Curs
Introducere în Python pentru finanțe
- De bazăNivel de competențe
- 4.8+
- 445 de recenzii
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Finanțe aplicate
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Finanțe aplicate
Curs
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
Finanțe aplicate
Curs
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
Finanțe aplicate
Curs
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
Finanțe aplicate
Curs
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
Finanțe aplicate
Curs
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
Curs
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
Finanțe aplicate
Curs
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
Finanțe aplicate
Curs
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
Finanțe aplicate
Curs
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Finanțe aplicate
Curs
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
Finanțe aplicate
Curs
Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
Finanțe aplicate
Curs
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
Curs
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
Finanțe aplicate
Curs
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
Finanțe aplicate
Curs
In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
Finanțe aplicate
Curs
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Finanțe aplicate
Curs
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
Curs
Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.
Finanțe aplicate
Curs
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
Finanțe aplicate
Curs
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
Finanțe aplicate
Curs
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Finanțe aplicate
Curs
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
Finanțe aplicate
Curs
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
Finanțe aplicate
Curs
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
Finanțe aplicate
Curs
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
Finanțe aplicate
Curs
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Finanțe aplicate
Curs
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
Finanțe aplicate
Curs
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
Finanțe aplicate
Curs
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Finanțe aplicate
Data science este un domeniu de expertiză axat pe obținerea de informații din date. Folosind competențe de programare, metode științifice, algoritmi și altele, data scientiștii analizează datele pentru a forma perspective acționabile.
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 de data science este, de asemenea, esențială. Există multe modalități de a învăța data science. Pe lângă mijloacele formale de educație, cum ar fi o diplomă sau studii universitare, există o mulțime de alte resurse pentru a învăța în ritmul tău. Pe lângă cursuri și tutoriale online, există cărți, videoclipuri și multe altele.
Pe lângă cunoștințele de matematică și statistică, oamenii de știință ai datelor au nevoie de competențe de programare în limbaje precum Python, R și SQL. În plus, data science necesită capacitatea de a lucra cu seturi mari de date, cunoștințe de vizualizare a datelor, pregătire a datelor și gestionare a bazelor de date. Competențele în machine learning și deep learning pot fi, de asemenea, utile.
Din punct de vedere profesional, aproape orice industrie poate folosi data science într-o oarecare măsură. Organizațiile din domeniul sănătății folosesc data science pentru a detecta și trata boli, în timp ce companiile financiare îl folosesc pentru a detecta și preveni frauda. Tot felul de industrii folosesc data science pentru marketing, cum ar fi construirea sistemelor de recomandare și analiza retragerii clienților.
Da, data science se numără printre sectoarele cu cea mai rapidă creștere din SUA și la nivel mondial. Este și una dintre cele mai bine plătite cariere. Conform datelor de la Payscale, data scientists cu experiență câștigă în medie $97.609 și au un rating de satisfacție de patru stele din cinci în SUA.
Există câteva aspecte de luat în considerare. În primul rând, programele de licență în data science pot fi competitive, necesitând adesea note consistente ridicate. La fel, multe dintre competențele necesare pentru data science cer mult studiu și răbdare. Poate dura câteva luni pentru a stăpâni elementele de bază necesare, precum și multă experiență practică pentru a obține o poziție de nivel de intrare.
Da, vei avea nevoie de experiență în programare în limbaje precum Python, R, SQL, Java și C/C++. Totuși, datorită sintaxei relativ simple, Python este adesea alegerea preferată în rândul celor la început de drum.
Pentru o persoană fără experiență prealabilă în programare și/sau matematică, poate dura de obicei 7 până la 12 luni de studiu intensiv pentru a fi la nivelul unui data scientist de nivel de intrare. Cu toate acestea, este important să îți amintești că a învăța doar baza teoretică a data science s-ar putea să nu te facă un adevărat data scientist.
Odată ce ai stăpânit fundamentele data science, te poți specializa în diverse domenii, inclusiv machine learning, inteligență artificială, analiza datelor mari, analiză și inteligență de business, data mining și altele.
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.