Os resultados das suas análises estatísticas ajudam a compreender o resultado do seu estudo, p. Se alguma variável tem algum efeito, se as variáveis estão relacionadas, se as diferenças entre grupos de observações são iguais ou diferentes, etc. As estatísticas são ferramentas da ciência, não um fim para si mesmas. Estatísticas devem ser usadas para fundamentar suas descobertas e ajudá-lo a dizer objetivamente quando você tem resultados significativos. Portanto, ao relatar os resultados estatísticos relevantes para o seu estudo, subordiná-los aos resultados biológicos reais. Relatórios Descritivos (Sumário) Estatísticas Meios. Sempre informe a média (valor médio) juntamente com uma medida de variabilidade (desvio padrão (s) ou erro padrão da média). Dois modos comuns de expressar a média ea variabilidade são mostrados abaixo: O comprimento total da truta marrom (n128) média de 34,4 cm (s 12,4 cm) em maio de 1994, amostras de Sebago Lake. quot s desvio padrão (este formato é preferido por Huth E outros (1994) quotTotal comprimento de truta marrom (n128) em média 34,4 plusmn 12,4 cm em maio de 1994, amostras de Sebago Lake. quot Este estilo necessita especificamente dizendo nos Métodos que a medida da variabilidade é relatada com a média. Se o resumo As estatísticas são apresentadas em forma gráfica (uma figura), você pode simplesmente relatar o resultado no texto sem verbalizar os valores de resumo: quotMean comprimento total de truta marrom em Sebago Lake aumentou 3,8 cm entre maio e setembro de 1994 (Figura 5) Frequências: Os dados de frequência devem ser resumidos no texto com medidas apropriadas, tais como percentagens, proporções ou proporções. Quanto ao período de giro de queda, cerca de 47 de trutas marrons e 24 de trutas de ribeiro foram concentradas nas partes mais profundas do lago (Tabela 3).quot Relatando Resultados de Testes Inferenciais (Hipóteses) Neste exemplo, o resultado chave é mostrado em azul eo resultado estatístico. Que comprova a descoberta, está em vermelho. O comprimento total médio de truta marrom no lago Sebago aumentou significativamente (3,8 cm) entre maio (34,4 mais 12,4 cm, n128) e setembro (38,2 mais 11,7 cm, n 114) 1994 (teste twosample t, p lt 0,001). NOTA : EVITE escrever frases inteiras que simplesmente digam qual teste você usou para analisar um resultado seguido por outro dando o resultado. Isto desperdiça palavras preciosas (economia.) E aumenta desnecessariamente seu comprimento dos papéis. Resumindo Resultados de Testes Estatísticos em Figuras Se os resultados mostrados em uma figura tiverem sido testados com um teste inferencial, é apropriado resumir o resultado do teste no gráfico para que o leitor possa compreender rapidamente o significado dos achados. É imperativo que você inclua informações em seus Materiais e Métodos, ou na legenda da figura, para explicar como interpretar qualquer sistema de codificação que você usa. Vários métodos comuns para resumir resultados estatísticos são mostrados abaixo. Exemplos: Comparação de grupos (testes t, ANOVA, etc.) A comparação das médias de 2 ou mais grupos é normalmente representada num gráfico de barras das médias e barras de erro associadas. Para dois grupos. A média maior pode ter 1-4 asteriscos centrados sobre a barra de erro para indicar o nível relativo do valor p. Em geral, quotquot significa plt 0,05, quot significa plt 0,01, quot significa plt 0,001 e quot significa plt0,0001. Em todos os casos, o p-valor deve ser relatado também na figura legenda O asterisco também pode ser usado com resultados tabulares como mostrado abaixo. Observe como o autor usou uma nota de rodapé para definir os valores de p que correspondem ao número de asteriscos. (Cortesia de Shelley Ball) Para três ou mais grupos existem dois sistemas normalmente utilizados: linhas ou letras. O sistema que você usa depende de como é complicado resumir o resultado. O primeiro exemplo abaixo mostra uma comparação de três meios. A linha que atravessa duas barras adjacentes indica que não são significativamente diferentes (com base num teste de comparações múltiplas) e porque a linha não inclui a média de