Финансовая аналитика 2.0: от Excel к BI-системам от KARPOV.COURSES

Смотреть курс на KARPOV.COURSES
Дешевле на 7% с промокодом

Полная стоимость

135 000 ₽/курс

Минимальный платеж в месяц

Нет рассрочки

Длительность

Длительность:

3 месяца

Дата начала

Дата начала:

В любой момент
Дешевле на 7% с промокодом
Смотреть курс на KARPOV.COURSES

Для кого

Финансовые менеджеры и аналитики; руководители отделов и топ-менеджеры, внедряющие data-driven подход; экономисты, бухгалтеры и аудиторы; специалисты в области ИТ и бизнес-аналитики, планирующие интегрировать финансовые метрики в BI-системы.

Чему научитесь

Построение иерархии метрик и поиск зон роста бизнес-показателей, проектирование и внедрение дашбордов в BI-системах (DataLens), формирование data-driven рекомендаций для управленцев, построение гипотез и плана их тестирования, работа с Excel, Python, SQL, визуализация данных и сторителлинг.

Кто преподает

Елена Юрьевна Макеева — к.э.н., доцент, заместитель руководителя Школы финансов ФЭН НИУ ВШЭ. Старший BI-аналитик Nebius Group (ранее BI-разработчик в Яндекс.Go, автор канала «Настенька и графики»).

Пункты для резюме

Финансовый аналитик: сбор и анализ данных, построение финансовых моделей и прогнозов, оценка инвестиций, подготовка отчётов для руководства. Навыки: иерархия метрик и KPI, дашборды в BI (DataLens), data-driven рекомендации, тестирование гипотез, Excel, Python, SQL.

Сертификат/Диплом

Удостоверение о повышении квалификации установленного образца от НИУ ВШЭ и сертификат karpov.courses.

О курсе

Анализ, проверка и визуализация данных, метрики и тестирование гипотез, Excel, Python и BI. Особенности подготовки данных, сторителлинг в визуализации и примеры грамотно составленных графиков, практика в программах для аналитических вычислений и презентации результатов
Все курсы "KARPOV.COURSES"
Отзывы о KARPOV.COURSES
4.70
5.0 5
Марина Лукашевич,

С нуля получила интересную профессию

На данный момент заканчиваю курс с чувством выполненного долга и гордости за себя, что смогла и не бросила на полпути) До этого я вообще не сталкивалась с программированием и сейчас не сказать что прям совсем профи. Впереди еще много самостоятельных поисков и изучений.
Если вы, как и я идете на курс с нуля, то будьте готовы к большой самостоятельной работе и имейте достаточно времени. Да, на курсе расскажут основы, азы, но для полного понимания информации нужно гораздо больше. И даже лучше, что курс короткий (5 месяцев), в отличие от других (9-12 месяцев), так как самостоятельное изучение считай практика.

Про ребят, которые проводят курс и группу поддержки могу сказать только положительное. Лекторы интересные и в доступной форме объясняют основы. Особенно сам Анатолий Карпов, прирожденный учитель) Группа поддержки в discord тоже молодцы, всегда на связи, в выходные дни тоже до позднего времени, до 23.00. Отвечают в течении 3-7 минут развернуто и терпеливо)) Спасибо им

Да, были и слезы и ощущения, что куда я лезу в такое сложное вот это вот все, но упорство и желание заставляли идти вперед) и я бесконечно этому рада)
Впереди открыты двери в большой, крутой и безумно интересный мир IT
Hello, World!)))

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Иван,

Опыт прохождения курсов

Понравилось учиться на курсах у Карпова. Хорошо проработан Python, SQL. Лучше всех реализована статистика. Улучшить стоит API Python, Airflow. В качестве BI систем рассказывают про Tableu. В целом по хардам знаний достаточно, чтобы зайти на стажера, джуна. Самое главное, что курсы реально объясняют материал с полного нуля, если у вас нет опыта, то вы сможете научиться с любого уровня. Также вы учитесь сами находить информацию, правильно гуглить - это поможет вам везде. В итоге сейчас почти год работаю аналитиком данных, доволен результатом.

Ответить

next0 комментариев

 
5.0 5
Артём,

Симулятор работы, но есть один нюанс.....

Перед тем как начать свое обучение, я хотел укрепить и разнообразить свои навыки в области ML. Могу с уверенностью сказать, что мои ожидания полностью оправдались.

Благодаря крутой экосистеме симулятора получилось порешать задачки на всех этапах разработки ML-системы, а также попробовать себя в разных сферах(matching, NLP, RecSys, uplift). Очень порадовало, что каждый месяц появляются новые задачи, а у студентов есть возможность предложить свою задачу, и если другие студенты за нее проголосуют, то команда возьмет ее в разработку.

Поддержка была всегда оперативной + всегда можно написать в чат за помощью, где студенты, вместе с авторами симулятора, готовы помочь.

Я однозначно рекомендую этот симулятор всем, кто хочет закрепить, улучшить и разнообразить свои навыки в области машинного обучения. Однако стоит быть готовым к тому, что вам придется решать многие задачи самостоятельно. Это не тот тип курсов, где вас будут "вести за руку" от начала до конца, ведь именно в самостоятельности фишка симулятора, прямо как на обычной работе.

Ответить

next0 комментариев