After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Python ile Finansal Tahminleme kursunda, CFO rolüne adım atacak ve bir yönetim kuruluna temel metrikler hakkında nasıl danışmanlık vereceğini öğrenirken finansal bir tahmin modeli kurmayı, gelir tabloları ve bilançoların temellerini ve dağınık finansal verileri temizlemeyi keşfedeceksin. Kurs boyunca pandas paketini kullanarak Netflix, Tesla ve Ford’dan gerçek veri kümelerini inceleyeceksin. Kursun sonunda finansal metrikleri hesaplayabilecek, varsayımlar ve sapmalarla çalışabilecek ve kendi tahminini Python’da oluşturabileceksin!
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Gelir tabloları
Bu bölümde, finansal tabloların temellerini öğreneceğiz; özellikle satışlarımız, maliyetlerimiz ve kârlarımız hakkında bilgi veren gelir tablosuna odaklanacağız. Karlılık metriklerinin nasıl hesaplanacağını öğrenecek ve edindiklerimizi Tesla için bir kâr tahmini oluşturarak tamamlayacağız!
- Finansal tablolara giriş50 XP
- Brüt kârı hesaplama100 XP
- Net kârı hesaplama100 XP
- Net kâr ve brüt kâr içindeki unsurlar50 XP
- Satışları ve Satılan Malların Maliyeti (COGS) Hesaplama50 XP
- Satışların hesaplanması100 XP
- İndirimle satış tahmini100 XP
- COGS hesaplama100 XP
- Başabaş noktasını hesaplama100 XP
- Ham tahmin veri kümeleriyle çalışma50 XP
- Tesla gelir tablosu100 XP
- Tesla için kâr tahmini100 XP
2
Bilanço ve tahmin oranları
Bu bölümde bilançoyu biraz daha derinlemesine ele alacağız; varlıklar ve yükümlülükleri ve bir şirketin finansal sağlığını ve verimliliğini değerlendirmeye yardımcı olan belirli oranları inceleyeceğiz. Ayrıca bu oranların güçlü bir tahmin oluşturmamıza nasıl yardımcı olabileceğine bakacağız.
3
Ham veriyi biçimlendirme, tarihler ve finansal dönemleri yönetme
Gelir tabloları ve bilançolar hakkında temel bir anlayış kazandık. Ancak, tahminleme için verileri birleştirmek karmaşıktır; bu nedenle bu bölümde özellikle finansa ilişkin bazı karmaşıklıkları çözmeye yardımcı olacak temel araçlara bakacağız — tarihler ve farklı finansal dönemlerle çalışmak ve ham verimizi finansal tahminleme için doğru biçime dönüştürmek.
4
Tahminlerde varsayımlar ve sapmalar
Bu bölümde, iyi bir tahmin oluşturmanın iki yönünü daha keşfedeceğiz. Önce varsayımlara bakacağız: onları ne yönlendirir ve bir varsayım değiştiğinde ne olur? Ardından sapmaları ele alacağız: Tahmin belirli bir anda yapılır, peki gerçek sonuçlar tahminimizle örtüşmediğinde ne olur? Hem varsayımlardaki değişikliklere duyarlı hem de sapmaları dikkate alan esnek bir tahmin modeli kurmamız gerekir; bu bölümde tam olarak bunu inceleyeceğiz.
Python ile Finansal Tahminleme
Kurs
Tamamlandı