pH 2, indica que a média de pH 2 é significativamente diferente do pH 5,3 ( Controlo) e o grupo de pH 3,5 significa. Observe que as informações sobre como interpretar o sistema de codificação (linha ou letras) estão incluídas na legenda da figura. Quando as linhas não podem ser facilmente desenhadas para resumir o resultado, a alternativa mais comum é usar letras maiúsculas colocadas sobre as barras de erro. As cartas compartilhadas em comum entre os grupos indicariam nenhuma diferença significativa. Exemplo: Resumindo Análises de Correlação e Regressão Para dados de relacionamento (parcelas X, Y) nos quais uma análise de correlação ou regressão foi realizada, é costume reportar as estatísticas de teste salientes (por exemplo, r, r-quadrado) e p-valor em O corpo do gráfico em fonte relativamente pequena, de modo a ser discreto. Se uma regressão é feita, a linha de melhor ajuste deve ser plotada ea equação da linha também fornecida no corpo do gráfico. Alterado 1-11-2017 Departamento de Biologia, Bates College. Lewiston, ME 04240Analog Devices. Resumindo os avanços na tecnologia SDR Baixe este artigo no formato. PDF Este tipo de arquivo inclui gráficos de alta resolução e esquemas, quando aplicável. Software pode ser o que define a funcionalidade de um rádio definido por software (SDR), mas o hardware ainda é uma parte crítica do radiomdashhhether é em um telefone celular inteligente ou um rádio tático para uso militar. O software só pode atingir os níveis de desempenho tornados possíveis pelos componentes de hardware essenciais dentro do rádio, incluindo conversores analógico-digitais (ADCs), conversores de digital para analógico (DACs), arrays de portas programáveis no campo (FPGAs) e Rádios de circuito integrado (IC). Dentro da pista com o diretor do mercado, os pesquisadores de Ettus usam o rádio Definido Software para testar antenas da milímetro-onda Descobertas da tecnologia preparam-se para mudar o mundo Em sua forma mais simples, um SDR alimenta sinais entrantes de uma antena a um ADC para ser digitalizado e passado longitudinalmente Para um processador de banda base digital. Para a função de transmissão, os dados do processador de banda base são passados para o DAC e convertidos para tensões analógicas para transmissão através da mesma antena. Mas os componentes digitais e de sinais mistos só podem transportar parte do chumbo em um design SDR. Componentes analógicos adicionais (como amplificadores, filtros e limitadores) são necessários para alcançar uma faixa dinâmica aceitável para sinais do mundo real, que eles conseguem gerando níveis de entrada suficientemente altos para os níveis ADC e saída do DAC. Uma tendência contínua na concepção e desenvolvimento de ICs de rádio para aplicações de SDR é incluir tantas funções componentes como prático dentro de um único IC, alojado dentro de um único pacote de multi-pin. Tais funções incluem upconversion analógica e downconversion de freqüências, por meio de misturadores de freqüência e osciladores locais (LOs). A integração dentro de um único IC simplifica o diagrama de bloco SDR ao nível do circuito enquanto diminui o tamanho do hardware de rádio. Seja em formas discretas ou integradas, essas funções componentes são críticas para o desempenho do SDR. À medida que os conversores de dados, FPGAs e outros componentes melhoram o desempenho, eles permitem um desempenho melhorado de placas de circuito SDR e produtos finais. Conforme o modelo do transceptor AD9361 IC da Analog Devices demonstra, as técnicas de conversão direta ajudam a simplificar a quantidade de circuitos RF / microondas adicionados aos conversores de dados em um IC de rádio para uso SDR, ao mesmo tempo em que suporta amplas larguras de banda. Desenvolvido originalmente para estações base de rádio-celular, este dispositivo opera de 70 MHz a 6 GHz com largura de banda de canal de 200 kHz a 56 MHz para flexibilidade. A parte frontal RF / microondas do radiorsquos funciona com um processador de banda base de sinal misto para permitir uma interface direta para um processador digital programável. O dispositivo contém, na verdade, dois receptores