, ,

کتاب مدلسازی و تحلیل داده‌های مالی با R: از مبانی تا پیش‌بینی

299,999 تومان – 399,000 تومان

مدلسازی و تحلیل داده‌های مالی با R: از مبانی تا پیش‌بینی | آکادمی مالی نوین مدلسازی و تحلیل داده‌های مالی با R: از مبانی تا پیش‌بینی معرفی دوره در دنیای پرتلاطم امروز، تصمیم‌گیری‌های آگاهانه در حوزه م…

شناسه محصول: SuperCourse-0000019320 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: مدلسازی و تحلیل داده‌های مالی با R: از مبانی تا پیش‌بینی

موضوع کلی: علم داده مالی

موضوع میانی: تحلیل و مدل‌سازی داده‌های مالی با R

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده مالی و کاربردهای آن
  • 2. چرا زبان R برای تحلیل مالی؟
  • 3. نصب و راه‌اندازی R و RStudio
  • 4. آشنایی با محیط RStudio: کنسول، اسکریپت، پکیج‌ها
  • 5. نصب و مدیریت پکیج‌های ضروری در R
  • 6. متغیرها و انواع داده‌های پایه در R
  • 7. بردارها (Vectors) و عملیات برداری
  • 8. ماتریس‌ها (Matrices) و عملیات ماتریسی
  • 9. لیست‌ها (Lists) و کاربردهای آن
  • 10. دیتافریم‌ها (DataFrames): ساختار اصلی داده
  • 11. خواندن و نوشتن داده‌ها (CSV, Excel)
  • 12. ساختارهای کنترلی: دستورات شرطی if-else
  • 13. ساختارهای کنترلی: حلقه‌های for و while
  • 14. نوشتن توابع سفارشی در R
  • 15. مقدمه‌ای بر اکوسیستم Tidyverse
  • 16. معرفی پکیج `dplyr` برای دستکاری داده‌ها
  • 17. فیلتر کردن ردیف‌ها با `filter`
  • 18. انتخاب ستون‌ها با `select`
  • 19. ایجاد ستون‌های جدید با `mutate`
  • 20. خلاصه‌سازی داده‌ها با `summarise` و `group_by`
  • 21. مرتب‌سازی داده‌ها با `arrange`
  • 22. ادغام دیتافریم‌ها: انواع `join`
  • 23. کار با داده‌های زمانی: معرفی پکیج‌های `xts` و `zoo`
  • 24. وارد کردن و مدیریت داده‌های سری زمانی مالی
  • 25. تبدیل فرکانس داده‌های زمانی (روزانه به هفتگی و ماهانه)
  • 26. محاسبه بازده ساده (Simple Return)
  • 27. محاسبه بازده لگاریتمی (Log Return)
  • 28. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data) در سری‌های مالی
  • 29. مبانی مصورسازی داده با پکیج `ggplot2`
  • 30. رسم نمودار سری زمانی قیمت و بازده
  • 31. رسم هیستوگرام و نمودار چگالی توزیع بازده
  • 32. نمودار جعبه‌ای (Box Plot) برای مقایسه توزیع‌ها
  • 33. نمودار پراکندگی (Scatter Plot) برای بررسی روابط بین دارایی‌ها
  • 34. مفاهیم آماری کلیدی: میانگین، میانه، مُد
  • 35. مفاهیم پراکندگی: واریانس و انحراف معیار
  • 36. چولگی (Skewness) در توزیع بازده‌های مالی
  • 37. کشیدگی (Kurtosis) و دم‌های چاق (Fat Tails)
  • 38. آزمون نرمال بودن توزیع بازده (آزمون Jarque-Bera)
  • 39. کوواریانس و همبستگی بین بازده دارایی‌ها
  • 40. ماتریس همبستگی و مصورسازی آن
  • 41. تحلیل و شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
  • 42. رگرسیون خطی ساده: مبانی و مفروضات
  • 43. اجرای رگرسیون خطی ساده در R
  • 44. تفسیر خروجی مدل رگرسیون: ضرایب، p-value و R-squared
  • 45. تحلیل باقی‌مانده‌ها برای ارزیابی مدل رگرسیون
