Schulungsübersicht

Einführung

Stata und Big Data

  • Was ist Stata?
  • Stata Syntax und Befehle

R Programming

  • Was ist R?
  • Syntax und Struktur von R

Vorbereiten der Entwicklungsumgebung

  • Installieren und Konfigurieren Stata
  • Installieren und Konfigurieren von R-Bibliotheken und Frameworks

R und Stata

  • Lesen und Schreiben in Stata mit R

Datenbanken und Daten in Stata

  • Öffnen und Löschen von Datenbanken
  • Komprimieren von Datenbanken
  • Importieren und Exportieren von Datenbanken
  • Anzeigen, Beschreiben und Zusammenfassen von Rohdaten
  • Verwenden von Tabellierungen und Tabellen
  • Implementieren von Variablen zur Datenmanipulation

Deskriptive Analyse und prädiktive Analyse

  • Arbeiten mit Verteilungsanalysen
  • Arbeiten mit Monte-Carlo-Simulationen
  • Arbeiten mit der Analyse von Zähldaten
  • Arbeiten mit der Überlebensanalyse

Hypothesenprüfung

  • Prüfung und Vergleich der Mittelwerte

Grafische Darstellung in Stata

  • Verwendung von Diagrammen, Tabellen und Schaubildern
  • Arbeiten mit statistischen Analysen in Diagrammen
  • Gestalten und Kombinieren von Diagrammen

Regressionsmodelle mit R

  • Verwendung von bivariater Korrelation und Regression
  • Arbeiten mit OLS-Regression, Logits und Probits
  • Verwendung interaktiver Effekte in Regressionsmodellen

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Verständnis für Datenanalyse

Publikum

  • Datenanalysten
 35 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (5)

Kombinierte Kurse

Introduction to Data Visualization with Tidyverse and R

7 Stunden

Algorithmic Trading with Python and R

14 Stunden

Stata: Beginner to Advanced

14 Stunden

Advanced R

7 Stunden

Anomaly Detection with Python and R

14 Stunden

Programming with Big Data in R

21 Stunden

Cluster Analysis with R and SAS

14 Stunden

Data and Analytics - from the ground up

42 Stunden

Data Analytics With R

21 Stunden

Data Mining with R

14 Stunden

Deep Learning for Finance (with R)

28 Stunden

Deep Learning for Banking (with R)

28 Stunden

Data Mining & Machine Learning with R

14 Stunden

Foundation R

7 Stunden

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