independentes de conversão directa com LOs de bordo e circuitos de bloqueio de fase (PLLs) para processamento de formatos de modulação digital baseados em componentes de sinal em fase (I) e em quadratura (Q). Ao alterar a taxa de amostragem, filtros digitais e decimação, o IC de rádio pode alterar a largura de banda do canal de acordo com a programação do software. Embora não seja um sistema SDR completo em um dispositivo de chip (SoC), é um ponto de partida integrado flexível para designers de nível de circuito SDR, dada a ampla largura de banda ea versatilidade de modulação. O AD9361 é fornecido em um pacote de escala de cavacos de 144 bolas (CSP), medindo 10 vezes 10 mm. Para aqueles que preferem começar a cabeça no processo de design SDR, Analog Devices também oferece o seu modelo AD-FMCOMMS3-EBZ módulo de demonstração e design de referência, com base no AD9361 transceptor IC (Fig. 1). O módulo permite aos projetistas medir rapidamente as formas de onda do IC com base no código de programação, para melhor entender a relação de hardware e software em um SDR. O módulo AD-FMCOMMS3-EBZ também está disponível como parte do kit de design ZedBoard SDR da Avnet. Que adicionalmente incorpora o programável Zynq-7020 SoC com FPGA integral de Xilinx. O Zynq-7020 pode ser descrito como a combinação de um microprocessador e um FPGA, fornecendo duas funções SDR essenciais em um IC embalado, de acordo com uma tendência de integração crescente de componentes para SDRs. O circuito ZedBoard SDR pode ser programado por meio do software de design Vivado da Xilinx ou pelo uso de software de um dos designs de referência do SDR firmrsquos pelo menos um deles adapta os padrões LTE (Long-Term-Evolution) para rádios de segurança pública. O software para o kit de rádio SDR pode ser executado em vários sistemas operacionais, incluindo Mac OS, Windows e Linux. Texas Instruments também oferece um kit de design SDR, seu design de referência TIDEPOO40 SDR (Fig. 2). Incorporando o firmrsquos OMAP-L138 microprocessador dual-core e um Spartan 6 FPGA de Xilinx. Este design de referência de hardware / software SDR inclui arquivos de design de origem e uma lista de materiais completa (BOM) para entrada rápida no desenvolvimento de um SDR. O projeto de referência baseia-se no sistema MityDSP-L138F no módulo (SOM) da Critical Link LLC e inclui software de interface gráfica de usuário (GUI) baseado em ARM, juntamente com software de microprocessador de amostra para ajudar a acelerar o processo de desenvolvimento SDR. Construindo um Rádio Os designers SDR comerciais muitas vezes empregam uma mistura prática de ICs e componentes discretos, permitindo que eles escolham blocos de função de componente (como FPGAs e microprocessadores) com o melhor desempenho possível para seu conjunto particular de metas de design. Commercial SDRs de nível de placa como o Universal Software Radio Periférico (USRP) B200mini Series de rádios de cartão de visita de Ettus Research. Um National Instruments Co .. fornecem um bom exemplo de como os componentes de IC mistos e digitais disponíveis podem ser combinados para desempenho de SDR excepcional. A placa compacta (Figura 3) incorpora um transceptor modelo AD9364 IC da Analog Devices para funções front-end, com um FPGA Spartan-6 da Xilinx para programação. O AD9364 corresponde à faixa de freqüência total de 70 MHz a 6 GHz e largura de banda do IC de rádio AD9361, com um receptor de conversão direta no chip em vez dos dois receptores no AD9361. O SDR em miniatura, com largura de banda instantânea de 56 MHz, extrai energia de uma conexão de Universal-Serial-Bus (USB 3.0) de alta velocidade para transmissão de dados para um computador host. Ele é significado como um bloco de construção para projetos de rádio maiores e pode ser sincronizado com uma fonte padrão de referência de relógio de 10 MHz ou sinal de referência de tempo de pulso por segundo (PPS). Outro exemplo de design para os experimentadores de SDR é a placa de transmissão / recepção bladeRF (Fig. 4) da Nuand, com uma gama de frequências de 300 MHz a 3,8 GHz. O módulo SDR mede 5,0 vezes 3,5 polegadas com