Graduate Certificate in Business Statistics for Finance
-- अभी देख रहे हैंThe 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
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
कहीं से भी सीखें
साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
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पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
• 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.
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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