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
Obejrzyj krótkie filmy prowadzone przez doświadczonych instruktorów, a następnie przećwicz zdobytą wiedzę, korzystając z interaktywnych ćwiczeń w przeglądarce.
Lub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.course
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Finanse stosowane
course
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
Finanse stosowane
course
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
Finanse stosowane
course
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
Finanse stosowane
course
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
Finanse stosowane
course
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
Finanse stosowane
course
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
Finanse stosowane
course
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
course
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
Finanse stosowane
course
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Finanse stosowane
course
In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
Finanse stosowane
course
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
Finanse stosowane
course
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
Finanse stosowane
course
Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
Finanse stosowane
course
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
course
Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.
Finanse stosowane
course
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
Finanse stosowane
course
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Finanse stosowane
course
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
course
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
Finanse stosowane
course
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
Finanse stosowane
course
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
Finanse stosowane
course
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Finanse stosowane
course
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
Finanse stosowane
course
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
Finanse stosowane
course
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
Finanse stosowane
course
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Finanse stosowane
course
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Finanse stosowane
course
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
course
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
Finanse stosowane
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.
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.
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).
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.