conectores SMA dourados. Ele realiza a amostragem de recepção / transmissão independente com o auxílio de um ADC de 12-b, 40-MSamples / s e 16-b DAC. Ele também inclui um microprocessador de uso geral com memória on-board, bem como um FPGA de Altera ou programação flexível. A placa pode ser configurada para 2 vezes 2 sistemas de antena de entrada múltipla, múltipla saída (MIMO) e expandida para 4 vezes 4 sistemas MIMO. A placa SDR também é capaz de operar como um analisador de espectro, analisador de sinais vetoriais e gerador de sinais vetoriais. Possui suporte para Windows, Mac OS e software de sistema operacional Linux e é alimentado por um computador host via porta USB 3.0. A Airspy One fornece uma cobertura contínua de 24 a 1.800 MHz com uma largura de banda instantânea de 10 MHz, incluindo o uso de rastreamento de filtros de RF para reduzir os níveis de ruído. Ele incorpora 12-b analógico para conversão digital em 20 MSamples / s. Ele pode ser sincronizado com sinais externos (GPS) ou com um relógio de referência de rubídio (10 a 100 MHz) para obter alta estabilidade. Desenvolver software de controle para um SDR é obviamente tão importante quanto encontrar a mistura ideal de hardware e ferramentas de simulação de software como MATLAB e SIMULINK do The MathWorks pode fornecer ferramentas de modelagem para determinar os parâmetros para programar um SDRrsquos componentes digitais, como seus FPGAs. O software é desenvolvido de acordo com o padrão de Arquitetura de Comunicações de Software (SCA), derivado do trabalho inicial dos esforços militares conjuntos do Sistema de Rádio Tático (JTRS) dos EUA para desenvolver uma plataforma de rádio universal para todas as suas filiais. Além disso, middleware como Common Object Request Broker Architecture (CORBA) funciona como parte do código SCA para facilitar a interação de módulos de software SDR de fontes diferentes. Um dos desafios enfrentados por todos os desenvolvedores de componentes para SDRs reside no cumprimento de metas de maior desempenho com consumo de energia menor para mercados comerciais, industriais ou militares, visto que a maioria dos SDRs será alimentada por baterias e componentes com fome de energia podem drenar uma bateria de radioresquos rapidamente. As soluções continuam sendo encontradas por meio de circuitos densos dentro de circuitos integrados compactos, fabricados com processos semicondutores capazes de tamanhos cada vez menores. A tecnologia SDR certamente não é mais nova, e muitos dos fornecedores de componentes semicondutores que abordam este mercado estão fazendo grandes avanços no fornecimento de dispositivos de menor desempenho e menor potência para atender aos requisitos de SDR da próxima geração. Procurando por peças Ir para SourceESB. Baixar este artigo no formato. PDF Este tipo de arquivo inclui gráficos e esquemas de alta resolução quando aplicável. R: Análise e Visualização de Dados R: Análise e Visualização de Dados Descrição do Livro O caminho de aprendizado R criado para você tem cinco módulos conectados, Curso em seu próprio direito. À medida que você completa cada um, você adquiriu habilidades-chave e estará pronto para o material no próximo módulo. Este curso começa examinando o módulo Análise de Dados com R. Isso o ajudará a navegar no ambiente R. Youll ganhar uma compreensão completa de raciocínio estatístico e amostragem. Finalmente, você será capaz de colocar melhores práticas em vigor para tornar o seu trabalho mais fácil e facilitar a reprodutibilidade. O segundo ponto a explorar é R Graphs, que o ajudará a aproveitar os poderosos gráficos R padrão e utilizar sistemas gráficos avançados, como treliça e ggplot2, a gramática de gráficos. Você aprenderá a produzir, personalizar e publicar visualizações avançadas usando essa estrutura popular e poderosa. Com o terceiro módulo, Learning Data Mining com R, você aprenderá como manipular dados com R usando fragmentos de código e ser introduzido em padrões, associações e correlações de mineração freqüentes enquanto trabalha com programas R. O Mastering R para Quantitative Finance módulo pragmaticamente introduz os conceitos de