कोर्स
Finance के लिए Python परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 462 समीक्षाएँ
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
अनुप्रयुक्त वित्त
डेटा, AI, और क्लाउड पाठ्यक्रम
महत्वपूर्ण कौशलों में महारत हासिल करेंविशेषज्ञ प्रशिक्षकों द्वारा बनाए गए छोटे वीडियो देखें और फिर अपने ब्राउज़र में इंटरैक्टिव अभ्यासों के साथ जो आपने सीखा है उसका अभ्यास करें।
- अपनी गति से सीखें
- व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें
- छोटे अध्याय पूरे करें
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Google के साथ जारी रखेंअधिक विकल्प दिखाएँया
जारी रखने पर, आप हमारी उपयोग की शर्तें, हमारी गोपनीयता नीति को स्वीकार करते हैं और यह भी कि आपका डेटा संयुक्त राज्य अमेरिका में संग्रहीत किया जाता है।
37 कोर्स
कोर्स
Excel में फाइनेंशियल मॉडलिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 1,006 समीक्षाएँ
Excel वित्तीय मॉडलिंग सीखें, जिसमें नकदी प्रवाह, परिदृश्य विश्लेषण, समय मूल्य और पूंजी बजटिंग शामिल हैं।
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Power BI में वित्तीय विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 522 समीक्षाएँ
Power BI में वित्तीय विश्लेषण करना सीखें या Power BI डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके अपनी मौजूदा वित्तीय कौशल लागू करें।
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इंटरमीडिएट Python फॉर फाइनेंस
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 959 समीक्षाएँ
Finance के लिए अपनी Python skills को आगे बढ़ाएँ, datetime, if-statements, DataFrames और अधिक का उपयोग करना सीखकर।
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Python में फाइनेंशियल ट्रेडिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 286 समीक्षाएँ
Python में कस्टम ट्रेडिंग रणनीतियाँ लागू करना, उनका बैकटेस्ट करना, और उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना सीखें!
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Python में क्रेडिट रिस्क मॉडलिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 285 समीक्षाएँ
क्रेडिट आवेदन डेटा तैयार करना, मशीन लर्निंग और व्यावसायिक नियम लागू करना सीखें ताकि जोखिम कम हो और लाभप्रदता सुनिश्चित हो।
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Python में पोर्टफोलियो जोखिम प्रबंधन का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 322 समीक्षाएँ
पोर्टफोलियो जोखिम और रिटर्न का मूल्यांकन करें, मार्केट-कैप वेटेड इक्विटी पोर्टफोलियो बनाएं और परिदृश्य निर्माण से मार्केट जोखिम का पूर्वानुमान व हेज करना सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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R for Finance परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 98 समीक्षाएँ
सूचियाँ और डेटा फ़्रेम जैसी आवश्यक डेटा संरचनाएँ सीखें और उस ज्ञान को सीधे वित्तीय उदाहरणों पर लागू करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Finance Professionals के लिए Math
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 299 समीक्षाएँ
प्रैक्टिकल Excel अभ्यासों और वास्तविक उदाहरणों के साथ आवश्यक वित्तीय गणित कौशल सीखें।
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Python में Quantitative Risk Management
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 218 समीक्षाएँ
Python का उपयोग करके जोखिम प्रबंधन, वैल्यू ऐट रिस्क और 2008 के वित्तीय संकट पर लागू अन्य विषयों के बारे में जानें।
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Python में वित्तीय कॉन्सेप्ट्स का परिचय
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 433 समीक्षाएँ
Python और NumPy का उपयोग करके, सबसे बुनियादी वित्तीय अवधारणाएँ सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Case Study: Net Revenue Management in Excel
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 222 समीक्षाएँ
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Google Sheets में Financial Analytics
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 126 समीक्षाएँ
Google Sheets से ग्राफ़िकल डैशबोर्ड बनाना सीखें, ताकि वित्तीय प्रतिभूतियों के प्रदर्शन को ट्रैक कर सकें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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कॉरपोरेट फाइनेंस फंडामेंटल्स
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 227 समीक्षाएँ
पूंजी निवेश, WACC और शेयरधारक मूल्य जैसे प्रमुख वित्तीय अवधारणाएँ सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Python में Portfolio Analysis परिचय
- उन्नतकौशल स्तर
- 4.8+
- 341 समीक्षाएँ
