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Description du cours
Dans ce cours Prévisions financières en Python, vous endosserez le rôle de directeur ou directrice financier·ère (CFO) et apprendrez à conseiller un conseil d’administration sur des indicateurs clés tout en construisant une prévision financière, en découvrant les bases du compte de résultat et du bilan, et en nettoyant des données financières désordonnées. Tout au long du cours, vous examinerez des jeux de données réels issus de Netflix, Tesla et Ford, en utilisant le package pandas. À l’issue du cours, vous serez en mesure de calculer des indicateurs financiers, de travailler avec des hypothèses et des écarts, et de construire votre propre prévision en Python !
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Comptes de résultat
Dans ce chapitre, nous verrons les bases des états financiers, avec un focus particulier sur le compte de résultat, qui détaille nos ventes, nos coûts et nos bénéfices. Nous apprendrons à calculer des indicateurs de rentabilité et nous mettrons en pratique ce que nous avons vu en construisant notre prévision de bénéfice pour Tesla !
- Introduction aux états financiers50 XP
- Calcul du bénéfice brut100 XP
- Calcul du bénéfice net100 XP
- Éléments du bénéfice net et du bénéfice brut50 XP
- Calculer les ventes et le coût des marchandises vendues (COGS)50 XP
- Calcul des ventes100 XP
- Prévoir les ventes avec une remise100 XP
- Calcul du COGS100 XP
- Calculer le point mort100 XP
- Travailler avec des jeux de données de prévisions bruts50 XP
- Compte de résultat de Tesla100 XP
- Prévoir le bénéfice de Tesla100 XP
2
Bilan et ratios de prévision
Dans ce chapitre, nous approfondirons le bilan, en couvrant l’actif et le passif ainsi que des ratios spécifiques pour évaluer la santé financière et l’efficacité d’une entreprise, et comment ces ratios peuvent nous aider à construire une excellente prévision.
3
Mise en forme des données brutes, gestion des dates et des périodes financières
Nous avons acquis une compréhension de base des comptes de résultat et des bilans. Cependant, la consolidation de données pour établir des prévisions est complexe. Dans ce chapitre, nous verrons donc quelques outils essentiels pour résoudre certaines de ces complexités propres à la finance : travailler avec les dates et différentes périodes financières, et mettre en forme nos données brutes dans le format adéquat pour la prévision financière.
4
Hypothèses et écarts dans les prévisions
Dans ce chapitre, nous explorerons deux autres aspects essentiels pour créer une bonne prévision. D’abord, nous aborderons les hypothèses : ce qui les motive et ce qui se passe lorsqu’une hypothèse change. Ensuite, nous verrons les écarts, car une prévision est établie à un instant donné ; mais que faire lorsque les résultats réels ne correspondent pas à notre prévision ? Nous devons construire une prévision souple, capable de s’adapter aux changements d’hypothèses et de prendre en compte les écarts. C’est ce que nous allons approfondir dans ce chapitre.
Prévisions financières en Python
Cours
terminé