finanças quantitativas e sua modelagem em R, permitindo que você construir um sistema de comércio sob medida por conta própria. Até o final do módulo, você será bem versado com várias técnicas financeiras usando R e será capaz de colocar boas apostas ao tomar decisões financeiras. Finalmente, olhe bem para o módulo Aprendizado de Máquina com R. Com este módulo, você descobrirá todas as ferramentas analíticas que você precisa para obter insights de dados complexos e aprender a escolher o algoritmo correto para suas necessidades específicas. Você também aprenderá a aplicar métodos de aprendizado de máquina para lidar com tarefas comuns, incluindo classificação, previsão, previsão, e assim por diante. O que você aprenderá Descrever e visualizar o comportamento dos dados e das relações entre os dados Ganho um entendimento completo de raciocínio estatístico e amostragem Manipular dados ausentes graciosamente usando imputação múltipla Crie diversos tipos de gráficos de barras usando as funções padrão R Familiarize-se com algoritmos escritos em R para Mineração de dados espaciais, mineração de texto e assim por diante Compreender as relações entre fatores de mercado e seu impacto em seu portfólio Aproveite o poder de R para construir algoritmos de aprendizagem de máquina com aplicações de ciência de dados do mundo real Aprenda técnicas de aprendizagem de máquinas especializadas para mineração de texto, E mais Autores Tony Fischetti Tony Fischetti é um cientista de dados na Faculdade Factual, onde ele começa a usar R todos os dias para construir rankings personalizados e sistemas de recomendação. Ele se formou em ciência cognitiva do Rensselaer Polytechnic Institute, e sua tese foi fortemente focada em usar estatísticas para estudar a memória visual de curto prazo. Tony gosta de escrever e contribuir para software de código aberto, blogging em onthelambda. Escrevendo sobre si mesmo em terceira pessoa e compartilhando seu conhecimento usando linguagem simples e acessível e exemplos envolventes. O mais tradicional emocionante de suas atividades diárias incluem ouvir discos, tocar guitarra e baixo (mal), musculação e ajudar os outros. Brett Lantz Brett Lantz passou mais de 10 anos usando métodos de dados inovadores para entender o comportamento humano. Um sociólogo treinado, foi enchanted primeiramente pela aprendizagem de máquina ao estudar uma base de dados grande dos perfis do Web site dos trabalhos em rede sociais dos teenagers. Desde então, Brett trabalhou em estudos interdisciplinares de telefonemas celulares, dados de faturamento médico, e atividade filantrópica, entre outros. Quando não passar o tempo com a família, depois de esportes da faculdade, ou sendo entretido por seus dachshunds, ele mantém dataspelunking /. Um site dedicado a compartilhar conhecimentos sobre a busca de informações sobre dados. Jaynal Abedin Jaynal Abedin atualmente ocupa o cargo de estatístico sênior no Centro de Doenças Transmissíveis (CCD) do Centro Internacional de Pesquisa em Doenças Diarreicas, Bangladesh (icddrb. org/). Ele obteve seus diplomas de bacharel e mestrado em estatística da Universidade de Rajshahi, Bangladesh. Ele tem uma vasta experiência em programação R e Stata, e tem boas qualidades de liderança. Ele contribuiu para dois livros sobre R e também desenvolveu um pacote R chamado edeR, abreviação de extração de dados de e-mail usando R, que está disponível no CRAN (cran. r-project. org/web/packages/edeR/index. html ). Ele atualmente lidera uma equipe de estatísticos. Ele tem experiência prática no desenvolvimento de material de treinamento e facilitação de treinamento em programação R e Stata, além de aspectos estatísticos em pesquisa em saúde pública. Suas principais áreas de interesse na investigação incluem inferência causal e aprendizagem de máquina. Atualmente, está envolvido em vários projetos de pesquisa em saúde pública e é co-autor de nove artigos científicos revisados por pares. Além disso, ele está envolvido em vários trabalhos em andamento manuscritos. Trabalha como um estatístico freelance em marketplaces em linha e obteve uma boa reputação para seu