Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Em Previsão Financeira em Python, você vai assumir o papel de CFO e aprender a orientar o conselho de administração sobre métricas essenciais enquanto constrói uma projeção financeira, aprende o básico de demonstrações de resultados e balanços patrimoniais, e limpa dados financeiros bagunçados. Ao longo do curso, você analisará conjuntos de dados reais da Netflix, Tesla e Ford, usando o pacote pandas. Ao final, você será capaz de calcular métricas financeiras, trabalhar com premissas e variações e construir sua própria previsão em Python!
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Demonstrações de resultados
Neste capítulo, vamos aprender o básico das demonstrações financeiras, com foco específico na demonstração do resultado, que detalha nossas vendas, custos e lucros. Vamos aprender a calcular métricas de rentabilidade e concluir o que vimos construindo nossa previsão de lucro para a Tesla!
- Introdução às demonstrações financeiras50 XP
- Calculando o lucro bruto100 XP
- Calculando o lucro líquido100 XP
- Elementos dentro do lucro líquido e do lucro bruto50 XP
- Calculando vendas e Custo dos Produtos Vendidos (COGS)50 XP
- Calculando vendas100 XP
- Previsão de vendas com desconto100 XP
- Calculando o COGS100 XP
- Calculando o ponto de equilíbrio100 XP
- Trabalhando com conjuntos de dados de previsão brutos50 XP
- Demonstração de resultados da Tesla100 XP
- Previsão de lucro para a Tesla100 XP
2
Balanço patrimonial e índices de previsão
Neste capítulo, vamos aprender um pouco mais sobre o balanço patrimonial, cobrindo ativos e passivos e índices específicos para ajudar a avaliar a saúde financeira e a eficiência de uma empresa, além de como esses índices podem nos ajudar a construir uma ótima previsão.
3
Formatando dados brutos, gerenciando datas e períodos financeiros
Já entendemos o essencial de demonstrações de resultados e balanços patrimoniais. No entanto, consolidar dados para previsões é complexo, então, neste capítulo, veremos algumas ferramentas básicas para ajudar a resolver algumas dessas complexidades específicas de finanças — trabalhar com datas e diferentes períodos financeiros, e formatar nossos dados brutos no formato correto para previsão financeira.
4
Premissas e variações em previsões
Neste capítulo, vamos explorar mais dois aspectos para criar uma boa previsão. Primeiro, veremos as premissas: o que as impulsiona e o que acontece quando uma premissa muda? Em seguida, veremos as variações, já que uma previsão é construída em um momento específico, mas o que acontece quando os resultados reais não correspondem à nossa previsão? Precisamos construir uma projeção flexível, que seja sensível a mudanças nas premissas e leve em conta variações — e é isso que vamos explorar neste capítulo.
Previsão Financeira em Python
Curso
concluído
