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
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și apoi exersează ceea ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.course
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Finanțe Aplicate
course
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
Finanțe Aplicate
course
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
Finanțe Aplicate
course
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
Finanțe Aplicate
course
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
Finanțe Aplicate
course
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
Finanțe Aplicate
course
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
Finanțe Aplicate
course
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
course
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
Finanțe Aplicate
course
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Finanțe Aplicate
course
In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
Finanțe Aplicate
course
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
Finanțe Aplicate
course
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
Finanțe Aplicate
course
Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
Finanțe Aplicate
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.
Finanțe Aplicate
course
Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.
Finanțe Aplicate
course
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
Finanțe Aplicate
course
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Finanțe Aplicate
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.
Finanțe Aplicate
course
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
Finanțe Aplicate
course
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
Finanțe Aplicate
course
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
Finanțe Aplicate
course
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Finanțe Aplicate
course
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
Finanțe Aplicate
course
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
Finanțe Aplicate
course
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
Finanțe Aplicate
course
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Finanțe Aplicate
course
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Finanțe Aplicate
course
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
course
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
Finanțe Aplicate
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.