  • 46. رگرسیون خطی چندگانه
  • 47. مدل قیمت‌گذاری دارایی‌های سرمایه‌ای (CAPM)
  • 48. پیاده‌سازی و تحلیل مدل CAPM در R
  • 49. مدل‌های چندعاملی: مدل سه عاملی فاما-فرنچ
  • 50. انتخاب متغیر در مدل‌های رگرسیونی
  • 51. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های رگرسیون خطی
  • 52. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 53. مفهوم ایستایی (Stationarity) و اهمیت آن
  • 54. فرایند نوفه سفید (White Noise)
  • 55. فرایند قدم زدن تصادفی (Random Walk)
  • 56. تابع خودهمبستگی (ACF) و تفسیر آن
  • 57. تابع خودهمبستگی جزئی (PACF) و تفسیر آن
  • 58. آزمون‌های ایستایی: آزمون دیکی-فولر تعمیم‌یافته (ADF)
  • 59. مدل خودرگرسیو (Autoregressive – AR)
  • 60. شناسایی مرتبه مدل AR با استفاده از PACF
  • 61. برازش و ارزیابی مدل AR در R
  • 62. مدل میانگین متحرک (Moving Average – MA)
  • 63. شناسایی مرتبه مدل MA با استفاده از ACF
  • 64. برازش و ارزیابی مدل MA در R
  • 65. مدل خودرگرسیو میانگین متحرک (ARMA)
  • 66. روش‌شناسی باکس-جنکینز برای مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 67. تشخیص مرتبه مدل ARMA(p,q)
  • 68. برازش مدل ARMA در R
  • 69. تحلیل باقی‌مانده‌های مدل ARMA
  • 70. آزمون پورت‌مانتو (Ljung-Box Test) برای خودهمبستگی باقی‌مانده‌ها
  • 71. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARMA
  • 72. معیارهای انتخاب مدل: AIC و BIC
  • 73. مفهوم تفاضل‌گیری (Differencing) برای ایستا کردن سری‌ها
  • 74. مدل خودرگرسیو انباشته میانگین متحرک (ARIMA)
  • 75. شناسایی مرتبه مدل ARIMA(p,d,q)
  • 76. برازش و ارزیابی مدل ARIMA در R
  • 77. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
  • 78. مدل‌سازی فصلی و معرفی مدل SARIMA
  • 79. برازش و پیش‌بینی با مدل‌های SARIMA
  • 80. مدل‌سازی خودکار ARIMA با تابع `auto.arima`
  • 81. ویژگی‌های خاص بازده‌های مالی: خوشه‌بندی نوسانات (Volatility Clustering)
  • 82. مفهوم ناهمسانی واریانس شرطی
  • 83. مدل ARCH: خودرگرسیو ناهمسان واریانس شرطی
  • 84. تشخیص اثرات ARCH با آزمون LM
  • 85. برازش مدل ARCH در R
  • 86. محدودیت‌های مدل ARCH و معرفی GARCH
  • 87. مدل GARCH: تعمیم مدل ARCH
  • 88. برازش مدل GARCH(1,1) در R و تفسیر ضرایب
  • 89. مدل‌های GARCH توسعه‌یافته: مدل EGARCH برای اثر اهرمی
  • 90. مدل‌های GARCH توسعه‌یافته: مدل GJR-GARCH
  • 91. انتخاب بهترین مدل GARCH
  • 92. پیش‌بینی نوسانات با مدل‌های خانواده GARCH
  • 93. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی چندمتغیره
  • 94. مدل‌های خودرگرسیو برداری (Vector Autoregression – VAR)
  • 95. انتخاب مرتبه بهینه برای مدل VAR
  • 96. برازش و تحلیل مدل VAR در R
  • 97. تحلیل واکنش آنی (Impulse Response Function)
  • 98. تجزیه واریانس خطای پیش‌بینی (Forecast Error Variance Decomposition)
  • 99. مفهوم هم‌انباشتگی (Cointegration) و آزمون آن
  • 100. مدل تصحیح خطای برداری (Vector Error Correction Model – VECM)





