Theo dõi các video ngắn do giảng viên chuyên gia dẫn dắt và sau đó thực hành những gì ban đã học với các bài tập tương tác trên trình duyệt.
hoặc
Khóa học
Rèn kỹ năng Python để thăng tiến trong ngành tài chính. Học cách làm việc với danh sách, mảng và trực quan hóa dữ liệu để thành thạo phân tích tài chính.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Phát triển kỹ năng Python trong lĩnh vực Tài chính bằng cách học dùng datetime, if-statements, DataFrames và hơn thế nữa.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tìm hiểu về mô hình tài chính Excel, bao gồm dòng tiền, phân tích kịch bản, giá trị thời gian và lập ngân sách vốn.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách thực hiện phân tích tài chính trong Power BI hoặc áp dụng bất kỳ kỹ năng tài chính hiện có nào bằng trực quan hóa dữ liệu Power BI.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Nắm vững các cấu trúc dữ liệu thiết yếu như lists và data frames, rồi áp dụng trực tiếp vào ví dụ tài chính.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách tính các thước đo rủi ro và hiệu suất có ý nghĩa, và lập danh mục đầu tư tối ưu cho đánh đổi rủi ro-lợi nhuận mong muốn.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách triển khai chiến lược giao dịch tùy chỉnh bằng Python, kiểm thử ngược và đánh giá hiệu quả!
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Nắm vững cách nhập và quản lý dữ liệu tài chính trong Python với nhiều công cụ và nguồn khác nhau.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách chuẩn bị dữ liệu đơn xin tín dụng, áp dụng học máy và quy tắc kinh doanh để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo lợi nhuận.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Đánh giá rủi ro và lợi nhuận danh mục, xây dựng danh mục cổ phiếu theo vốn hóa thị trường và học cách dự báo, phòng ngừa rủi ro thị trường qua tạo kịch bản.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tìm hiểu cách ngày tháng hoạt động trong R, và khám phá thế giới của câu lệnh if, vòng lặp và hàm qua các ví dụ tài chính.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tìm hiểu về quản trị rủi ro, giá trị chịu rủi ro và hơn thế nữa qua cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 bằng Python.
Tài chính ứng dụng
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Bạn sẽ sử dụng các kỹ thuật Quản lý Doanh thu Thuần trong Excel cho một công ty Hàng Tiêu Dùng Nhanh.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Dùng Python và NumPy, học các khái niệm tài chính cơ bản nhất.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tìm hiểu các khái niệm tài chính quan trọng như đầu tư vốn, WACC và giá trị cổ đông.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách phân tích báo cáo tài chính bằng Python. Tính toán các tỷ lệ, đánh giá tình hình tài chính, xử lý các giá trị thiếu và trình bày phân tích của bạn.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Khám phá cách sử dụng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và bảng cân đối kế toán trong Power BI
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về định giá dòng tiền, làm việc với dữ liệu tử vong của con người và xây dựng sản phẩm bảo hiểm nhân thọ trong R.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Vào vai nhà giao dịch tập sự, phân tích giao dịch thế chấp và rèn kỹ năng mô hình hóa dữ liệu, phân tích tài chính qua nghiên cứu tình huống Power BI.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách tạo bảng điều khiển trực quan bằng Google Sheets để theo dõi hiệu suất chứng khoán.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học định giá doanh nghiệp qua ứng dụng thực tế và nghiên cứu tình huống bằng dòng tiền chiết khấu (DCF).
