Formation Stata en Waterloo

Cette formation en Waterloo (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 avec instructeur à Waterloo (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes commerciaux qui souhaitent automatiser le commerce avec le trading algorithmique, Python, et R.

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

• Employer des algorithmes pour acheter et vendre rapidement des titres à des incréments spécialisés.
• Réduire les coûts associés au commerce en utilisant le trading algorithmique.
• Surveiller automatiquement les cours des actions et placer des transactions.

Cette formation en direct avec instructeur à Waterloo (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.

Ce formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux analystes de données qui souhaitent utiliser Stata et R pour analyser de grandes données dans le cadre d'analyses statistiques.

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

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