Sari la conținutul principal

Cursuri de date, inteligență artificială și cloud

Stăpânește abilitățile care contează

Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și apoi exersează ceea ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.

  • Învață în ritmul tău propriu
  • Obțineți experiență practică
  • Capitole complete, de dimensiuni reduse

Creează-ți contul gratuit

sau

Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.
38 courses

course

Introduction to Python for Finance

  • De bazăNivel de calificare
  • 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.

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Financial Modeling in Excel

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.7+
  • 2.1K

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

Finanțe Aplicate

3 ore

course

Financial Analysis in Power BI

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.6+
  • 1.6K

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

Finanțe Aplicate

6 ore

course

Intermediate Python for Finance

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.5+
  • 1.5K

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Introduction to R for Finance

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.6+
  • 923

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Credit Risk Modeling in Python

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.6+
  • 692

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Introduction to Financial Concepts in Python

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.6+
  • 687

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

  • IntermediarNivel de calificare
  • 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.

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Financial Trading in Python

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.7+
  • 610

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Quantitative Risk Management in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.7+
  • 532

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Importing and Managing Financial Data in Python

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.8+
  • 521

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

Finanțe Aplicate

5 ore

course

Case Study: Net Revenue Management in Excel

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.4+
  • 517

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Math for Finance Professionals

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.8+
  • 498

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

Finanțe Aplicate

3 ore

course

Financial Analytics in Google Sheets

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.2+
  • 490

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Introduction to Portfolio Analysis in Python

  • AvansatNivel de calificare
  • 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.

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Financial Modeling in Google Sheets

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.4+
  • 445

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Corporate Finance Fundamentals

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.7+
  • 434

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

Finanțe Aplicate

2 ore

course

Introduction to Financial Statements in Power BI

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.7+
  • 419

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Case Study: Mortgage Trading Analysis in Power BI

  • IntermediarNivel de calificare
  • 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.

Finanțe Aplicate

3 ore

course

Intermediate R for Finance

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.3+
  • 348

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

Finanțe Aplicate

5 ore

course

Analyzing Financial Statements in Python

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.2+
  • 347

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

GARCH Models in Python

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.7+
  • 334

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Introduction to Portfolio Analysis in R

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.5+
  • 310

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

Finanțe Aplicate

5 ore

course

Introduction to Business Valuation

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.8+
  • 245

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

Finanțe Aplicate

3 ore

course

Case Study: Financial Analysis in KNIME

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.2+
  • 220

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

Finanțe Aplicate

3 ore

course

Quantitative Risk Management in R

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.3+
  • 186

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

Finanțe Aplicate

5 ore

course

GARCH Models in R

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.5+
  • 160

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Credit Risk Modeling in R

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.4+
  • 160

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

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Financial Forecasting in Python

  • IntermediarNivel de calificare
  • 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.

Finanțe Aplicate

4 ore

course

Loan Amortization in Google Sheets

  • IntermediarNivel de calificare
  • 3.5+
  • 125

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

Finanțe Aplicate

4 ore

FAQs

Ce este știința datelor?

Știința datelor este un domeniu de expertiză axat pe obținerea de informații din date. Folosind abilități de programare, metode științifice, algoritmi și multe altele, specialiștii în știința datelor analizează datele pentru a forma informații concrete.

Cum pot învăța știința datelor?

Va trebui să înveți un limbaj de programare precum Python sau R și să stăpânești principiile matematicii și statisticii. Cunoașterea metodelor de analiză a datelor și a instrumentelor științei datelor este, de asemenea, esențială. Există multe modalități de a învăța știința datelor. Pe lângă mijloacele formale de educație, cum ar fi o diplomă sau studii universitare, există o mulțime de alte resurse care te pot ajuta să înveți în ritmul tău. Pe lângă cursuri și tutoriale online, există cărți, videoclipuri și multe altele.

Ce abilități sunt necesare pentru știința datelor?

Pe lângă cunoștințele de matematică și statistică, specialiștii în știința datelor au nevoie de abilități de programare în limbaje precum Python, R și SQL. În plus, știința datelor necesită capacitatea de a lucra cu seturi mari de date, cunoștințe de vizualizare a datelor, gestionare a datelor și gestionare a bazelor de date. Abilitățile de învățare automată și de învățare profundă pot fi, de asemenea, utile.

La ce pot folosi știința datelor?

Într-o oarecare măsură, aproape fiecare industrie poate utiliza știința datelor. Organizațiile din domeniul sănătății folosesc știința datelor pentru a detecta și vindeca boli, în timp ce companiile financiare o folosesc pentru a detecta și preveni frauda. Toate tipurile de industrii utilizează știința datelor pentru marketing, cum ar fi construirea de sisteme de recomandare și analizarea pierderii clienților.

Este știința datelor o carieră bună?

Da, știința datelor se numără printre sectoarele cu cea mai rapidă creștere din SUA și din întreaga lume. Este, de asemenea, una dintre cele mai bine plătite cariere. Conform datelor de la Payscale, specialiștii în științe ale datelor cu experiență câștigă în medie 97.609 dolari și au un rating de satisfacție de patru stele din cinci în SUA.

Este dificil să devii specialist în știința datelor?

Există câteva lucruri de luat în considerare aici. În primul rând, diplomele în știința datelor pot fi competitive pentru a fi accesate, necesitând adesea note constant mari. În mod similar, multe dintre abilitățile necesare pentru știința datelor necesită mult studiu și răbdare. Poate dura câteva luni pentru a stăpâni toate elementele de bază necesare, precum și multă experiență practică pentru a asigura o poziție de nivel de intrare.

Știința datelor necesită programare?

Da, vei avea nevoie de ceva experiență în programare în limbaje precum Python, R, SQL, Java și C/C++. Cu toate acestea, datorită sintaxei sale relativ simple, limbajul de programare Python este adesea alegerea preferată printre începători.

Cât durează să devii specialist în știința datelor?

Pentru o persoană fără experiență anterioară în programare și/sau cunoștințe matematice, poate dura de obicei între 7 și 12 luni de studii intensive pentru a ajunge la nivelul unui om de știință a datelor începător. Cu toate acestea, este important de reținut că învățarea doar a bazelor teoretice ale științei datelor nu te poate transforma într-un adevărat om de știință a datelor.

Ce subiecte pot studia în cadrul științei datelor?

După ce stăpânești fundamentele științei datelor, te poți specializa într-o varietate de domenii, inclusiv învățare automată, inteligență artificială, analiza big data, analiză și inteligență de afaceri, data mining și multe altele.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.