Formation Statistiques et programmation probabiliste en Julia

Cette formation en direct animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux utilisateurs avancés de R de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser R pour construire des flux de travail plus rapides, améliorer la qualité du code et gérer des tâches d'analyse plus complexes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de créer des fonctions réutilisables, d'améliorer les flux de travail des données, de déboguer et d'optimiser le code, et de produire des rapports reproductibles.

Cette formation animée par un instructeur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux analystes d'affaires qui souhaitent automatiser les transactions grâce au trading algorithmique, à Python et à R.

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

• Utiliser des algorithmes pour acheter et vendre des titres avec rapidité, à des intervalles spécifiques.
• Réduire les coûts associés aux transactions en recourant au trading algorithmique.
• Surveiller automatiquement les cours des actions et exécuter des ordres.

Le terme mégadonnées (Big Data) désigne les solutions conçues pour stocker et traiter de grands ensembles de données. Développées initialement par Google, ces solutions ont évolué et inspiré de nombreux autres projets similaires, dont plusieurs sont disponibles en open source. R est un langage de programmation très répandu dans l'industrie financière.

Cette formation en direct, animée par un instructeur en Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux analystes de données débutants souhaitant utiliser la programmation R pour manipuler des données, effectuer des analyses de données de base et créer des visualisations convaincantes pour dégager des insights.

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

• Comprendre les bases de la programmation R.
• Appliquer les processus fondamentaux des sciences des données.
• Créer des représentations visuelles des données.

Cette formation en présentiel, animée par un formateur, en Canada (en ligne ou en site), s'adresse aux analystes de données qui souhaitent programmer avec R dans SAS pour réaliser des analyses de cluster.

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

• Utiliser l'analyse de cluster pour l'exploitation des données.
• Maîtriser la syntaxe R pour les solutions de clustering.
• Mettre en œuvre le clustering hiérarchique et non hiérarchique.
• Prendre des décisions fondées sur les données pour aider à améliorer les opérations commerciales.

L'analytique des données est un outil essentiel dans le monde des affaires aujourd'hui. Tout au long de ce cours, nous mettrons l'accent sur le développement de compétences pratiques en analyse de données. L'objectif est d'aider les participants à apporter des réponses fondées sur des données probantes aux questions suivantes : 

Qu'est-il arrivé ?

• traitement et analyse des données
• production de visualisations de données informatives

Que va-t-il arriver ?

• prévision de la performance future
• évaluation des prévisions

Que devrait-il arriver ?

• transformation des données en décisions d'affaires fondées sur des données probantes
• optimisation des processus

Cette formation en direct dirigée par un formateur en Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau débutant qui souhaitent nettoyer et analyser des données, effectuer des projections statistiques et créer des visualisations pertinentes à l'aide de ces outils.

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

• Comprendre les bases de Python, R, Power Query et Power BI pour l'analyse des données.
• Nettoyer et organiser des ensembles de données à l'aide de Python et de Power Query.
• Effectuer des analyses et des projections statistiques avec R.
• Créer des tableaux de bord et des rapports professionnels avec Power BI.
• Intégrer et analyser des données provenant de plusieurs sources de manière efficace.

R est un environnement open source très populaire pour le calcul statistique, l'analyse des données et la création de graphiques. Ce cours présente le langage de programmation R aux étudiants. Il couvre les fondamentaux du langage, les bibliothèques et les concepts avancés, notamment l'analyse avancée des données et la visualisation à partir de données réelles.

Public cible

Développeurs / analystes de données

Durée

3 jours

Format

Cours théoriques et travaux pratiques

Cette formation en direct, animée par un formateur en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse à toute personne souhaitant apprendre et maîtriser les fondements de l'analyse et de la modélisation économétriques.

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

• Apprendre et comprendre les fondements de l'économétrie.
• Utiliser Eviews et les simulateurs de risque.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un instructeur, s'adresse aux analystes de données et aux professionnels des affaires de niveau intermédiaire qui souhaitent effectuer des prévisions de séries chronologiques et automatiser les flux de travail d'analyse de données à l'aide de R.

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

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

Cette formation en direct, animée par un formateur dans Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists qui souhaitent programmer en Python et R pour KNIME.

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

• Planifier, construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique dans KNIME.
• Prendre des décisions opérationnelles basées sur les données.
• Mettre en œuvre des projets de science des données de bout en bout.

On estime que les données non structurées représentent plus de 90 % de toutes les données, dont une grande partie se présente sous forme de texte. Les articles de blog, les tweets, les médias sociaux et d'autres publications numériques contribuent continuellement à cet ensemble de données en pleine expansion.

Ce cours dirigé par un formateur se concentre sur l'extraction d'informations et de significations à partir de ces données. En utilisant le langage R et les bibliothèques de traitement du langage naturel (TLN), nous combinons des concepts et des techniques provenant de l'informatique, de l'intelligence artificielle et de la linguistique computationnelle pour comprendre algorithmiquement le sens des données textuelles. Des échantillons de données sont disponibles dans différentes langues selon les exigences du client.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de préparer des ensembles de données (grands et petits) provenant de sources diverses, puis d'appliquer les algorithmes appropriés pour analyser et rendre compte de leur signification.

Format du cours

• Partie théorique, partie discussion, pratique intensive et occasionnels tests pour évaluer la compréhension

Dans le cadre de cette formation en présentiel animée par un formateur, les participants apprendront des techniques avancées d'apprentissage machine avec R en créant pas à pas une application concrète.

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

• Comprendre et mettre en œuvre des techniques d'apprentissage non supervisé
• Appliquer le regroupement et la classification pour faire des prédictions basées sur des données réelles.
• Visualiser les données pour acquérir rapidement des connaissances, prendre des décisions et affiner davantage l'analyse.
• Améliorer les performances d'un modèle d'apprentissage machine en utilisant le réglage des hyperparamètres.
• Mettre un modèle en production pour qu'il soit utilisé dans une application plus large.
• Appliquer des techniques avancées d'apprentissage machine pour répondre à des questions impliquant des données de réseaux sociaux, des données massives, et plus encore.

R est un langage de programmation très répandu dans l'industrie financière. Il est utilisé dans des applications allant des programmes de trading centraux aux systèmes de gestion des risques.

Lors de cette formation dirigée par un instructeur, les participants apprendront comment utiliser R pour développer des applications pratiques permettant de résoudre divers problèmes spécifiques liés à la finance.

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

• Comprendre les fondamentaux du langage de programmation R
• Sélectionner et utiliser des packages R et des techniques pour organiser, visualiser et analyser des données financières provenant de diverses sources (CSV, Excel, bases de données, web, etc.)
• Développer des applications qui résolvent des problèmes liés à l'allocation d'actifs, à l'analyse des risques, à la performance des investissements, et plus encore
• Dépanner, intégrer, déployer et optimiser une application R

Audience cible

• Développeurs
• Analyseurs
• Quantitatifs (Quants)

Format de la formation

• Une combinaison de cours magistraux, de discussions, d'exercices et d'une pratique intensive en direct

Remarque

• Cette formation vise à fournir des solutions à certains des principaux problèmes rencontrés par les professionnels de la finance. Toutefois, si vous souhaitez aborder un sujet, un outil ou une technique particuliers en profondeur, n'hésitez pas à nous contacter pour en convenir.