जोखिम और प्रदर्शन के सार्थक मापों की गणना करना सीखें, और वांछित जोखिम-प्रतिफल संतुलन के लिए एक इष्टतम पोर्टफोलियो तैयार करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Power BI में Financial Statements का परिचय
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 299 समीक्षाएँ
Power BI में आय विवरण और बैलेंस शीट का उपयोग करना सीखें
अनुप्रयुक्त वित्त
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Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 62 समीक्षाएँ
इस पाठ्यक्रम में, आप विभिन्न टूल्स और स्रोतों का उपयोग करके Python में वित्तीय डेटा आयात और प्रबंधित करना सीखेंगे।
अनुप्रयुक्त वित्त
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इंटरमीडिएट R फॉर फाइनेंस
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 41 समीक्षाएँ
R में तारीखें कैसे काम करती हैं, यह सीखें, और वित्तीय उदाहरणों के साथ if statements, loops, और functions की दुनिया का अन्वेषण करें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Google Sheets में फाइनेंशियल मॉडलिंग
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 271 समीक्षाएँ
Google Sheets का उपयोग करके नकदी प्रवाह, निवेश, वार्षिकी, ऋण परिशोधन और अधिक सहित बुनियादी व्यावसायिक मॉडलिंग सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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GARCH Models in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 188 समीक्षाएँ
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Importing and Managing Financial Data in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 106 समीक्षाएँ
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Introduction to Business Valuation
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 163 समीक्षाएँ
वास्तविक अनुप्रयोगों और केस स्टडीज़ के साथ डिस्काउंटेड कैश फ्लोज़ (DCF) का उपयोग करके बिज़नेस वैल्यूएशन सीखें।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Analyzing Financial Statements in Python
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 111 समीक्षाएँ
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
अनुप्रयुक्त वित्त
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केस स्टडी: Power BI में मॉर्टगेज ट्रेडिंग विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 277 समीक्षाएँ
इस Power BI केस स्टडी में आप एक जूनियर ट्रेडर की भूमिका निभाएँगे, मॉर्गेज ट्रेडिंग का विश्लेषण करते हुए अपनी डेटा मॉडलिंग और वित्तीय विश्लेषण कौशल बढ़ाएँगे।
अनुप्रयुक्त वित्त
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Introduction to Portfolio Analysis in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.7+
- 148 समीक्षाएँ
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
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Credit Risk Modeling in R
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.7+
- 85 समीक्षाएँ
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
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Quantitative Risk Management in R
- बुनियादीकौशल स्तर
- 4.8+
- 82 समीक्षाएँ
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
अनुप्रयुक्त वित्त
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R में इंटरमीडिएट पोर्टफोलियो विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 68 समीक्षाएँ
Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
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केस स्टडी: KNIME में वित्तीय विश्लेषण
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 117 समीक्षाएँ
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
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Python में Financial Forecasting
- मध्यमकौशल स्तर
- 4.8+
- 90 समीक्षाएँ
CFO की भूमिका निभाएँ और वित्तीय पूर्वानुमान बनाते हुए बोर्ड ऑफ डायरेक्टर्स को प्रमुख मेट्रिक्स पर सलाह देना सीखें।
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FAQs
डेटा साइंस क्या है?
डेटा साइंस विशेषज्ञता का एक क्षेत्र है जो डेटा से जानकारी प्राप्त करने पर केंद्रित है। प्रोग्रामिंग कौशल, वैज्ञानिक तरीकों, एल्गोरिदम और अन्य का उपयोग करके, डेटा साइंटिस्ट कार्यात्मक अंतर्दृष्टि बनाने के लिए डेटा का विश्लेषण करते हैं।
मैं डेटा साइंस कैसे सीख सकता हूं?
आपको Python या R जैसी प्रोग्रामिंग भाषा सीखनी होगी और गणित और सांख्यिकी के सिद्धांतों में महारत हासिल करनी होगी। डेटा विश्लेषण विधियों और डेटा साइंस टूल्स का ज्ञान भी आवश्यक है। डेटा साइंस सीखने के कई तरीके हैं। शिक्षा के औपचारिक साधनों, जैसे डिग्री या विश्वविद्यालय अध्ययन के साथ-साथ, आपकी अपनी गति से सीखने में मदद करने के लिए कई अन्य संसाधन हैं। ऑनलाइन पाठ्यक्रम और ट्यूटोरियल के साथ-साथ, किताबें, वीडियो और बहुत कुछ है।
डेटा साइंस के लिए कौन से कौशल आवश्यक हैं?