مدلسازی و تحلیل داده‌های مالی با R: از مبانی تا پیش‌بینی | آکادمی مالی نوین


مدلسازی و تحلیل داده‌های مالی با R: از مبانی تا پیش‌بینی

معرفی دوره

در دنیای پرتلاطم امروز، تصمیم‌گیری‌های آگاهانه در حوزه مالی بیش از هر زمان دیگری اهمیت دارد. آیا می‌خواهید با استفاده از داده‌ها و ابزارهای قدرتمند، نبض بازار را در دست بگیرید و تصمیمات سرمایه‌گذاری بهتری بگیرید؟ دوره جامع “مدلسازی و تحلیل داده‌های مالی با R: از مبانی تا پیش‌بینی” دقیقا برای همین منظور طراحی شده است.

این دوره با الهام از کتاب ارزشمند “An Introduction to Analysis of Financial Data with R” تهیه شده است و به شما کمک می‌کند تا با زبان برنامه‌نویسی R، به تحلیل و مدلسازی داده‌های مالی بپردازید. از مبانی اولیه تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌ها، همه چیز را به زبانی ساده و قابل فهم خواهید آموخت. دیگر نیازی نیست ساعت‌ها وقت خود را صرف جستجو در منابع مختلف کنید؛ ما تمام دانش و تجربه‌ای که برای موفقیت در این حوزه نیاز دارید را در یک دوره جامع گردآوری کرده‌ایم.

درباره دوره

دوره “مدلسازی و تحلیل داده‌های مالی با R: از مبانی تا پیش‌بینی” یک دوره جامع و عملی است که به شما مهارت‌های لازم برای کار با داده‌های مالی در محیط R را آموزش می‌دهد. این دوره شامل مباحث متنوعی از جمله ورود و پاکسازی داده‌ها، تحلیل آماری، مدلسازی سری‌های زمانی، ارزیابی ریسک، و پیش‌بینی روند بازار است. تمرکز اصلی دوره بر روی کاربردهای عملی و پروژه‌های واقعی است تا شما بتوانید دانش خود را به سرعت در محیط کار به کار ببرید.

در این دوره، علاوه بر مفاهیم تئوری، به طور گسترده از مثال‌ها و تمرین‌های عملی استفاده می‌شود. با انجام پروژه‌های مختلف، شما می‌توانید مهارت‌های خود را تقویت کنید و اعتماد به نفس لازم برای حل مسائل پیچیده مالی را به دست آورید. ارتباط محتوای این دوره با کتاب “An Introduction to Analysis of Financial Data with R” به گونه‌ای است که مفاهیم اصلی کتاب به صورت عملی و کاربردی در این دوره آموزش داده می‌شوند.

موضوعات کلیدی

  • مقدمه‌ای بر علم داده مالی و کاربرد آن
  • آشنایی با زبان برنامه‌نویسی R و محیط RStudio
  • ورود، پاکسازی، و آماده‌سازی داده‌های مالی
  • تحلیل آماری داده‌های مالی
  • مدلسازی سری‌های زمانی
  • ارزیابی ریسک و مدیریت پرتفوی
  • پیش‌بینی روند بازار با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • تجسم داده‌های مالی با استفاده از نمودارهای مختلف
  • ارائه گزارش‌های تحلیلی و بصری از داده‌های مالی
  • اتصال R به پایگاه‌های داده مالی و APIها

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مالی، اقتصاد، حسابداری، و مهندسی صنایع
  • تحلیلگران مالی و سرمایه‌گذاران
  • مدیران پرتفوی
  • مشاوران مالی
  • افرادی که به دنبال تغییر شغل به حوزه علم داده مالی هستند
  • افرادی که علاقه‌مند به یادگیری زبان R برای تحلیل داده‌های مالی هستند

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما:

