Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Развивайте навыки Python и продвигайтесь в финансовой сфере. Научитесь работать со списками, массивами и визуализацией данных, чтобы освоить финансовый анализ.
Прикладные финансы
Курс
Изучите финансовое моделирование в Excel: денежный поток, сценарный анализ, временная стоимость денег и бюджетирование капитала.
Прикладные финансы
Курс
Развивайте навыки Python для Finance, изучая datetime, if-statements, DataFrames и многое другое.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь проводить финансовый анализ в Power BI или применять имеющиеся финансовые навыки с помощью визуализаций данных Power BI.
Прикладные финансы
Курс
Изучите основные структуры данных, такие как списки и датафреймы, и сразу применяйте эти знания на финансовых примерах.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь рассчитывать значимые показатели риска и доходности и составлять оптимальный портфель с нужным балансом риска и доходности.
Прикладные финансы
Курс
Научитесь реализовывать собственные торговые стратегии на Python, тестировать их на истории и оценивать их эффективность!
Прикладные финансы
Курс
В этом курсе вы узнаете, как импортировать и управлять финансовыми данными в Python с помощью различных инструментов и источников.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как подготовить данные кредитных заявок, применять машинное обучение и бизнес-правила, чтобы снизить риск и обеспечить прибыльность.
Прикладные финансы
Курс
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как работают даты в R, и изучите if statements, loops и functions на финансовых примерах.
Прикладные финансы
Курс
Изучите управление рисками, value at risk и другие методы на примере финансового кризиса 2008 года с помощью Python.
Прикладные финансы
Курс
Освойте базовые навыки финансовой математики с практическими упражнениями в Excel и примерами из реальной жизни.
Прикладные финансы
Курс
Вы будете использовать методы Net Revenue Management в Excel для компании Fast Moving Consumer Goods.
Прикладные финансы
Курс
С помощью Python и NumPy изучите самые базовые финансовые концепции.
Прикладные финансы
Курс
Изучите ключевые финансовые концепции: капитальные инвестиции, WACC и акционерную стоимость.
Прикладные финансы
Курс
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как использовать отчет о прибылях и убытках и баланс в Power BI
Прикладные финансы
Курс
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
Прикладные финансы
Курс
В этом кейсе Power BI вы сыграете роль младшего трейдера, анализируя ипотечную торговлю и развивая навыки моделирования данных и финансового анализа.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как создать графическую панель управления в Google Sheets для отслеживания эффективности финансовых ценных бумаг.
Прикладные финансы
Курс
Изучите оценку бизнеса на реальных примерах и кейсах с использованием дисконтированных денежных потоков (DCF).
Прикладные финансы
Курс
Изучите основы бизнес-моделирования: денежные потоки, инвестиции, аннуитеты, амортизацию кредитов и многое другое в Google Sheets.
Прикладные финансы
Курс
Станьте CFO и научитесь консультировать совет директоров по ключевым метрикам, создавая финансовый прогноз.
Прикладные финансы
Курс
Изучите модели GARCH, их реализацию и калибровку на финансовых данных — от акций до валютного рынка.
Прикладные финансы
Курс
Learn the fundamentals of valuing stocks.
Прикладные финансы
Курс
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Прикладные финансы
Курс
Анализируйте ряды доходности факторов риска, исследуйте их свойства и оценивайте value-at-risk.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как работают облигации, как их оценивать и анализировать некоторые риски с помощью пакетов numpy и numpy-financial.
Прикладные финансы
Курс
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Прикладные финансы
Data Science — это область экспертизы, направленная на получение информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по данным анализируют данные для получения практически применимых выводов.
Вам нужно будет освоить язык программирования, такой как Python или R, и принципы математики и статистики. Необходимы также знания методов анализа данных и инструментов Data Science. Изучать Data Science можно по-разному: помимо формального образования (степень или обучение в университете), существует множество ресурсов для самостоятельного обучения — онлайн-курсы, учебники, книги, видео и многое другое.
Помимо знания математики и статистики, специалистам по данным необходимы навыки программирования на таких языках, как Python и R.
В профессиональном отношении почти каждая отрасль может в той или иной мере использовать Data Science. Медицинские организации применяют его для выявления и лечения заболеваний, финансовые компании — для обнаружения и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют Data Science для маркетинга — создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, Data Science — одна из самых быстрорастущих отраслей в США и во всём мире. Это также одна из наиболее высокооплачиваемых карьер. По данным Payscale, опытные специалисты по данным зарабатывают в среднем $97 609 и имеют рейтинг удовлетворённости 4 звезды из 5 в США.
Здесь стоит учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программу по Data Science непросто — часто это требует стабильно высоких оценок. Кроме того, многие навыки, необходимые для Data Science, требуют значительного времени и терпения. Освоение всех базовых основ может занять несколько месяцев, а для получения позиции начального уровня нужен и практический опыт.
Да, вам потребуется определённый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако благодаря относительно простому синтаксису Python чаще всего является предпочтительным выбором для новичков.
Человеку без опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня специалиста по данным начального уровня. Однако важно помнить, что знание только теоретических основ Data Science не делает вас настоящим специалистом.
Освоив основы Data Science, вы сможете специализироваться в различных областях — например, в машинном обучении, анализе данных, инженерии данных и других.
Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.