Courses
Introduction to Python for Finance
- พื้นฐานระดับทักษะ
- 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.
การเงินประยุกต์
ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
Courses
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
การเงินประยุกต์
Courses
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
การเงินประยุกต์
Courses
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
การเงินประยุกต์
Courses
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
การเงินประยุกต์
Courses
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
การเงินประยุกต์
Courses
In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
การเงินประยุกต์
Courses
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
การเงินประยุกต์
Courses
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.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
การเงินประยุกต์
Courses
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
การเงินประยุกต์
Courses
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.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
การเงินประยุกต์
Courses
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
การเงินประยุกต์
Courses
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
การเงินประยุกต์
Courses
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
การเงินประยุกต์
Courses
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
การเงินประยุกต์
Courses
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
การเงินประยุกต์
Courses
Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
การเงินประยุกต์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการดึงข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การปฏิบัติได้
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรม เช่น Python หรือ R และเชี่ยวชาญหลักการทางคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกเหนือจากวิธีการศึกษาอย่างเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัยแล้ว ยังมีแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกมากมายที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง นอกเหนือจากหลักสูตรออนไลน์และบทเรียนต่างๆ แล้ว ยังมีหนังสือ วิดีโอ และอื่นๆ อีกมากมาย
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาต่างๆ เช่น Python, R และ SQL นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้านการแสดงภาพข้อมูล การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในเชิงวิชาชีพ แทบทุกอุตสาหกรรมสามารถนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านการดูแลสุขภาพใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัททางการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง อุตสาหกรรมทุกประเภทใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำสินค้าและการวิเคราะห์การเลิกใช้บริการของลูกค้า
ใช่แล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่ได้รับค่าตอบแทนสูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ได้รับเงินเดือนเฉลี่ย 97,609 ดอลลาร์ และมีคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีหลายสิ่งที่ควรพิจารณา ประการแรก การเข้าเรียนในหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นมีการแข่งขันสูง มักต้องการเกรดเฉลี่ยสูงอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นต้องใช้การศึกษาและความอดทนอย่างมาก อาจต้องใช้เวลาหลายเดือนในการเรียนรู้พื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ภาคปฏิบัติมากมายเพื่อที่จะได้งานในระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไวยากรณ์ที่ค่อนข้างง่าย ภาษาโปรแกรม Python จึงมักเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ด้านการเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานทางคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปแล้วอาจต้องใช้เวลาเรียนอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนจึงจะอยู่ในระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับเริ่มต้นได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรจำไว้คือ การเรียนรู้เพียงพื้นฐานทางทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจไม่ทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริงได้
เมื่อคุณเชี่ยวชาญพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเลือกที่จะเชี่ยวชาญในด้านต่างๆ ได้มากมาย เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์และข่าวกรองทางธุรกิจ การขุดค้นข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา