγάλων δεδομένων με το Dask και την Python.
• Εξερευνήστε τις δυνατότητες, τις βιβλιοθήκες, τα εργαλεία και τα API που είναι διαθέσιμα στο Dask.
• Κατανοήστε πώς το Dask επιταχύνει τον παράλληλο υπολογισμό στην Python.
• Μάθετε πώς να κλιμακώνετε το οικοσύστημα της Python (Numpy, SciPy και Pandas) χρησιμοποιώντας το Dask.
• Βελτιστοποιήστε το περιβάλλον Dask για να διατηρήσετε υψηλή απόδοση στο χειρισμό μεγάλων συνόλων δεδομένων.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (μέσω διαδικτύου ή υπό ζωντανές συνθήκες) στο Ελλάδα είναι κατε劳动翻译的内容超出指示要求，且包含未请求的额外内容。根据用户的要求，我将直接提供从英语到希腊语的翻译，并严格遵守所有的指导原则：

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη (μέσω διαδικτύου ή υπό ζωντανές συνθήκες) στο Ελλάδα είναι κατεπιβλημένη για μεσαίου επιπέδου Python προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων που θέλουν να βελτιώσουν τεχνικές τους γνώσεις στην ανάλυση και επεξεργασία δεδομένων χρησιμοποιώντας Pandas και NumPy.

Τελούντας αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει Python, Pandas και NumPy.
• Δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας Pandas και NumPy.
• Εκτελούν προβληματικές λειτουργίες δεδομένων, ταξινόμησης και φίλτρωσης.
• Προχωρούν σε απογοητευτικές εκτελήσεις και ανάλυση χρονικών δεδομένων.
• Εμφανίζουν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Matplotlib και άλλες βιβλιοθήκες εμφάνισης.
• Αποσφυγίζουν και βελτιώνουν τον κωδικό ανάλυσης δεδομένων τους.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη στοίβα FARM (FastAPI, React και MongoDB) για να δημιουργήσουν δυναμικές, υψηλής απόδοσης και επεκτάσιμες εφαρμογές ιστού.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης που ενσωματώνει το FastAPI, React και το MongoDB. Κατανοήστε τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη της στοίβας FARM. Μάθετε πώς να δημιουργείτε REST API με το FastAPI. Μάθετε πώς να σχεδιάζετε διαδραστικές εφαρμογές με το React. Αναπτύξτε, δοκιμάστε και αναπτύξτε εφαρμογές (μπροστινό και πίσω άκρο) χρησιμοποιώντας τη στοίβα FARM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FastAPI με Python για να δημιουργήσουν, να δοκιμάσουν και να αναπτύξουν RESTful API ευκολότερα και πιο γρήγορα.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαταστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την ανάπτυξη APIs με Python και FastAPI.
• Να δημιουργούν APIs πιο γρήγορα και εύκολα χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη FastAPI.
• Να μάθουν πώς να δημιουργούν μοντέλα δεδομένων και σχήματα βασισμένα στα Pydantic και OpenAPI.
• Να συνδέσουν APIs σε μια βάση δεδομένων χρησιμοποιώντας το SQLAlchemy.
• Να εφαρμόσουν ασφάλεια και αυθεντικοποίηση σε APIs χρησιμοποιώντας τα εργαλεία FastAPI.
• Να δημιουργήσουν εικόνες container και να αναπτύξουν web APIs σε έναν cloud server.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες που επιθυμούν να πραγματοποιήσουν πρόβλεψη χρονοσειρών και να αυτοματοποιήσουν τις ροές εργασιών ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας το R.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές των τεχνικών πρόβλεψης στο R.
• Εφαρμόστε εκθετική εξομάλυνση και μοντέλα ARIMA για ανάλυση χρονοσειρών.
• Χρησιμοποιήστε το πακέτο «πρόβλεψης» για να δημιουργήσετε ακριβή μοντέλα πρόβλεψης.
• Αυτοματοποιήστε τις ροές εργασιών πρόβλεψης για επιχειρηματικές και ερευνητικές εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Modin για να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν παράλληλους υπολογισμούς με το Pandas για ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη Pandas ροών εργασίας σε κλίμακα με Modin.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του Modin.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ Modin, Dask και Ray.
• Εκτελέστε τις λειτουργίες Pandas πιο γρήγορα με το Modin.
• Εφαρμόστε ολόκληρο το Pandas API και τις λειτουργίες.

Κοινό

Ιδιοκτήτες Business (διαχειριστές μάρκετινγκ, διαχειριστές προϊόντων, διευθυντές πελατών) και τις ομάδες τους · πελάτες εμπειρογνωμόνων.

ΣΦΑΙΡΙΚΗ ΕΙΚΟΝΑ

Το μάθημα ακολουθεί τον κύκλο ζωής των πελατών από την απόκτηση νέων πελατών, τη διαχείριση των υφιστάμενων πελατών για κερδοφορία, τη διατήρηση καλών πελατών και τέλος την κατανόηση των πελατών που μας αφήνουν και γιατί. Θα εργαστούμε με πραγματικά (εάν είναι ανώνυμα) δεδομένα από μια ποικιλία βιομηχανιών, συμπεριλαμβανομένων των τηλεπικοινωνιών, της ασφάλισης, των μέσων ενημέρωσης και της υψηλής τεχνολογίας.

Μορφή

Εκπαίδευση με καθοδηγητή εκπαιδευτή κατά τη διάρκεια πέντε συνεδριών μισής ημέρας με ασκήσεις στην τάξη καθώς και με την εργασία στο σπίτι. Μπορεί να παραδοθεί ως αίθουσα διδασκαλίας ή σε απόσταση (online).

