Przejdź do treści głównej

Kursy dotyczące danych, sztucznej inteligencji i chmury

Opanuj umiejętności, które mają znaczenie

Obejrzyj krótkie filmy prowadzone przez doświadczonych instruktorów, a następnie przećwicz zdobytą wiedzę, korzystając z interaktywnych ćwiczeń w przeglądarce.

  • Ucz się we własnym tempie
  • Zdobądź praktyczne doświadczenie
  • Kompletne rozdziały w pigułce

Utwórz bezpłatne konto

Lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.
38 courses

course

Introduction to Python for Finance

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 3.6K

Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Financial Modeling in Excel

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 2.1K

Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.

Finanse stosowane

3 godziny

course

Financial Analysis in Power BI

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 1.6K

Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.

Finanse stosowane

6 godzin

course

Intermediate Python for Finance

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 1.5K

Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Introduction to R for Finance

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 923

Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Credit Risk Modeling in Python

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 692

Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Introduction to Financial Concepts in Python

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 687

Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 676

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Financial Trading in Python

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 610

Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!

Finanse stosowane

4 godziny

course

Quantitative Risk Management in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 532

Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Importing and Managing Financial Data in Python

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 521

In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.

Finanse stosowane

5 godzin

course

Case Study: Net Revenue Management in Excel

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.4+
  • 517

You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Math for Finance Professionals

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 498

Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.

Finanse stosowane

3 godziny

course

Financial Analytics in Google Sheets

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.2+
  • 490

Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Introduction to Portfolio Analysis in Python

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 445

Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Financial Modeling in Google Sheets

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.4+
  • 445

Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Corporate Finance Fundamentals

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 434

Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.

Finanse stosowane

2 godziny

course

Introduction to Financial Statements in Power BI

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 419

Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI

Finanse stosowane

4 godziny

course

Case Study: Mortgage Trading Analysis in Power BI

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.6+
  • 385

In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.

Finanse stosowane

3 godziny

course

Intermediate R for Finance

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.3+
  • 348

Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.

Finanse stosowane

5 godzin

course

Analyzing Financial Statements in Python

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.2+
  • 347

Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.

Finanse stosowane

4 godziny

course

GARCH Models in Python

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 334

Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Introduction to Portfolio Analysis in R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 310

Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.

Finanse stosowane

5 godzin

course

Introduction to Business Valuation

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.8+
  • 245

Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).

Finanse stosowane

3 godziny

course

Case Study: Financial Analysis in KNIME

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.2+
  • 220

Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.

Finanse stosowane

3 godziny

course

Quantitative Risk Management in R

  • PodstawowyPoziom umiejętności
  • 4.3+
  • 186

Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.

Finanse stosowane

5 godzin

course

GARCH Models in R

  • ZaawansowanyPoziom umiejętności
  • 4.5+
  • 160

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Credit Risk Modeling in R

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.4+
  • 160

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Financial Forecasting in Python

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 4.7+
  • 153

Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.

Finanse stosowane

4 godziny

course

Loan Amortization in Google Sheets

  • MediatorPoziom umiejętności
  • 3.5+
  • 125

Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.

Finanse stosowane

4 godziny

FAQs

Czym jest nauka o danych?

Data science to dziedzina wiedzy skupiająca się na pozyskiwaniu informacji z danych. Wykorzystując umiejętności programistyczne, metody naukowe, algorytmy i inne, naukowcy zajmujący się danymi analizują dane, aby wyciągać z nich praktyczne wnioski.

Jak mogę nauczyć się nauki o danych?

Musisz nauczyć się języka programowania, takiego jak Python lub R, oraz opanować podstawy matematyki i statystyki. Znajomość metod analizy danych i narzędzi do nauki o danych jest również niezbędna. Istnieje wiele sposobów nauki o danych. Oprócz formalnych metod edukacji, takich jak studia wyższe czy uniwersyteckie, istnieje wiele innych źródeł, które pomogą Ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów i samouczków online dostępne są książki, filmy i wiele innych.

Jakie umiejętności są wymagane w nauce danych?

Oprócz znajomości matematyki i statystyki, specjaliści ds. data science potrzebują umiejętności programowania w językach takich jak Python, R i SQL. Dodatkowo, data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, znajomości wizualizacji danych, ich przetwarzania i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności z zakresu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia (deep learning).

Do czego mogę wykorzystać naukę o danych?

W celach zawodowych niemal każda branża może w pewnym stopniu wykorzystać naukę danych. Organizacje opieki zdrowotnej wykorzystują naukę danych do wykrywania i leczenia chorób, a firmy finansowe do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszystkie branże wykorzystują naukę danych w marketingu, na przykład do tworzenia systemów rekomendacji i analizy odejść klientów.

Czy nauka o danych to dobry zawód?

Tak, nauka o danych należy do najszybciej rozwijających się sektorów w Stanach Zjednoczonych i na świecie. To również jedna z najlepiej płatnych karier. Według danych Payscale, doświadczeni naukowcy zajmujący się danymi zarabiają średnio 97 609 dolarów i mają ocenę satysfakcji na poziomie czterech gwiazdek na pięć w USA.

Czy trudno jest zostać naukowcem zajmującym się danymi?

Należy wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science mogą być trudne do zdobycia, często wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w tej dziedzinie wymaga intensywnej nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga również dużego doświadczenia praktycznego.

Czy nauka o danych wymaga kodowania?

Tak, potrzebne będzie Ci pewne doświadczenie w programowaniu w językach takich jak Python, R, SQL, Java i C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię, język programowania Python jest często preferowanym wyborem wśród nowicjuszy.

Ile czasu potrzeba, aby zostać naukowcem zajmującym się danymi?

Osoba bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub wiedzy matematycznej, zazwyczaj potrzebuje od 7 do 12 miesięcy intensywnej nauki, aby osiągnąć poziom początkującego analityka danych. Należy jednak pamiętać, że nauka wyłącznie podstaw teoretycznych analityki danych może nie uczynić z Ciebie prawdziwego analityka danych.

Jakie tematy mogę zgłębiać w ramach nauki o danych?

Po opanowaniu podstaw nauki o danych możesz specjalizować się w różnych obszarach, m.in. w uczeniu maszynowym, sztucznej inteligencji, analizie dużych zbiorów danych, analityce biznesowej i inteligencji, eksploracji danych i innych.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.