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数据、AI 和云课程

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37 课程

课程

Python 金融入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 474 条评价

提升 Python 技能,助力你的金融职业发展。 学习如何使用列表、数组和数据可视化来掌握财务分析。

应用金融

4小时

课程

Excel 财务建模

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 1,027 条评价

学习 Excel 财务建模,包括现金流、情景分析、时间价值和资本预算。

应用金融

3小时

课程

Power BI 中的财务分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 531 条评价

学习如何在 Power BI 中进行财务分析,或使用 Power BI 数据可视化应用现有财务技能。

应用金融

6小时

课程

Python 金融进阶

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 970 条评价

在 Python 基础上提升金融技能,学习如何使用 datetime、if 语句、DataFrames 等。

应用金融

4小时

课程

Python 中的金融交易

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 289 条评价

学习用Python实现自定义交易策略、回测并评估其表现!

应用金融

4小时

课程

Python 投资组合风险管理入门

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 364 条评价

评估投资组合风险与收益,构建市值加权股票投资组合,并学习如何通过情景生成预测和对冲市场风险。

应用金融

4小时

课程

Python 信用风险建模

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 289 条评价

学习如何准备信贷申请数据,应用机器学习和业务规则以降低风险并确保盈利。

应用金融

4小时

课程

R 金融入门

  • 基础技能水平
  • 4.7+
  • 98 条评价

学习列表和数据框等基础数据结构,并将这些知识直接应用于金融示例。

应用金融

4小时

课程

金融从业者数学

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 304 条评价

通过实用的 Excel 练习和真实案例,掌握必备的金融数学技能。

应用金融

3小时

课程

Python 中的定量风险管理

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 221 条评价

用 Python 学习风险管理、风险价值等,并将其应用于 2008 年金融危机。

应用金融

4小时

课程

Python 金融概念入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 437 条评价

用 Python 和 NumPy 学习最基础的金融概念。

应用金融

4小时

课程

公司金融基础

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 230 条评价

学习资本投资、WACC和股东价值等关键财务概念。

应用金融

2小时

课程

Python 投资组合分析入门

  • 高级技能水平
  • 4.8+
  • 347 条评价

学习如何计算有意义的风险和绩效指标,并编制适合所需风险与收益权衡的最优投资组合。

应用金融

4小时

课程

在 Python 中导入与管理金融数据

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 62 条评价

在本课程中,你将学习如何使用各种工具和来源在Python中导入和管理财务数据。

应用金融

5小时

课程

R 金融中级

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 41 条评价

了解 R 中日期的工作方式,并通过金融示例探索 if 语句、循环和函数。

应用金融

5小时

课程

Python 中的 GARCH 模型

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 191 条评价

了解 GARCH 模型,学习如何在股票到外汇的金融数据上实现并校准它们。

应用金融

4小时

课程

Google Sheets 金融建模

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 274 条评价

使用 Google Sheets 学习基础商业建模,包括现金流、投资、年金、贷款摊销等。

应用金融

4小时

课程

Business Valuation 入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 166 条评价

通过真实案例和应用,学习使用贴现现金流(DCF)进行企业估值。

应用金融

3小时

课程

用 Python 分析财务报表

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 114 条评价

学习使用Python分析财务报表。 计算比率、评估财务健康状况、处理缺失值,并展示你的分析。

应用金融

4小时

课程

R 中的投资组合分析入门

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 150 条评价

运用你的金融和 R 技能,对金融投资组合进行回测、分析和优化。

应用金融

5小时

课程

R 中的信用风险建模

  • 中级技能水平
  • 4.7+
  • 87 条评价

用逻辑回归和决策树在真实场景中应用统计建模,建模信用风险。

应用金融

4小时

课程

R 中的定量风险管理

  • 基础技能水平
  • 4.8+
  • 83 条评价

处理风险因子收益序列,研究其经验特性,并估算风险价值。

应用金融

5小时

课程

Python 金融预测

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 92 条评价

化身CFO,学习如何就关键指标向董事会提供建议,同时构建财务预测。

应用金融

4小时

课程

用 R 进行债券估值与分析

  • 中级技能水平
  • 4.8+
  • 89 条评价

学习使用 R 开发模型,评估和分析债券,并保护其免受利率变化影响。

应用金融

4小时

FAQs

什么是数据科学?

数据科学是一个专注于从数据中获取信息的专业领域。数据科学家使用编程技能、科学方法、算法等来分析数据,形成可操作的洞察。

如何学习数据科学?

您需要学习 Python 或 R 等编程语言,掌握数学和统计学原理。数据分析方法和数据科学工具的知识也是必不可少的。学习数据科学有很多方法。除了正式的教育途径,如学位或大学学习,还有很多其他资源可以帮助您按自己的节奏学习。除了在线课程和教程,还有书籍、视频等。

数据科学需要哪些技能?

除了数学和统计学知识,数据科学家还需要 Python、R 和 SQL 等语言的编程技能。此外,数据科学需要处理大型数据集的能力、数据可视化、数据整理和数据库管理知识。机器学习和深度学习技能也很有用。

数据科学可以用来做什么?

在专业领域,几乎每个行业都可以在某种程度上使用数据科学。医疗机构使用数据科学来检测和治疗疾病,金融公司用它来检测和预防欺诈。各种行业都将数据科学用于营销,如构建推荐系统和分析客户流失。

数据科学是好的职业选择吗?

是的,数据科学是美国和全球增长最快的行业之一。它也是薪酬最高的职业之一。根据 Payscale 的数据,在美国,有经验的数据科学家平均收入为 97,609 美元,满意度评分为五星中的四星。

成为数据科学家困难吗?

这里有几个需要考虑的因素。首先,数据科学学位的竞争可能很激烈,通常需要持续的高分。同样,数据科学所需的许多技能需要大量的学习和耐心。掌握所有必要的基础知识可能需要几个月的时间,还需要大量的实践经验才能获得入门级职位。

数据科学需要编程吗?

是的,您需要一些 Python、R、SQL、Java 和 C/C++ 等语言的编程经验。不过,由于语法相对简单,Python 编程语言通常是新手的首选。

成为数据科学家需要多长时间?

对于没有编程经验和/或数学背景的人来说,通常需要 7 到 12 个月的密集学习才能达到入门级数据科学家的水平。但是,重要的是要记住,仅仅学习数据科学的理论基础可能不会让您成为真正的数据科学家。

我可以在数据科学中学习哪些主题?

掌握数据科学基础后,您可以专攻各种领域,包括机器学习、人工智能、大数据分析、商业分析和智能、数据挖掘等。

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