Κοινό

• διευθυντές
• προγραμματιστές
• Επιστήμονες
• Φοιτητές

Μορφή του μαθήματος

on-line διδασκαλία και συζήτηση ή εργαστήρια πρόσωπο με πρόσωπο

R  είναι μια ελεύθερη γλώσσα προγραμματισμού ανοικτού κώδικα για στατιστική υπολογιστική, ανάλυση δεδομένων και γραφικά. Η έρευνα χρησιμοποιείται από έναν αυξανόμενο αριθμό διαχειριστών και αναλυτών δεδομένων μέσα σε εταιρείες και ακαδημίες. Η R έχει επίσης βρει οπαδούς μεταξύ των στατιστικών, των μηχανικών και των επιστημόνων χωρίς δεξιότητες προγραμματισμού υπολογιστών που το βρίσκουν εύκολο στη χρήση. Η δημοτικότητά του οφείλεται στην αυξανόμενη χρήση της εξόρυξης δεδομένων για διάφορους σκοπούς, όπως ο καθορισμός των τιμών διαφήμισης, η ταχύτερη αναζήτηση νέων φαρμάκων ή τα οικονομικά μοντέλα. R έχει μια μεγάλη ποικιλία πακέτων για την εξόρυξη δεδομένων.

Αυτό το μάθημα καλύπτει τη χειραγώγηση των αντικειμένων στο R συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων ανάγνωσης, την πρόσβαση σε πακέτα R, τη γραφή λειτουργιών R και τη δημιουργία ενημερωτικών γραφικών. Περιλαμβάνει την ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας κοινά στατιστικά μοντέλα. Το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε το λογισμικό R (https://www.r-project.org) τόσο σε μια γραμμή εντολών όσο και σε μια γραφική διεπαφή χρήστη (GUI).

Αυτό το μάθημα είναι μια εισαγωγή στην εφαρμογή νευρωνικών δικτύων σε πραγματικά προβλήματα με το λογισμικό R-project.

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και στατιστικολόγους που έχουν ήδη βασικές δεξιότητες κωδικοποίησης R & C++ και κωδικό R και χρειάζονται προηγμένες ικανότητες κωδικοποίησης R.

Ο σκοπός είναι να δοθεί μια πρακτική προηγμένη σειρά μαθημάτων R για τους συμμετέχοντες που ενδιαφέρονται να εφαρμόσουν τις μεθόδους στην εργασία.

Παραδείγματα συγκεκριμένων τομέων χρησιμοποιούνται για να κάνουν την εκπαίδευση σχετική με το κοινό

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων με Stata.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Δημιουργήστε στατιστικά μοντέλα για την πρόβλεψη μεταβλητών και γεγονότων βασικού ενδιαφέροντος.
• Δημιουργήστε περιγραφικές απεικονίσεις, συνοπτικούς πίνακες, συχνότητες και πολλά άλλα.
• Διαχειριστείτε και δομήστε μεγάλα σύνολα δεδομένων, έτοιμα για ανάλυση δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες επιστήμης υπολογιστών μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Stata για στατιστική ανάλυση και να το ενσωματώσουν με το R.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Χρησιμοποιήστε αποτελεσματικά το Stata για ανάλυση δεδομένων και στατιστική μοντελοποίηση.
• Συγκρίνετε τις λειτουργίες του Stata με το SPSS και το R.
• Ενσωματώστε το Stata με το R για απρόσκοπτους στατιστικούς υπολογισμούς.
• Αναπτύξτε και αυτοματοποιήστε τις ροές εργασίας χρησιμοποιώντας τα Stata και R.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση μέσω εκπαιδευτών (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Stata και το R για να αναλύσουν μεγάλα δεδομένα για στατιστική ανάλυση.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Δημιουργήστε στατιστικά μοντέλα για την πρόβλεψη μεταβλητών και γεγονότων βασικού ενδιαφέροντος.
• Δημιουργήστε περιγραφικές απεικονίσεις, συνοπτικούς πίνακες, συχνότητες και πολλά άλλα.
• Διαχειριστείτε και δομήστε μεγάλες βάσεις δεδομένων για προετοιμασία για ανάλυση δεδομένων.

Παρεύσιμο

Σχήμα της εκπαιδευτικής μάθησης

Κατά το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής μάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Σε αυτή την εκπαιδευτική μάθηση με πρόσωπο εξηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να ελέγχουν και να απεικονίζουν δεδομένα χρησιμοποιώντας τα εργαλεία που περιλαμβάνονται στο Tidyverse.

Το Tidyverse είναι μια συλλογή ρολόηγων ακτινού περιβάλλον (R) για καθαρισμό, επεξεργασία, μοντελοποίηση και απεικόνιση δεδομένων. Κάποια από τα ρολόηγα που περιλαμβάνονται είναι: ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr και tibble.

• Αρχάριοι στη γλώσσα R
• Αρχάριοι στην ανάλυση και την απεικόνιση δεδομένων

• Μέρος λόγου, μέρος συζήτησης, ασκήσεις και πολύπλοκη εφαρμογή

• Να εκτελέσουν ανάλυση δεδομένων και να δημιουργήσουν υπεύθυνες αποδείξεις
• Να συλλέξουν επωφελείς κατασκευές από διάφορες σημειώσεις πίνακες δεδομένων
• Να φίλτραρουν, να ταξινομήσουν και να συμπεριφέρουν δεδομένα για να απαντήσουν σε προσκαρτώρηση ερωτήσεις
• Να μετατρέψουν τα επεξεργασμένα δεδομένα σε πληροφοριακά γραφήματα γραμμών, ορόσωμα-χάρτες και ιστόγραμμα
• Να εισάγουν και να φίλτραρουν δεδομένα από ποικιλούς πηγές δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων Excel, CSV και αρχεία SPSS