通过这门100%在线大学课程，您将使用 Google Data Studio 和 Plotly 来管理大量金融数据，并创建最易于理解的交互式可视化效果”

 

 为什么在TECH学习？

TECH是世界上最大的100%在线商业学校。它是一所精英商学院，具有最大的学术需求模式。一个国际高绩效和管理技能强化培训的中心。   

TECH是一所站在技术前沿的大学，它将所有资源交给学生支配，以帮助他们取得商业成功"

TECH

创新

该大学提供一种在线学习模式，将最新的教育科技与最大的教学严谨性相结合。一种具有最高国际认可度的独特方法，将为学生提供在不断变化的世界中发展的钥匙，在这个世界上，创新必须是所有企业家的基本承诺。

“由于在节目中加入了创新的互动式多视频系统，被评为 "微软欧洲成功案例"。 

最高要求

TECH的录取标准不是经济方面的。在这所大学学习没有必要进行大量投资。然而，为了从TECH毕业，学生的智力和能力的极限将受到考验。该机构的学术标准非常高。  

95%TECH学院的学生成功完成学业。

联网

来自世界各地的专业人员参加TECH，因此，学生将能够建立一个庞大的联系网络，对他们的未来很有帮助。  

+100,000每年培训的管理人员,+200不同国籍的人。 

赋权

学生将与最好的公司和具有巨大声望和影响力的专业人士携手成长。TECH已经与7大洲的主要经济参与者建立了战略联盟和宝贵的联系网络。  

+500与最佳公司的合作协议。

人才

该计划是一个独特的建议，旨在发挥学生在商业领域的才能。这是一个机会，你可以利用它来表达你的关切和商业愿景。 

TECH帮助学生在这个课程结束后向世界展示他们的才华。 

多文化背景

通过在TECH学习，学生将享受到独特的体验。你将在一个多文化背景下学习。在一个具有全球视野的项目中，由于该项目，你将能够了解世界不同地区的工作方式，收集最适合你的商业理念的创新信息。 

TECH的学生来自200多个国家。    

向最好的人学习

TECH教学团队在课堂上解释了导致他们在其公司取得成功的原因，在一个真实，活泼和动态的环境中工作。全力以赴提供优质专业的教师，使学生在事业上有所发展，在商业世界中脱颖而出。

来自20个不同国籍的教师。 

TECH追求卓越，为此，有一系列的特点，使其成为一所独特的大学:   

分析报告

TECH探索学生批判性的一面，他们质疑事物的能力，他们解决问题的能力和他们的人际交往能力。  

优秀的学术成果

TECH为学生提供最好的在线学习方法。大学将 再学习  方法（国际公认的研究生学习方法） 与哈佛大学商学院的案例研究相结合。传统和前卫在一个艰难的平衡中，在最苛刻的学术行程中。   

规模经济

TECH是世界上最大的网上大学。它拥有超过10,000个大学研究生课程的组合。而在新经济中， 数量+技术=颠覆性价格.这确保了学习费用不像在其他大学那样昂贵。   

在TECH，你将有机会接触到学术界最严格和最新的案例研究"

本大学课程包括使用Plotly和 Google Data Studio分析和可视化金融数据。此外，它还包括时间序列分析，探索预测模型。同样，还讨论了相关性，因果关系和高级可视化技术，包括 Plotly和Dash等工具。学术大纲以人工智能金融分析的实际项目和应用结束。所有这一切都是100%在线并凭创新的Relearning系统。  

您将掌握先进的金融数据可视化技术，这将使您能够创建仪表板，以便利益相关者吸收最复杂的术语”

教学大纲

使用Plotly和Google Data Studio进行金融数据分析和可视化大学课程是一个强化课程，将帮助您做好准备，成功应对金融领域的经济决策。

该课程由金融部门人工智能应用方面的知名专家编写。因此，教材将深入探讨从经济数据的分析或预测到专业软件如 Plotly，NewtworkX 或 Google Data Studio的使用等问题。

学生将培养管理大量财务信息并使用交互式图形传达结果的技能。通过这种方式，他们将使用最先进的机器学习技术来优化战略决策。

这门大学课程个星期，分为1个模块： 

模块1. 使用Plotly和Google Data Studio进行金融数据分析和可视化 

何时,何地,如何授课？

TECH提供了使用Plotly和Google Data Studio进行金融数据分析和可视化大学课程的可能性。在培训持续的6个星期天中，学生可以将能够访问这门课程的所有内容，这将使你能够自我管理你的学习时间。

模块 1. 使用Plotly和Google Data Studio进行金融数据分析和可视化 

1.1. 金融数据分析基础知识 

1.1.1. 数据分析简介 
1.1.2. 分析金融数据的工具和技术 
1.1.3. 数据分析在金融中的重要性 

1.2. 金融数据的探索性分析技术 

1.2.1. 金融数据的描述性分析 
1.2.2. 使用Python和R可视化金融数据 
1.2.3. 识别金融数据的模式和趋势 

1.3. 金融时间序列分析 

1.3.1. 时间序列基础知识 
1.3.2. 金融数据的时间序列模型 
1.3.3. 时间序列分析与预测 

1.4. 金融中的相关性和因果关系分析 

1.4.1. 相关分析方法 
1.4.2. 识别因果关系的技术 
1.4.3. 金融分析中的应用 

1.5. 金融数据的高级可视化 

1.5.1. 高级数据可视化技术 
1.5.2. 交互式可视化工具  (Plotly Dash） 
1.5.3. 用例和实际示例 

1.6. 金融数据中的聚类分析 

1.6.1. 聚类分析简介 
1.6.2. 市场和客户细分中的应用 
1.6.3. 聚类分析的工具和技术 

1.7. 金融中的网络和图分析 

1.7.1. 网络分析基础知识 
1.7.2. 图分析在金融中的应用 
1.7.3. 网络分析工具(NetworkX, Gephi) 

1.8. 金融中的文本和情感分析 

1.8.1. 远程医疗中的自然语言处理（NLP） 
1.8.2. 新闻和社交网络中的情感分析 
1.8.3. 文本分析的工具和技术 

1.9. 人工智能金融数据分析和可视化工具 

1.9.1. Python中的数据分析库 (Pandas，NumPy） 
1.9.2. R中的可视化工具(ggplot2, Shiny) 
1.9.3. 分析和可视化的实际实施 

1.10. 实用分析和可视化项目和应用 

1.10.1. 金融数据分析项目开发 
1.10.2. 交互式可视化解决方案的实施 
1.10.3. 项目成果的评估和展示 

您将在交互式摘要，专业读物和解释视频等科技多媒体资源的支持下实现您的目标。来加入我们吧！”