trabalho. Hrishi V. Mittal Hrishi V. Mittal tem trabalhado com R por alguns anos em diferentes capacidades. Ele foi introduzido no excitante mundo da análise de dados com R quando estava trabalhando como cientista sênior de qualidade do ar no Kings College, em Londres, onde usou R extensivamente para analisar grandes quantidades de poluição do ar e dados de tráfego para a Estratégia de Qualidade do Ar de Mayors. Ele tem experiência em várias outras linguagens de programação, mas prefere R para análise e visualização de dados. Ele também está ativamente envolvido em várias listas de discussão, fóruns e desenvolvimento de alguns pacotes R. Bater Makhabel Bater Makhabel (LinkedIn: BATERMJ e GitHub: BATERMJ) é um arquiteto de sistema que vive em Pequim, Xangai e Urumqi na China. Ele recebeu sua mestrado e bacharelado em ciência da computação e tecnologia da Universidade de Tsinghua entre os anos de 1995 e 2002. Ele tem uma vasta experiência em aprendizagem de máquinas, mineração de dados, processamento de linguagem natural (PNL), sistemas distribuídos, sistemas embarcados, a Web, móveis , Algoritmos e matemática aplicada e estatística. Ele trabalhou para clientes como a CA Technologies, META4ALL e EDA (uma sub-empresa da DFR). Ele também tem experiência na criação de start-ups na China. Bater tem equilibrado uma vida de criatividade entre a borda das ciências da computação e as culturas humanas. Durante os últimos 12 anos, ele ganhou experiência em várias criações culturais, aplicando várias tecnologias de ponta de computador, uma sendo uma interface homem-máquina que é usada para se comunicar com sistemas de computador na língua cazaque. Ele já colaborou com outros escritores em seus campos também, mas Learning Data Mining com R é seu primeiro esforço oficial. Edina Berlinger Edina Berlinger é doutora em Economia pela Universidade Corvinus de Budapeste. Ela é professora associada, ensinando finanças corporativas, investimentos e gestão de riscos financeiros. Ela é a chefe do departamento de finanças da universidade e também é a presidente do subcomitê de finanças da Academia Húngara de Ciências. Sua experiência abrange sistemas de empréstimo, gerenciamento de risco e, mais recentemente, análise de rede. Ela liderou vários projetos de pesquisa em design de empréstimos estudantis, gerenciamento de liquidez, modelos de agentes heterogêneos e risco sistêmico. Ferenc Ills Ferenc Ills é formado em matemática pela Etvs Lornd University. Alguns anos após a graduação, ele começou a estudar matemática atuarial e financeira, e ele está prestes a prosseguir o seu doutorado pela Universidade Corvinus de Budapeste. Nos últimos anos, ele trabalhou no setor bancário. Atualmente, ele está desenvolvendo modelos estatísticos com R. Seu interesse reside em grandes redes e complexidade computacional. Miln Badics Miln Badics tem mestrado em finanças pela Universidade Corvinus de Budapeste. Agora, ele é um estudante de doutorado e um membro do programa de bolsas de doutorado PADS. Ele ensina econometria financeira e seus principais tópicos de pesquisa são a previsão de séries temporais com métodos de mineração de dados, processamento de sinal financeiro e análise de sensibilidade numérica em modelos de taxa de juros. Ele ganhou a competição do X. Kochmeister-prêmio organizado pela Bolsa de Valores húngara em maio de 2017. dm Banai dm Banai recebeu seu mestrado em análise de investimento e gestão de risco da Universidade Corvinus de Budapeste. Entrou para o departamento de Estabilidade Financeira do Magyar Nemzeti Bank (MNB, o banco central da Hungria) em 2008. Desde 2017, é chefe do Departamento de Pesquisa Aplicada e Testes de Stress da Direcção de Análise de Sistemas Financeiros (MNB). Ele também é um estudante de doutorado na Universidade Corvinus de Budapeste desde 2017. Seus principais campos de pesquisa são testes de estresse de solvência, risco de liquidez de financiamento e risco sistêmico. Gergely Darczi Gergely Darczi é um ex-professor assistente de estatística e um entusiástico usuário R e desenvolvedor de pacotes. Ele é o fundador e CTO de um aplicativo de reportagem baseado