Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Rozwiń umiejętności Python, by rozwijać karierę w finansach. Naucz się pracować z listami, tablicami i wizualizacjami danych, aby opanować analizy finansowe.
Finanse stosowane
Kurs
Rozwiń umiejętności Python w finansach, ucząc się używać datetime, instrukcji if, DataFrames i nie tylko.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj modelowanie finansowe w Excelu: przepływy pieniężne, analiza scenariuszy, wartość pieniądza w czasie i budżetowanie kapitałowe.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się przeprowadzać analizę finansową w Power BI lub wykorzystywać istniejące umiejętności finansowe za pomocą wizualizacji danych Power BI.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj podstawowe struktury danych, takie jak listy i data frames, i zastosuj tę wiedzę bezpośrednio do przykładów finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się obliczać miarodajne miary ryzyka i wyników oraz tworzyć optymalny portfel dla pożądanego kompromisu między ryzykiem a zwrotem.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się wdrażać własne strategie handlowe w Pythonie, testować je historycznie i oceniać ich skuteczność!
Finanse stosowane
Kurs
W tym kursie nauczysz się importować i zarządzać danymi finansowymi w Pythonie, korzystając z różnych narzędzi i źródeł.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się przygotowywać dane wniosków kredytowych, stosować machine learning i reguły biznesowe, by ograniczać ryzyko i zapewnić rentowność.
Finanse stosowane
Kurs
Oceń ryzyko i zwroty, twórz portfele akcji ważone kapitalizacją rynkową, prognozuj i zabezpieczaj ryzyko rynkowe przez scenariusze.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj działanie dat w R i odkryj świat instrukcji if, pętli i funkcji na przykładach finansowych.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj zarządzanie ryzykiem, wartość zagrożoną i więcej, stosując je do kryzysu finansowego z 2008 roku w Pythonie.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj podstawowe umiejętności matematyki finansowej dzięki praktycznym ćwiczeniom w Excelu i przykładom z życia.
Finanse stosowane
Kurs
Poznasz techniki Net Revenue Management w Excelu dla firmy Fast Moving Consumer Goods.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj najważniejsze podstawy finansów z użyciem Python i NumPy.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj kluczowe pojęcia finansowe, takie jak inwestycje kapitałowe, WACC i wartość dla akcjonariuszy.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się analizować sprawozdania finansowe za pomocą Pythona. Obliczaj wskaźniki, oceniaj kondycję finansową, obsługuj brakujące wartości i prezentuj analizę.
Finanse stosowane
Kurs
Dowiedz się, jak używać rachunku zysków i strat oraz bilansu w Power BI
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj podstawy wyceny przepływów pieniężnych, pracuj z danymi o śmiertelności ludzi i twórz produkty ubezpieczeń na życie w R.
Finanse stosowane
Kurs
W studium przypadku Power BI wcielisz się w młodszego tradera, analizując obrót hipotekami i doskonaląc modelowanie danych oraz analizę finansową.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się tworzyć graficzny pulpit nawigacyjny w Google Sheets do śledzenia wyników papierów wartościowych.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj wycenę przedsiębiorstw w praktyce i studiach przypadków z użyciem zdyskontowanych przepływów pieniężnych (DCF).
Finanse stosowane
Kurs
Wejdź w rolę CFO i naucz się doradzać zarządowi w kwestii kluczowych wskaźników, tworząc prognozę finansową.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj podstawy modelowania biznesowego: przepływy pieniężne, inwestycje, renty, amortyzację kredytu i więcej w Google Sheets.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj modele GARCH, jak je wdrażać i kalibrować na danych finansowych od akcji po waluty obce.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj podstawy wyceny akcji.
Finanse stosowane
Kurs
Stosuj modelowanie statystyczne w praktyce, używając regresji logistycznej i drzew decyzyjnych do modelowania ryzyka kredytowego.
Finanse stosowane
Kurs
Poznaj działanie obligacji, ich wycenę i ocenę ryzyka z użyciem pakietów numpy i numpy-financial.
Finanse stosowane
Kurs
Pracuj z seriami zwrotów czynnikowych ryzyka, badaj ich właściwości empiryczne i szacuj wartość zagrożoną.
Finanse stosowane
Kurs
Zastosuj umiejętności z zakresu finansów i R do backtestingu, analizy i optymalizacji portfeli finansowych.
Finanse stosowane
Data science to dziedzina wiedzy skoncentrowana na pozyskiwaniu informacji z danych. Korzystając z umiejętności programowania, metod naukowych, algorytmów i nie tylko, data scientists analizują dane, aby tworzyć przydatne wnioski.
Będziesz potrzebować nauki języka programowania, takiego jak Python lub R, i opanowania zasad matematyki i statystyki. Niezbędna jest również znajomość metod analizy danych i narzędzi data science. Istnieje wiele sposobów nauki data science. Oprócz formalnych form edukacji, takich jak studia czy kursy akademickie, istnieje wiele innych zasobów, które pomogą ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów online i samouczków dostępne są książki, filmy i wiele więcej.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, data scientists potrzebują umiejętności programistycznych w językach takich jak Python, R i SQL. Ponadto data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, wiedzy z zakresu wizualizacji danych, obróbki danych i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
W zastosowaniach zawodowych prawie każda branża może w pewnym stopniu korzystać z data science. Organizacje opieki zdrowotnej używają data science do wykrywania i leczenia chorób, podczas gdy firmy finansowe używają jej do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszelkiego rodzaju branże używają data science do marketingu, np. do budowania systemów rekomendacji i analizowania odejść klientów.
Tak, data science jest jednym z najszybciej rozwijających się sektorów w USA i na całym świecie. Jest to również jedna z najlepiej opłacanych karier. Według danych Payscale, doświadczeni data scientists zarabiają średnio 97 609 USD i mają ocenę satysfakcji czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy tu wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science są często wymagające, wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w data science wymaga dużo nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga dużo praktycznego doświadczenia.
Tak, będziesz potrzebować doświadczenia w programowaniu w takich językach jak Python, R, SQL, Java czy C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię Python jest często preferowanym wyborem wśród osób stawiających pierwsze kroki.
Dla osoby bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub matematycznego przygotowania zazwyczaj zajmuje to 7 do 12 miesięcy intensywnych studiów, aby osiągnąć poziom data scientist na poziomie podstawowym. Jednak ważne jest, aby pamiętać, że nauka jedynie teoretycznych podstaw data science może nie uczynić cię prawdziwym data scientistem.
Gdy opanujesz podstawy data science, możesz specjalizować się w różnych obszarach – machine learning, sztuczna inteligencja, analiza big data, business intelligence i analityka, eksploracja danych i wiele innych.
Rozwijaj się w drodze dzięki kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom programistycznym.