يتعلم المشاركون كيفية نمذجة وتفسير وتوقع البيانات المعتمدة على الزمن، وهو أمر حاسم لصنع القرار في مجالات مختلفة، بما في ذلك التمويل والاقتصاد والعلوم البيئية والمزيد.
- مقدمة في تحليل السلاسل الزمنية
المدة: (3 أسابيع – مستوى مبتدئ)
- أساسيات السلاسل الزمنية
- تحليل الاتجاهات والموسمية
- طرق التنبؤ الأساسية
- تطبيقات عملية
- دليل التداول الخوارزمي
المدة: (3 أسابيع – مستوى مبتدئ)
- أساسيات التداول الخوارزمي
- تطوير استراتيجيات التداول
- اختبار وتحسين الأداء
- تطبيقات في الأسواق المالية
- التنبؤ بالسلاسل الزمنية
المدة: (4 أسابيع - مستوى متوسط)
- نماذج التنبؤ المتقدمة
- تقنيات التحليل الإحصائي
- تقييم دقة التنبؤات
- مشاريع تطبيقية
- أساسيات بايثون للأسواق المالية
المدة: (4 أسابيع - مستوى متوسط)
- برمجة بايثون للتحليل المالي
- معالجة البيانات المالية
- تحليل الأسواق المالية
- تطبيقات تداول متقدمة
- التعلم الآلي في التداول
المدة: (4 أسابيع - مستوى متقدم)
- خوارزميات التعلم الآلي للتداول
- تطوير نماذج التنبؤ
- تحسين استراتيجيات التداول
- مشاريع تطبيقية متقدمة
- تحليل بيانات السلاسل الزمنية باستخدام NumPy
المدة: (3 أسابيع - مستوى متقدم)
- معالجة البيانات مع NumPy
- تحليل السلاسل الزمنية المتقدم
- تقنيات التحليل الإحصائي
- تطبيقات عملية متخصصة
- التحليلات في الوقت الفعلي مع Apache Storm
المدة: (4 أسابيع - مستوى متقدم)
- معالجة البيانات المتدفقة
- تحليلات الوقت الفعلي
- تطوير أنظمة المراقبة
- مشاريع تطبيقية متقدمة
- تحليل السلاسل الزمنية المتقدم والتعلم الآلي
المدة: (6 أسابيع - مستوى متقدم)
- تقنيات التحليل المتقدمة
- دمج التعلم الآلي
- التنبؤ متعدد المتغيرات
- مشاريع بحثية وتطبيقية