em R no rapporter. net e um candidato a doutorado em sociologia. Ele está trabalhando atualmente como o principal desenvolvedor de R / cientista de dados de pesquisa no cartão / em Los Angeles. Além de manter cerca de meia dúzia de pacotes R, principalmente sobre relatórios, Gergely é co-autor dos livros Introdução ao R para Finanças Quantitativas e Mastering R para Finanças Quantitativas (ambos pela Packt Publishing) fornecendo e revisando o código-fonte R. Ele tem contribuído para uma série de artigos de revistas científicas, principalmente em ciências sociais, mas também em ciências médicas. Barbara Dmtr Barbara Dmtr é professora assistente do departamento de Finanças da Universidade Corvinus de Budapeste. Antes de iniciar seus estudos de doutorado em 2008, trabalhou para vários bancos multinacionais. Ela escreveu sua tese de doutorado sobre hedging corporativo. Ela palestras sobre finanças corporativas, gestão de risco financeiro e análise de investimentos. Suas principais áreas de pesquisa são mercados financeiros, gestão de risco financeiro e hedge corporativo. Gergely Gabler Gergely Gabler é chefe do departamento de Análise de Modelos de Negócios da divisão de supervisão bancária do National Bank of Hungary (MNB) desde 2017. Anteriormente, liderou o departamento de Pesquisa Macroeconómica no Erste Bank, na Hungria, depois de ser analista de capital desde 2008. Ele se formou na Universidade Corvinus de Budapeste em 2009 com um mestrado em matemática financeira. Ele é professor convidado na Universidade Corvinus de Budapeste desde 2010 e também dá palestras no MCC College para estudos avançados. Ele está prestes a terminar o programa CFA em 2017 para se tornar um fator. Dniel Havran Dniel Havran é pesquisador pós-doutorado do Instituto de Economia do Centro de Estudos Econômicos e Regionais da Academia Húngara de Ciências. Ele também tem um cargo de professor assistente de tempo parcial na Universidade Corvinus de Budapeste, onde leciona finanças corporativas (BA, PhD) e gerenciamento de risco de crédito (MSc). Ele obteve seu PhD em economia na Universidade Corvinus de Budapeste em 2017. Pter Juhsz Pter Juhsz é doutorado em administração de empresas pela Universidade Corvinus de Budapeste e também é membro da CFA. Como professor associado, ele ensina finanças corporativas, avaliação de negócios, programação VBA no Excel e habilidades de comunicação. Seu campo de pesquisa abrange a avaliação de ativos intangíveis, análise de desempenho de negócios e modelagem e questões financeiras em compras públicas e gestão esportiva. É autor de vários artigos, capítulos e livros sobre o desempenho financeiro das empresas húngaras. Além disso, também atua regularmente como consultor para PMEs e é treinador sênior da EY Business Academy na região EMEA. Istvn Margitai Istvn Margitai é analista da equipe ALM de um grande grupo bancário na região da CEE. Ele lida principalmente com questões metodológicas, modelagem de produtos e tópicos internos de preços de transferência. Iniciou a sua carreira na gestão de activos e passivos na Hungria em 2009. Ganhou experiência em gestão estratégica de liquidez e planeamento de liquidez. Formou-se em investimentos e gestão de risco na Universidade Corvinus de Budapeste. Seu interesse de pesquisa é a microeconomia da banca, a microestrutura do mercado e a liquidez dos mercados orientados por ordens. Balzs Mrkus Balzs Mrkus trabalha com derivados financeiros há mais de 10 anos. Ele tem negociado muitos tipos diferentes de derivativos, de swaps de carbono para opções sobre futuros de T-bond. Ele era o chefe da Mesa de Derivativos de Câmbio do Raiffesien Bank em Budapeste. É membro do conselho consultivo da Fundação Pallas Athn Domus Scientiae e analista a tempo parcial no Banco Nacional da Hungria e director-geral da Nitokris Ltd, uma pequena empresa de comércio e consultoria. Ele está atualmente trabalhando em seu doutorado sobre o papel de hedging dinâmico na Universidade Corvinus de Budapeste, onde ele está afiliado como um assistente de ensino. Pter Medvegyev Pter Medvegyev é formado em Economia pela Universidade Marx Kroly de