  • دانش و مهارت‌های لازم برای تحلیل و مدلسازی داده‌های مالی با R را کسب خواهید کرد.
  • می‌توانید تصمیمات سرمایه‌گذاری بهتری بگیرید و ریسک‌های مالی را مدیریت کنید.
  • فرصت‌های شغلی جدیدی در حوزه علم داده مالی برای شما ایجاد خواهد شد.
  • می‌توانید با اطمینان بیشتری در بازار سرمایه فعالیت کنید.
  • به جامعه‌ای از متخصصان و علاقه‌مندان به علم داده مالی متصل خواهید شد.
  • تسلط خود را بر ابزارهای قدرتمند و پرکاربرد افزایش می‌دهید.
  • به روزترین تکنیک‌های تحلیل داده را فرا خواهید گرفت.
  • پروژه‌های عملی و واقعی را انجام خواهید داد و نمونه‌کارهای قابل ارائه خواهید داشت.

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به صورت گام به گام شما را در مسیر یادگیری همراهی می‌کند. برخی از سرفصل‌های کلیدی دوره عبارتند از:

  • **بخش اول: مقدمات و آماده‌سازی:**
    • آشنایی با علم داده مالی و کاربردهای آن
    • نصب و راه‌اندازی R و RStudio
    • مفاهیم اولیه زبان R
    • کار با متغیرها، توابع، و داده‌ساختارها
    • ورود داده‌ها از فایل‌های CSV، Excel، و سایر منابع
    • پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
    • تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
    • مدیریت داده‌های از دست رفته
  • **بخش دوم: تحلیل آماری داده‌های مالی:**
    • آمار توصیفی و استنباطی
    • محاسبه میانگین، واریانس، انحراف معیار، و سایر شاخص‌های آماری
    • آزمون فرض و تحلیل رگرسیون
    • تحلیل همبستگی
    • تحلیل سری‌های زمانی
    • تخمین مدل‌های ARIMA و GARCH
    • بررسی ایستایی سری‌های زمانی
    • تجزیه و تحلیل روند و فصلی بودن داده‌ها
  • **بخش سوم: مدلسازی مالی و مدیریت ریسک:**
    • مدلسازی ریسک اعتباری
    • محاسبه ارزش در معرض ریسک (VaR)
    • مدیریت پرتفوی
    • بهینه‌سازی پرتفوی با استفاده از نظریه مارکوویتز
    • شبیه‌سازی مونت کارلو
    • ارزیابی عملکرد صندوق‌های سرمایه‌گذاری
    • تحلیل بنیادی شرکت‌ها
    • ارزیابی سهام با استفاده از مدل‌های مختلف
  • **بخش چهارم: پیش‌بینی روند بازار و یادگیری ماشین:**
    • مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
    • الگوریتم‌های رگرسیون و طبقه‌بندی
    • شبکه‌های عصبی
    • ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
    • درخت‌های تصمیم
    • روش‌های تجمیعی (Ensemble Methods)
    • ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
    • بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • **بخش پنجم: پروژه‌های عملی و پیشرفته:**
    • تحلیل داده‌های سهام
    • پیش‌بینی قیمت نفت
    • ارزیابی ریسک وام‌های بانکی
    • تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
    • تحلیل احساسات بازار با استفاده از داده‌های متنی
    • ایجاد یک سیستم توصیه گر سهام
    • اتصال R به پایگاه‌های داده مالی (مانند Bloomberg، Refinitiv)
    • استفاده از APIها برای دریافت داده‌های مالی
    • تهیه گزارش‌های تحلیلی و بصری با استفاده از ابزارهای مختلف
  • و بسیاری سرفصل های کاربردی دیگر …

همین حالا فرصت را غنیمت بشمارید و با ثبت‌نام در دوره “مدلسازی و تحلیل داده‌های مالی با R: از مبانی تا پیش‌بینی”، قدمی بزرگ در جهت ارتقای دانش و مهارت‌های خود بردارید.

ثبت‌نام در دوره


📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب مدلسازی و تحلیل داده‌های مالی با R: از مبانی تا پیش‌بینی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا