План на курса

Въведение

Stata и големи данни

    Какво е Stata? Stata синтаксис и команди

R Programming

    Какво е R? R синтаксис и структура

Подготовка на средата за разработка

    Инсталиране и конфигуриране Stata Инсталиране и конфигуриране на R библиотеки и рамки

R и Stata

    Четене и писане на Stata с R

Бази данни и данни в Stata

    Отваряне и изчистване на бази данни Компресиране на бази данни Импортиране и експортиране на бази данни Преглед, описание и обобщаване на необработени данни Използване на таблици и таблици Внедряване на променливи за манипулиране на данни

Описателен анализ и прогнозен анализ

    Работа с анализ на разпределението Работа със симулации на Монте Карло Работа с анализ на данни за преброяване Работа с анализ на оцеляването

Тестване на хипотези

    Тестване и сравняване на средства

Графика в Stata

    Използване на диаграми, диаграми и графики Работа със статистически анализ при изготвяне на графики Стилизиране и комбиниране на графики

Регресионни модели с R

    Използване на двумерна корелация и регресия Работа с OLS регресия, logits и probits Използване на интерактивни ефекти в регресионни модели

Обобщение и заключение

Изисквания

  • Разбиране на анализа на данни

Публика

  • Анализатори на данни
 35 Hours

Брой участници



Цена за участник

Oтзиви от потребители (5)

Свързани Kурсове

Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

7 Hours

Algorithmic Trading with Python and R

14 Hours

Stata: Beginner to Advanced

14 Hours

Advanced R

7 Hours

Anomaly Detection with Python and R

14 Hours

Programming with Big Data in R

21 Hours

R Fundamentals

21 Hours

Cluster Analysis with R and SAS

14 Hours

Data and Analytics - from the ground up

42 Hours

Data Analytics With R

21 Hours

Data Mining with R

14 Hours

Deep Learning for Finance (with R)

28 Hours

Deep Learning for Banking (with R)

28 Hours

Data Mining & Machine Learning with R

14 Hours

Свързани Kатегории