Курс
Финансовый трейдинг на R
- Средний уровеньУровень навыков
- 4.8+
- 78 отзывов
Этот курс охватывает основы финансовой торговли и показывает, как использовать quantstrat для создания торговых стратегий на основе сигналов.
Прикладные финансы
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Этот курс охватывает основы финансовой торговли и показывает, как использовать quantstrat для создания торговых стратегий на основе сигналов.
Прикладные финансы
Курс
Освойте финансовый анализ в KNIME на реальных данных, улучшая навыки подготовки данных и работы с рабочими процессами.
Прикладные финансы
Курс
Углубите навыки R для финансов: бэктестинг, анализ и оптимизация портфелей.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как работают облигации, как их оценивать и анализировать некоторые риски с помощью пакетов numpy и numpy-financial.
Прикладные финансы
Курс
Узнайте, как создать дашборд амортизации в Google Sheets с финансовыми и условными формулами.
Прикладные финансы
Курс
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Прикладные финансы
Курс
Learn the fundamentals of valuing stocks.
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.