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Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
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Apprenez la modélisation financière sur Excel, y compris les flux de trésorerie, lanalyse de scénarios, la valeur temporelle et la budgétisation du capital.
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Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
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Renforcez vos compétences en Python pour la finance en apprenant à utiliser datetime, if, les DataFrame et bien plus encore.
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Préparez les data sur les crédits, appliquez le machine learning et les règles métier pour réduire les risques et garantir la rentabilité.
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Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
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Apprenez les structures de data telles que les listes et les dataframes, et appliquez ces connaissances à des exemples financiers.
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Apprenez à mettre en œuvre des stratégies de trading personnalisées en Python, les tester rétrospectivement et à évaluer leurs performances.
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À laide de Python et NumPy, découvrez les concepts financiers les plus fondamentaux.
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Découvrez la gestion des risques, la valeur à risque et dautres concepts appliqués à la crise financière de 2008 à laide de Python.
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Découvrez comment créer un tableau de bord graphique avec Google Sheets afin de suivre les performances des titres financiers.
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Acquérez les compétences mathématiques essentielles en finance grâce à des exercices pratiques sur Excel et des exemples concrets.
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Calculez le risque et la performance, constituez un portefeuille optimal pour obtenir le compromis souhaité entre risque et rendement.
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Dans ce cours, vous apprendrez à importer et à gérer des données financières en Python à laide de divers outils et sources.
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Vous utiliserez des techniques de gestion des revenus nets dans Excel pour une entreprise de biens de consommation courante.
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Apprenez les concepts financiers clés tels que linvestissement en capital, le CMPC et la valeur actionnariale.
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Découvrez comment utiliser le compte de résultat et le bilan dans Power BI.
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Analysez les transactions hypothécaires, améliorez vos compétences en modélisation et analyse financière comme trader junior via Power BI.
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Apprenez la modélisation commerciale, les flux de trésorerie, investissements, rentes, amortissement des prêts via Google Sheets.
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Découvrez les modèles GARCH, comment les mettre en œuvre et les calibrer sur des données financières allant des actions aux devises étrangères.
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Mettez à profit vos compétences en finance et en R pour effectuer des backtests, analyser et optimiser des portefeuilles financiers.
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Analysez l’état financier via Python. Calculez le ratio, la santé financière, gérez les valeurs manquantes et présentez votre analyse.
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Découvrez le fonctionnement des dates dans R et explorez lunivers des instructions if, des boucles et des fonctions à laide dexemples financiers.
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Évaluez une entreprise à laide dapplications concrètes et détudes de cas utilisant l’actualisation des flux de trésorerie (DCF).
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Apprenez comment accéder aux données financières à partir de fichiers locaux ainsi que de sources Internet.
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Travailler avec des séries de rendements des facteurs de risque, étudier leurs propriétés empiriques et estimer la valeur à risque.
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Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
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Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
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Développez des modèles R permettant dévaluer et analyser les obligations, et de les protéger contre les fluctuations des taux dintérêt.
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Définissez et adaptez des modèles GARCH afin de prévoir la volatilité variable dans le temps et la valeur à risque.
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La data science est un domaine d’expertise centré sur l’extraction d’informations à partir des données. Grâce à leurs compétences en programmation, à des méthodes scientifiques et à divers algorithmes, les data scientists analysent les données afin d’en tirer des informations clés réellement exploitables.
Pour devenir data scientist, vous devrez apprendre un langage de programmation comme Python ou R, et maîtriser les bases des mathématiques et des statistiques. Il est également essentiel de connaître les techniques d’analyse de données et les outils propres à la data science. Il existe de nombreuses façons de se former. Au-delà des parcours académiques classiques (diplômes ou études universitaires), vous pouvez apprendre à votre propre rythme grâce à une multitude de ressources : cours et tutoriels en ligne, livres, vidéos, et bien plus encore.
En plus de solides bases en mathématiques et en statistiques, les data scientists doivent maîtriser des langages de programmation comme Python, R et SQL. Ils doivent aussi savoir travailler avec de grands volumes de données, comprendre la visualisation, le traitement des données et la gestion des bases de données. Des compétences en machine learning (et parfois en deep learning) constituent également un atout important.
À l’échelle professionnelle, presque tous les secteurs font appel à la data science d’une manière ou d’une autre. Les organisations de santé l’utilisent pour détecter des maladies et améliorer les traitements, tandis que les entreprises financières s’en servent pour repérer et prévenir la fraude. Dans tous les domaines, la data science joue aussi un rôle clé en marketing, qu’il s’agisse de concevoir des systèmes de recommandation ou d’analyser le taux de désabonnement.
Oui. La data science est l’un des secteurs à la croissance la plus rapide, aux États-Unis comme ailleurs. C’est également l’un des secteurs qui rémunèrent le mieux. Selon Payscale, les data scientists expérimentés gagnent en moyenne 97 609 $ et affichent un taux d'épanouissement de quatre étoiles sur cinq aux États-Unis.
Il y a plusieurs éléments à prendre en compte. Tout d’abord, les diplômes conventionnels en data science peuvent être très difficiles à obtenir et exigent souvent d’excellents résultats académiques. Ensuite, les compétences nécessaires demandent du temps et de la persévérance : il faut parfois plusieurs mois pour maîtriser les bases, ainsi qu’une vraie expérience pratique pour décrocher un premier poste dans le domaine.
Oui, une certaine expérience du codage est nécessaire, notamment en Python, R, SQL, Java ou C/C++. Cela dit, grâce à sa syntaxe simple et intuitive, Python reste le langage privilégié des débutants.
Sans expérience préalable en programmation ou en mathématiques, il faut généralement 7 à 12 mois d’apprentissage intensif pour atteindre le niveau d’un data scientist débutant. Mais il est essentiel de garder à l’esprit qu’acquérir uniquement les bases théoriques ne suffit pas : ce qui forme vraiment un data scientist, c’est la pratique et la capacité à appliquer ces concepts sur des projets concrets.
Une fois les bases de la data science maîtrisées, vous pouvez vous spécialiser dans de nombreux domaines : machine learning, intelligence artificielle, analyse de Big Data, business intelligence, exploration de données, et bien plus encore.
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