для обучающихся не IT-направлений

Финансовое моделирование

для обучающихся не IT-направлений

ФИНАНСОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Практика осуществляется в организациях IT сферы (ООО «Сиб», ПАО «Сбербанк России») и направлена на практическое применение знаний в области финансового моделирования и построения финансовых моделей. 

ПРОЙДЯ ОБУЧЕНИЕ ПО ПРОГРАММЕ «ФИНАНСОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ» ВЫ ОСВОИТЕ:

Основы использования операторов, циклов и типов данных в языке программирования Python; функции; модули; обработку исключений; работу с файлами и регулярные выражения; основы использования библиотек готовых модулей Python.

Экономические инструменты Matlab; библиотеку Pandas и Numpy; визуализацию результатов средствами библиотек Matplotlib и Seaborn; эконометрический анализ данных; линейную модель множественной регрессии; машинное обучение и Big Data в кибербезопасности.

Финансово-экономические расчеты и основные показатели деятельности субъекта; финансовое моделирование для привлечения банковского финансирования; финансовое моделирование в MS Excel, Python; определение ставки дисконтирования; методы анализа экономической эффективности инвестиций.

Анализ и визуализацию бизнес-информации: работу с моделью данных в Power BI; принципы создания дашборда; интерактивную визуализацию данных.

НЕ IT-НАПРАВЛЕНИЯ

Пройдя обучение по программе «ФИНАНСОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ» вы освоите:


Основы использования операторов, циклов и типов данных в языке программирования Python; функции; модули; обработку исключений; работу с файлами и регулярные выражения; основы использования библиотек готовых модулей Python.

Финансово-экономические расчеты и основные показатели деятельности субъекта; финансовое моделирование для привлечения банковского финансирования; финансовое моделирование в MS Excel, Python; определение ставки дисконтирования; методы анализа экономической эффективности инвестиций.

Экономические инструменты Matlab; библиотеку Pandas и Numpy; визуализацию результатов средствами библиотек Matplotlib и Seaborn; эконометрический анализ данных; линейную модель множественной регрессии; машинное обучение и Big Data в кибербезопасности.

Анализ и визуализацию бизнес-информации: работу с моделью данных в Power BI; принципы создания дашборда; интерактивную визуализацию данных.