Budapeste. Depois de terminar a sua graduação em 1977, começou a trabalhar como consultor no Centro de Desenvolvimento de Gestão da Hungria. Ele tem seu PhD em Economia em 1985. Ele tem trabalhado para o departamento de Matemática da Universidade Corvinus Budapeste desde 1993. Sua experiência de ensino na Universidade Corvinus inclui processos estocásticos, finanças matemáticas e vários outros assuntos em matemática. Julia Molnr Julia Molnr é doutoranda no Departamento de Finanças da Universidade Corvinus de Budapeste. Seus principais interesses de pesquisa incluem rede financeira, risco sistêmico e inovações tecnológicas financeiras na banca de varejo. Ela trabalha na McKinsey amp Company desde 2017, onde está envolvida em vários estudos digitais e de inovação na área de banca. Balzs rpd Szcs Balzs rpd Szcs é um candidato a doutorado em finanças na Universidade Corvinus de Budapeste. Ele trabalha como assistente de pesquisa no Departamento de Finanças da mesma universidade. É mestre em análise de investimento e gestão de risco. Seus interesses de pesquisa incluem execução ótima, microestrutura de mercado e previsão de volume intradiário. Gnes Tuza gnes Tuza é graduado em Economia Aplicada pela Universidade Corvinus de Budapeste e é um estudante emergente da HEC Paris em Finanças Internacionais. Sua experiência de trabalho abrange avaliação de produtos estruturados para a Morgan Stanley, bem como consultoria de gestão para The Boston Consulting Group. Ela é um comerciante de forex ativo e atira um ponto mensal para Gazdasg TV em uma idéia de investimento onde ela freqüentemente usa análise técnica, um tema que ela tem se interessado em desde a idade de 15. Ela tem trabalhado como assistente de ensino em Corvinus em vários Assuntos relacionados com as finanças. Tams Vadsz Tams Vadsz é formado em Economia pela Universidade Corvinus de Budapeste. Após a graduação, ele estava trabalhando como consultor na indústria de serviços financeiros. Atualmente, ele está fazendo seu doutorado em finanças, e seus principais interesses de pesquisa são economia financeira e gestão de riscos na banca. Sua experiência de ensino na Universidade Corvinus inclui econometria financeira, investimentos e finanças corporativas. Kata Vradi Kata Vradi é professora assistente no Departamento de Finanças da Universidade Corvinus de Budapeste desde 2017. Kata graduou-se em finanças em 2009 pela Universidade Corvinus de Budapeste e obteve um doutorado em 2017 por sua tese sobre a análise da liquidez do mercado Risco no mercado de ações húngaro. Suas áreas de pesquisa são liquidez de mercado, títulos de renda fixa e redes em sistemas de saúde. Além de fazer pesquisas, ela também é ativa no ensino. Ela ensina principalmente finanças corporativas, investimentos, avaliação e gestão financeira multinacional. Gnes Vidovics-Dancs gnes Vidovics-Dancs é um candidato a doutorado e professor assistente do Departamento de Finanças da Universidade Corvinus de Budapeste. Anteriormente, trabalhou como gerente de risco júnior na Agência de Gestão da Dívida do Governo da Hungria. Suas principais áreas de pesquisa são a gestão da dívida pública (em geral) e crises soberanas e inadimplências (em particular). É titular do diploma CEFA e CIIA. Compreendemos que seu tempo é importante. Exclusivamente entre os principais editores, procuramos desenvolver e publicar a mais ampla gama de produtos de aprendizagem e informação sobre cada tecnologia. Cada produto Packt oferece um caminho de aprendizado específico, amplamente definido pelo tipo de Série. This structured approach enables you to select the pathway which best suits your knowledge level, learning style and task objectives. Learning As a new user, these step-by-step tutorial guides will give you all the practical skills necessary to become competent and efficient. Beginners Guide Friendly, informal tutorials that provide a practical introduction using examples, activities, and challenges. Essentials Fast paced, concentrated introductions showing the quickest way to put the tool to work in the real world. 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