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Financial Modeling in Excel
- 中级技能水平
- 4.8+
- 975 条评价
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
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Financial Analysis in Power BI
- 中级技能水平
- 4.8+
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Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
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Intermediate Python for Finance
- 中级技能水平
- 4.8+
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Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
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Credit Risk Modeling in Python
- 中级技能水平
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Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
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Introduction to Portfolio Risk Management in Python
- 中级技能水平
- 4.8+
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Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
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Financial Trading in Python
- 中级技能水平
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Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
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Introduction to R for Finance
- 基础技能水平
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Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
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Introduction to Financial Concepts in Python
- 基础技能水平
- 4.8+
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Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
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Quantitative Risk Management in Python
- 高级技能水平
- 4.8+
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Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
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Math for Finance Professionals
- 基础技能水平
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Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
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Financial Analytics in Google Sheets
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Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
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Introduction to Portfolio Analysis in Python
- 高级技能水平
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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.
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Case Study: Net Revenue Management in Excel
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You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
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Corporate Finance Fundamentals
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Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
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Importing and Managing Financial Data in Python
- 中级技能水平
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In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
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Introduction to Financial Statements in Power BI
- 中级技能水平
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Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
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Case Study: Mortgage Trading Analysis in Power BI
- 中级技能水平
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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.
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Financial Modeling in Google Sheets
- 中级技能水平
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Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.
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GARCH Models in Python
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Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
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Intermediate R for Finance
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Introduction to Portfolio Analysis in R
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Analyzing Financial Statements in Python
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Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
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Introduction to Business Valuation
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Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
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Importing and Managing Financial Data in R
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Quantitative Risk Management in R
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Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
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Credit Risk Modeling in R
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Case Study: Financial Analysis in KNIME
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Bond Valuation and Analysis in R
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GARCH Models in R
- 高级技能水平
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Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
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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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