गणित और सांख्यिकी के ज्ञान के साथ-साथ, डेटा साइंटिस्ट को Python, R, और SQL जैसी भाषाओं में प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, डेटा साइंस के लिए बड़े डेटा सेट के साथ काम करने की क्षमता, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा रैंगलिंग और डेटाबेस प्रबंधन का ज्ञान आवश्यक है। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में कौशल भी उपयोगी हो सकते हैं।
मैं डेटा साइंस का उपयोग किसके लिए कर सकता हूं?
व्यावसायिक क्षमता में, लगभग हर उद्योग किसी न किसी हद तक डेटा साइंस का उपयोग कर सकता है। स्वास्थ्य सेवा संगठन बीमारियों का पता लगाने और इलाज करने के लिए डेटा साइंस का उपयोग करते हैं, जबकि वित्त कंपनियां धोखाधड़ी का पता लगाने और रोकने के लिए इसका उपयोग करती हैं। सभी प्रकार के उद्योग मार्केटिंग के लिए डेटा साइंस का उपयोग करते हैं, जैसे सिफारिश सिस्टम बनाना और ग्राहक चर्न का विश्लेषण करना।
क्या डेटा साइंस एक अच्छा करियर है?
हां, डेटा साइंस अमेरिका और दुनिया भर में सबसे तेज़ी से बढ़ने वाले क्षेत्रों में से एक है। यह सबसे अच्छी तनख्वाह वाले करियर में से भी एक है। Payscale के डेटा के अनुसार, अनुभवी डेटा साइंटिस्ट औसतन $97,609 कमाते हैं और अमेरिका में पांच में से चार स्टार की संतुष्टि रेटिंग रखते हैं।
क्या डेटा साइंटिस्ट बनना कठिन है?
यहां विचार करने के लिए कुछ बातें हैं। पहले, डेटा साइंस डिग्री प्राप्त करना प्रतिस्पर्धी हो सकता है, अक्सर लगातार उच्च ग्रेड की आवश्यकता होती है। इसी तरह, डेटा साइंस के लिए आवश्यक कई कौशलों के लिए बहुत अध्ययन और धैर्य की आवश्यकता होती है। सभी आवश्यक बुनियादी बातों में महारत हासिल करने में कई महीने लग सकते हैं, साथ ही एंट्री-लेवल पोजीशन हासिल करने के लिए बहुत व्यावहारिक अनुभव की आवश्यकता होती है।
क्या डेटा साइंस के लिए कोडिंग की आवश्यकता होती है?
हां, आपको Python, R, SQL, Java, और C/C++ जैसी भाषाओं में कुछ कोडिंग अनुभव की आवश्यकता होगी। हालांकि, अपने अपेक्षाकृत सरल सिंटैक्स के कारण, Python प्रोग्रामिंग भाषा अक्सर नए लोगों के बीच पसंदीदा विकल्प होती है।
डेटा साइंटिस्ट बनने में कितना समय लगता है?
बिना किसी पूर्व कोडिंग अनुभव और/या गणितीय पृष्ठभूमि वाले व्यक्ति के लिए, एंट्री-लेवल डेटा साइंटिस्ट के स्तर पर पहुंचने के लिए आमतौर पर 7 से 12 महीने की गहन पढ़ाई लग सकती है। हालांकि, यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि केवल डेटा साइंस के सैद्धांतिक आधार को सीखना आपको वास्तविक डेटा साइंटिस्ट नहीं बना सकता।
मैं डेटा साइंस के भीतर कौन से विषयों का अध्ययन कर सकता हूं?
एक बार जब आप डेटा साइंस की नींव में महारत हासिल कर लेते हैं, तो आप विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञता प्राप्त कर सकते हैं, जिसमें मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, बिग डेटा एनालिसिस, बिजनेस एनालिटिक्स और इंटेलिजेंस, डेटा माइनिंग और बहुत कुछ शामिल है।
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