Курс «Data-аналитика в финансах»

Онлайн обучение по программе: «Data-аналитика в финансах», от школы: Онлайн-школа KARPOV.COURSES. Описание курса, особенности и отзывы | Агрегатор курсов ИнфоХит.

Онлайн-школа KARPOV.COURSES Автор: Онлайн-школа KARPOV.COURSES

Чему вы научитесь

  • Как анализировать финансовые данные с помощью Data Science.
  • Кто такой Data-аналитик и чем занимается.
  • Зачем применять аналитику данных в финансовой сфере.
  • Какие навыки нужны Data-аналитику.
  • Как интерпретировать результаты анализа финансовых данных.

Описание курса

Совместная программа Karpov.courses и школы финансов НИУ ВШЭ предлагает уникальную возможность для тех, кто хочет освоить финансовую аналитику и научиться принимать решения на основе данных. Программа состоит из двух учебных блоков, охватывающих ключевые аспекты работы с метриками и визуализацией данных. Преподаватели — действующие эксперты, которые делятся своими знаниями и опытом, что позволяет студентам не только изучать теорию, но и решать реальные бизнес-задачи. В рамках первого блока студенты изучают финансовую аналитику и принятие решений на основе данных, анализ, валидацию и визуализацию данных, работу с Excel, Python и BI, создание аналитических дашбордов. Второй блок фокусируется на практическом применении полученных знаний, включая создание дашбордов и работу с реальными данными. Программа ориентирована на подготовку специалистов, которые смогут эффективно использовать данные для оптимизации бизнес-процессов. Курс «Data-аналитика в финансах» подойдет: Финансовым менеджерам и аналитикам. Экономистам, бухгалтерам, аудиторам. Руководителям отделов и топ-менеджерам. Специалситам в области IT и бизнес-аналитики. По завершении курса участники получат удостоверение о повышении квалификации НИУ ВШЭ и сертификат karpov.courses, что подтвердит их новые навыки в области финансовой аналитики и работы с данными.

Правообладатель

Онлайн-школа KARPOV.COURSES

Онлайн-школа KARPOV.COURSES

Школа Data Science для любого уровня подготовки. Онлайн-курсы по аналитике данных и машинному обучению.