Graduate Certificate in Business Statistics for Finance
-- ViewingNowThe Graduate Certificate in Business Statistics for Finance is a powerful course designed to equip learners with essential data analysis skills crucial in the financial sector. This program's importance lies in its focus on modern statistical techniques, which are highly sought after in today's data-driven economy.
5٬112+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
Save 44% with our special offer
حول هذه الدورة
100% عبر الإنترنت
تعلم من أي مكان
شهادة قابلة للمشاركة
أضف إلى ملفك الشخصي على LinkedIn
شهران للإكمال
بمعدل 2-3 ساعات أسبوعياً
ابدأ في أي وقت
لا توجد فترة انتظار
تفاصيل الدورة
• Descriptive Statistics: Central tendency, dispersion, skewness, and kurtosis; measures of position, percentiles, and quartiles; univariate and bivariate frequency distributions; graphical representation of data using histograms, frequency polygons, cumulative distribution functions, and box-and-whisker plots.
• Probability Theory: Conditional and joint probability, Bayes' theorem, random variables, probability distributions, cumulative distribution functions, and expected values.
• Statistical Inference: Point estimation, confidence intervals, hypothesis testing, likelihood ratio tests, and Bayesian inference.
• Regression Analysis: Simple linear regression, multiple linear regression, heteroscedasticity, autocorrelation, residual analysis, and diagnostics.
• Time Series Analysis: Autoregressive (AR), moving average (MA), autoregressive moving average (ARMA), autoregressive integrated moving average (ARIMA), seasonal decomposition of time series data, and spectral analysis.
• Multivariate Analysis: Principal component analysis (PCA), factor analysis, cluster analysis, discriminant analysis, and canonical correlation analysis.
• Design of Experiments: Factorial designs, randomized block designs, incomplete block designs, and response surface methodology.
• Statistical Quality Control: Control charts, acceptance sampling, and process capability analysis.
• Data Mining and Machine Learning: Decision trees, random forests, support vector machines, and neural networks.
المسار المهني
متطلبات القبول
- فهم أساسي للموضوع
- إتقان اللغة الإنجليزية
- الوصول إلى الكمبيوتر والإنترنت
- مهارات كمبيوتر أساسية
- الالتزام بإكمال الدورة
لا توجد مؤهلات رسمية مطلوبة مسبقاً. تم تصميم الدورة للسهولة.
حالة الدورة
توفر هذه الدورة معرفة ومهارات عملية للتطوير المهني. إنها:
- غير معتمدة من هيئة معترف بها
- غير منظمة من مؤسسة مخولة
- مكملة للمؤهلات الرسمية
ستحصل على شهادة إكمال عند الانتهاء بنجاح من الدورة.
لماذا يختارنا الناس لمهنهم
جاري تحميل المراجعات...
الأسئلة المتكررة
رسوم الدورة
- 3-4 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة مبكراً
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- 2-3 ساعات في الأسبوع
- تسليم الشهادة العادي
- التسجيل مفتوح - ابدأ في أي وقت
- الوصول الكامل للدورة
- الشهادة الرقمية
- مواد الدورة
احصل على معلومات الدورة
احصل على شهادة مهنية