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Ensemble, les cinq modules coûtent 1 850 $, soit plus de trois fois le coût des programmes de Wall Street Prep ou de BIWS. Cependant, les personnes qui ne cherchent qu'une instruction spécifique dans un ou deux domaines de la modélisation financière pourraient économiser de l'argent en achetant des cours individuels qui sont offerts pour aussi peu que 100 $ chacun. Un module séparé de formation approfondie approfondie et fondamentale Excel est offert pour 500 $. Modelisation financière mooc . Le programme de formation de Wall Street propose ses propres macros gratuites conçues pour améliorer les fonctionnalités de Microsoft Excel, mais elles ne disposent pas des capacités étendues de l'extension Boost proposée par Wall Street Prep. Wall Street Training offre une certification de modélisation financière et d'évaluation à la fin de tous les modules de modélisation financière individuels.
Partie 1 - Appréhendez la notion de modélisation 1. Appréhendez les différents types de modélisation 2. Découvrez le jeu de données de l'ozone 3. Découvrez le jeu de données des maladies cardio-vasculaires 4. Découvrez le jeu de données du blé Partie 2 - Modélisez des données à l'aide de la régression linéaire simple 1. Appréhendez le fonctionnement de la régression linéaire 2. Tous les MOOC dédiés à l'Économie | My Mooc. Appliquez la méthode des Moindres Carrés Ordinaires 3. Calculez le coefficient de détermination 4. Testez le modèle linéaire gaussien simple 5. TP: Pratiquez la régression linéaire sur le jeu de données de l'ozone Activité: Déterminez la hauteur d'un arbre à l'aide d'une régression Partie 3 - Modélisez des données à l'aide de la régression linéaire multiple 1. Appréhendez le fonctionnement de la régression linéaire multiple 4. Testez le modèle linéaire gaussien multiple 5. Analysez les résultats 6. Sélectionnez automatiquement un modèle 7. TP: Pratiquez la régression linéaire multiple sur le jeu de données de l'ozone Activité: Améliorez les prévisions de hauteur des arbres Partie 4 - Effectuez une classification à l'aide de la régression logistique 1.