Formation Algorithmic Trading with Python and R

Cette formation en <loc&gt ; (en ligne ou sur site) est destinée aux data scientists et aux ingénieurs logiciels qui souhaitent utiliser Dask avec l'écosystème Python pour construire, mettre à l'échelle et analyser de grands ensembles de données.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement pour commencer à construire des traitements de big data avec Dask et Python.
• Explorer les fonctionnalités, les bibliothèques, les outils et les API disponibles dans Dask.
• Comprendre comment Dask accélère le calcul parallèle en Python.
• Apprendre à faire évoluer l'écosystème Python (Numpy, SciPy et Pandas) en utilisant Dask.
• Optimiser l'environnement Dask pour maintenir de hautes performances dans le traitement de grands ensembles de données.

Ce formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs et analystes de données intermédiaires qui souhaitent améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Python, Pandas et NumPy.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
• Créer une application d'analyse des données utilisant Pandas et NumPy.
• Réaliser des opérations avancées de préparation, de tri et de filtrage des données.
• Conduire des opérations agrégées et analyser les séries temporelles.
• Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
• Déboguer et optimiser leur code d'analyse des données.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser la pile FARM (FastAPI, React et MongoDB) pour créer des applications web dynamiques, performantes et évolutives.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

Mettre en place l'environnement de développement nécessaire qui intègre FastAPI, React, et MongoDB. Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la pile FARM. Apprendre à construire des API REST avec FastAPI. Apprendre à concevoir des applications interactives avec React. Développer, tester et déployer des applications (front-end et back-end) en utilisant la pile FARM.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent utiliser FastAPI avec Python pour créer, tester et déployer des API RESTful plus facilement et plus rapidement.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer l'environnement de développement nécessaire pour développer des API avec Python et FastAPI.
• Créer des API plus rapidement et plus facilement en utilisant la bibliothèque FastAPI.
• Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
• Connecter les API à une base de données en utilisant SQLAlchemy.
• Implémenter la sécurité et l'authentification dans les API en utilisant les outils FastAPI.
• Construire des images conteneur et déployer des API web sur un serveur cloud.

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données de niveau intermédiaire et aux professionnels qui souhaitent effectuer des prévisions de séries temporelles et automatiser des flux de travail d'analyse de données à l'aide de R.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux des techniques de prévision en R.
• Appliquer le lissage exponentiel et les modèles ARIMA pour l'analyse des séries temporelles.
• Utiliser le package 'forecast' pour générer des modèles de prévision précis.
• Automatiser les flux de travail de prévision pour les applications commerciales et de recherche.

Cette formation en direct avec instructeur dans Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et aux développeurs qui souhaitent utiliser Modin pour construire et mettre en œuvre des calculs parallèles avec Pandas afin d'accélérer l'analyse des données.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Mettre en place l'environnement nécessaire pour commencer à développer des flux de travail Pandas à l'échelle avec Modin.
• Comprendre les caractéristiques, l'architecture et les avantages de Modin.
• Connaître les différences entre Modin, Dask et Ray.
• Effectuer des opérations Pandas plus rapidement avec Modin.
• Mettre en œuvre l'ensemble de l'API et des fonctions Pandas.

Public

Business (responsables marketing, chefs de produit, responsables de clientèle) et leurs équipes; professionnels de la connaissance client.

Vue d'ensemble

Le cours suit le cycle de vie du client: acquisition de nouveaux clients, gestion de la rentabilité des clients existants, fidélisation des clients et enfin compréhension des clients qui nous laissent et pourquoi. Nous travaillerons avec des données réelles (si anonymes) de divers secteurs, notamment les télécommunications, les assurances, les médias et la haute technologie.

Format

Formation dirigée par un instructeur au cours de cinq séances d'une demi-journée comprenant des exercices en classe et des devoirs. Il peut être dispensé en classe ou à distance (en ligne).

Public

• les gestionnaires
• développeurs
• scientifiques
• étudiants

Format du cours

instructions et discussion en ligne OU ateliers en face-à-face

R  est un langage de programmation open-source gratuit pour la comptabilité statistique, l'analyse des données et les graphiques. La recherche est utilisée par un nombre croissant de gestionnaires et d'analystes de données à l'intérieur des sociétés et de l'académie. R a également trouvé des followers parmi des statistiques, des ingénieurs et des scientifiques sans compétences de programmation informatique qui le trouvent facile à utiliser. Sa popularité est due à l'utilisation croissante de l'exploitation de données pour divers objectifs tels que la fixation des prix publicitaires, la recherche de nouveaux médicaments plus rapidement ou des modèles financiers fine-tune. R a une grande variété de paquets pour l'exploitation de données.

Ce cours couvre la manipulation des objets dans R y compris les données de lecture, l'accès aux paquets R, l'écriture des fonctions R, et la création de graphiques informatifs. Il comprend l'analyse des données en utilisant des modèles statistiques communs. Le cours enseigne comment utiliser le logiciel R (https://www.r-project.org) à la fois sur une ligne de commande et dans une interface utilisateur graphique (GUI).

Ce cours est une introduction à l'application de réseaux de neurones à des problèmes du monde réel à l'aide du logiciel R-project.

Ce cours est destiné aux scientifiques et aux statisticiens qui possèdent déjà des compétences de base en codage R & C++ et un code R et qui ont besoin de compétences avancées en codage R.

Le but est de donner un cours de programmation R avancé et pratique aux participants intéressés par l’application des méthodes au travail.

Des exemples spécifiques à un secteur sont utilisés pour adapter la formation au public cible

Cette formation en direct avec instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données qui souhaitent analyser de grands ensembles de données avec Stata.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer des modèles statistiques pour prédire des variables d'intérêt et des événements clés.
• Générer des visualisations descriptives, des tableaux récapitulatifs, des fréquences, etc.
• Gérer et structurer de grands ensembles de données, prêts à être analysés.

Cette formation en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent exploiter Stata pour l'analyse statistique et l'intégrer à R.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser efficacement Stata pour l'analyse de données et la modélisation statistique.
• Comparer les fonctionnalités de Stata avec SPSS et R.
• Intégrer Stata avec R pour un calcul statistique transparent.
• Développer et automatiser des flux de travail en utilisant Stata et R.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données qui souhaitent utiliser Stata et R pour analyser les big data à des fins d'analyse statistique.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Créer des modèles statistiques pour prédire des variables d'intérêt et des événements clés.
• Générer des visualisations descriptives, des tableaux récapitulatifs, des fréquences, etc.
• Gérer et structurer de grandes bases de données pour préparer l'analyse des données.

Public

Format du cours

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

Dans ce cours dispensé par un formateur, les participants apprendront à manipuler et visualiser des données en utilisant les outils inclus dans le Tidyverse.

Le Tidyverse est une collection de packages R polyvalents pour nettoyer, traiter, modéliser et visualiser des données. Parmi les packages inclus figurent : ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr et tibble.

• Débutants en langage R
• Débutants en analyse de données et visualisation de données

• Partie cours, partie discussion, exercices et pratique intensive

• Effectuer une analyse de données et créer des visualisations attrayantes
• Tirer des conclusions utiles à partir de divers jeux de données d'exemples
• Filtrer, trier et résumer les données pour répondre aux questions exploratoires
• Transformer des données traitées en graphiques de ligne informatifs, diagrammes à barres et histogrammes
• Importer et filtrer les données provenant de diverses sources de données, y compris Excel, CSV et fichiers SPSS