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Bước vào vai trò CFO và học cách tư vấn cho hội đồng quản trị về các chỉ số then chốt trong khi xây dựng dự báo tài chính.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học mô hình hóa kinh doanh cơ bản với Google Sheets: dòng tiền, đầu tư, niên kim, lịch trả nợ và hơn thế nữa.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tìm hiểu mô hình GARCH, cách triển khai và hiệu chỉnh trên dữ liệu tài chính từ cổ phiếu đến ngoại hối.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về định giá cổ phiếu.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Ứng dụng mô hình thống kê vào thực tế bằng logistic regression và decision trees để mô hình hóa credit risk.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Làm việc với chuỗi lợi suất của các yếu tố rủi ro, khảo sát đặc tính thực nghiệm và ước tính value-at-risk.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Nắm vững cách hoạt động của trái phiếu, định giá và đánh giá rủi ro với numpy và numpy-financial.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Dùng kỹ năng tài chính và R để backtest, phân tích, tối ưu danh mục đầu tư.
Tài chính ứng dụng
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực chuyên môn tập trung vào việc thu thập thông tin từ dữ liệu. Sử dụng kỹ năng lập trình, phương pháp khoa học, thuật toán và nhiều hơn nữa, các nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu để tạo ra những hiểu biết có thể hành động.
Ban sẽ cần học một ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R và thành thạo các nguyên lý toán học và thống kê. Kiến thức về phương pháp phân tích dữ liệu và công cụ khoa học dữ liệu cũng rất cần thiết. Có nhiều cách để học khoa học dữ liệu. Ngoài các phương thức giáo dục chính thức như bằng cấp hoặc học đại học, còn có nhiều tài nguyên khác giúp ban học theo tốc độ của mình. Ngoài các khóa học và hướng dẫn trực tuyến, còn có sách, video và nhiều hơn nữa.
Ngoài kiến thức về toán học và thống kê, các nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R và SQL. Ngoài ra, khoa học dữ liệu đòi hỏi khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn, kiến thức về trực quan hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu. Kỹ năng về machine learning và deep learning cũng có thể hữu ích.
Trong môi trường chuyên nghiệp, hầu như mọi ngành công nghiệp đều có thể sử dụng khoa học dữ liệu ở một mức độ nào đó. Các tổ chức y tế sử dụng khoa học dữ liệu để phát hiện và chữa trị bệnh, trong khi các công ty tài chính sử dụng nó để phát hiện và ngăn chặn gian lận. Tất cả các loại ngành công nghiệp sử dụng khoa học dữ liệu cho marketing, chẳng hạn như xây dựng hệ thống gợi ý và phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Có, khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất tại Mỹ và trên toàn thế giới. Đây cũng là một trong những nghề nghiệp được trả lương cao nhất. Theo dữ liệu từ Payscale, các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm kiếm được trung bình 97.609 USD và có mức độ hài lòng bốn sao trên năm tại Mỹ.
Có một vài điều cần xem xét ở đây. Đầu tiên, các bằng cấp khoa học dữ liệu có thể cạnh tranh để được nhận, thường yêu cầu điểm số cao liên tục. Tương tự, nhiều kỹ năng cần thiết cho khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều học tập và kiên nhẫn. Có thể mất vài tháng để thành thạo tất cả những kiến thức cơ bản cần thiết, cũng như rất nhiều kinh nghiệm thực tế để có được vị trí entry-level.
Có, ban sẽ cần một số kinh nghiệm lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R, SQL, Java và C/C++. Tuy nhiên, do cú pháp tương đối đơn giản, ngôn ngữ lập trình Python thường là lựa chọn ưa thích của những người mới bắt đầu.
Đối với người không có kinh nghiệm lập trình trước đó và/hoặc nền tảng toán học, thường mất từ 7 đến 12 tháng học tập chuyên sâu để đạt trình độ của một nhà khoa học dữ liệu entry-level. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là chỉ học cơ sở lý thuyết của khoa học dữ liệu có thể không làm cho ban trở thành nhà khoa học dữ liệu thực sự.
Khi đã thành thạo nền tảng khoa học dữ liệu, ban có thể chuyên môn hóa trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm machine learning, trí tuệ nhân tạo, phân tích big data, phân tích và thông minh kinh doanh, khai thác dữ liệu và nhiều hơn nữa.
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.