คอร์ส
Introduction to Python for Finance
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 445 รีวิว
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
การเงินประยุกต์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
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
คอร์ส
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
การเงินประยุกต์
คอร์ส
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
คอร์ส
Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
การเงินประยุกต์
data science เป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการรับข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่น ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเช่น Python หรือ R และฝึกฝนหลักการของคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือ data science ก็จำเป็นเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียน data science นอกจากการศึกษาแบบเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัย ยังมีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยให้คุณเรียนในจังหวะของตัวเอง ทั้งคอร์สออนไลน์ บทช่วยสอน หนังสือ วิดีโอ และอื่น ๆ
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาเช่น Python, R และ SQL วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้าน data visualization การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้าน machine learning และ deep learning ก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในแง่วิชาชีพ เกือบทุกอุตสาหกรรมสามารถใช้ data science ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านสุขภาพใช้ data science เพื่อตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัทการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ทุกประเภทอุตสาหกรรมใช้ data science สำหรับการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำและการวิเคราะห์การสูญเสียลูกค้า
ใช่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดทั้งในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีรายได้สูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มีรายได้เฉลี่ย $97,609 และได้รับคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีสิ่งสองสามอย่างที่ต้องพิจารณา ประการแรก ปริญญาด้าน data science อาจมีการแข่งขันสูงในการเข้าเรียน มักต้องการเกรดที่ดีอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับ data science ต้องการการศึกษาและความอดทนมาก อาจใช้เวลาหลายเดือนเพื่อฝึกฝนพื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ปฏิบัติจริงมากมายเพื่อให้ได้ตำแหน่งระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์เขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Python มีไวยากรณ์ที่ค่อนข้างเรียบง่าย จึงมักเป็นตัวเลือกแรกสำหรับผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปอาจต้องใช้เวลาศึกษาอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนเพื่อให้ถึงระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือการเรียนรู้เพียงแค่ทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจยังไม่เพียงพอที่จะทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง
เมื่อเชี่ยวชาญพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเจาะลึกในสาขาที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น machine learning, ปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, business analytics, data mining และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา