Course
Introduction to Python for Finance
- БазовыйУровень мастерства
- 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.
Прикладные финансы
Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.
Course
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Прикладные финансы
Course
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
Прикладные финансы
Course
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
Прикладные финансы
Course
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
Прикладные финансы
Course
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
Прикладные финансы
Course
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
Прикладные финансы
Course
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
Прикладные финансы
Course
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
Course
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
Прикладные финансы
Course
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
Прикладные финансы
Course
In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
Прикладные финансы
Course
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
Прикладные финансы
Course
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
Прикладные финансы
Course
Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
Прикладные финансы
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.
Прикладные финансы
Course
Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.
Прикладные финансы
Course
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
Прикладные финансы
Course
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
Прикладные финансы
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.
Прикладные финансы
Course
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
Прикладные финансы
Course
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
Прикладные финансы
Course
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
Прикладные финансы
Course
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Прикладные финансы
Course
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
Прикладные финансы
Course
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
Прикладные финансы
Course
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
Прикладные финансы
Course
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
Прикладные финансы
Course
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Прикладные финансы
Course
Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.
Прикладные финансы
Course
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
Прикладные финансы
Наука о данных — это область знаний, сосредоточенная на извлечении информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по анализу данных анализируют данные для получения практических выводов.
Вам потребуется изучить язык программирования, например Python или R, и освоить основы математики и статистики. Знание методов анализа данных и инструментов науки о данных также имеет важное значение. Существует множество способов изучения науки о данных. Помимо формального образования, такого как получение степени или обучение в университете, существует множество других ресурсов, которые помогут вам учиться в своем собственном темпе. Помимо онлайн-курсов и учебных пособий, есть книги, видео и многое другое.
Помимо знаний математики и статистики, специалистам по анализу данных необходимы навыки программирования на таких языках, как Python, R и SQL. Кроме того, для работы с данными требуется умение работать с большими массивами данных, знание методов визуализации данных, обработки данных и управления базами данных. Навыки машинного обучения и глубокого обучения также могут быть полезны.
В профессиональной сфере наука о данных в той или иной степени применима практически в любой отрасли. Медицинские организации используют науку о данных для выявления и лечения заболеваний, а финансовые компании — для выявления и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют науку о данных в маркетинге, например, для создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, наука о данных входит в число самых быстрорастущих отраслей в США и во всем мире. Это также одна из самых высокооплачиваемых профессий. Согласно данным Payscale, опытные специалисты по анализу данных зарабатывают в среднем 97 609 долларов и имеют рейтинг удовлетворенности работой четыре звезды из пяти в США.
Здесь следует учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программы по анализу данных может быть непросто, часто требуются стабильно высокие оценки. Аналогично, многие навыки, необходимые для работы в области анализа данных, требуют много времени на учёбу и терпение. На освоение всех необходимых основ может уйти несколько месяцев, а также потребуется большой практический опыт для получения должности начального уровня.
Да, вам потребуется некоторый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако, благодаря относительно простому синтаксису, язык программирования Python часто является предпочтительным выбором для новичков.
Человеку без предварительного опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня начинающего специалиста по анализу данных. Однако важно помнить, что изучение только теоретических основ анализа данных может не сделать вас настоящим специалистом по анализу данных.
Освоив основы науки о данных, вы можете специализироваться в различных областях, включая машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных, бизнес-аналитику и интеллектуальные системы, интеллектуальный анализ данных и многое другое.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.