R i Python w finansach 2600-FCz1RPF

Kurs zapozna uczestników ze środowiskiem pracy w R i Python, instalację zewnętrznych pakietów oraz podstawami użycia skryptów przygotowanych w tym języku. Omówione zostaną popularne funkcje, narzędzia analizy danych oraz ich prezentacja. Słuchacze opanują techniki posługiwania się zbiorami danych. Zaprezentowane zostaną podstawy programowania obiektowego, struktur danych i funkcji. Uczestniczy kursu zdobędą umiejętności niezbędne do pracy z danymi dotyczącymi finansów cyfrowych w programach R i Python. W ramach zajęć, oprócz zajęć w sali studenci będą wykonywali projekt w zakresie finansów cyfrowych. W szczególności tematy poznane przez studenta podczas trwania przedmiotu to:
• instalacja oprogramowania i bibliotek, korzystanie z interfejsu, zasady działania oraz tworzenie i zapisywanie skryptów;
• podstawowe funkcje i obiekty, podstawy składni i komentowania skryptów;
• wczytywanie i zapisywanie danych w najczęstszych formatach oraz przygotowanie ich do analiz;
• praca z prawdziwymi zbiorami danych i podstawowe zasady czyszczenia danych,
• pętle oraz warunki;
• podstawy pisania funkcji;
• wizualizacja z wykorzystaniem podstawnych bibliotek graficznych;
• statystyki opisowe;
• analiza korelacji, test t Studenta;
• regresja prosta i regresja wieloraka: wykonywanie analiz i sprawdzanie założeń;
• analiza skupień;
• Przygotowanie i prezentowanie podstawowych analiz ilościowych z zakresu finansów cyfrowych.
Nakład pracy studenta to: 30 godzin pracy w sali podczas zajęć. 30 godzin na dokończenie zadań praktycznych w domu. 30 godzin na przygotowanie projektu końcowego.
vKurs zapozna uczestników ze środowiskiem pracy w R i Python, instalację zewnętrznych pakietów oraz podstawami użycia skryptów przygotowanych w tym języku. Omówione zostaną popularne funkcje, narzędzia analizy danych oraz ich prezentacja. Słuchacze opanują techniki posługiwania się zbiorami danych. Zaprezentowane zostaną podstawy programowania obiektowego, struktur danych i funkcji. Uczestniczy kursu zdobędą umiejętności niezbędne do pracy z danymi dotyczącymi finansów cyfrowych w programach R i Python. W ramach zajęć, oprócz zajęć w sali studenci będą wykonywali projekt w zakresie finansów cyfrowych. W szczególności tematy poznane przez studenta podczas trwania przedmiotu to:
• instalacja oprogramowania i bibliotek, korzystanie z interfejsu, zasady działania oraz tworzenie i zapisywanie skryptów;
• podstawowe funkcje i obiekty, podstawy składni i komentowania skryptów;
• wczytywanie i zapisywanie danych w najczęstszych formatach oraz przygotowanie ich do analiz;
• praca z prawdziwymi zbiorami danych i podstawowe zasady czyszczenia danych,
• pętle oraz warunki;
• podstawy pisania funkcji;
• wizualizacja z wykorzystaniem podstawnych bibliotek graficznych;
• statystyki opisowe;
• analiza korelacji, test t Studenta;
• regresja prosta i regresja wieloraka: wykonywanie analiz i sprawdzanie założeń;
• analiza skupień;
• Przygotowanie i prezentowanie podstawowych analiz ilościowych z zakresu finansów cyfrowych.
Nakład pracy studenta to: 30 godzin pracy w sali podczas zajęć. 30 godzin na dokończenie zadań praktycznych w domu. 30 godzin na przygotowanie projektu końcowego.
v