Курс «Data-аналитика в финансах»
Вебинары в записи, Видеоуроки, PDF-пособие/книга / Самостоятельно с наставником / Обучение в ЛК на сайте автора
Научитесь работать с финансовыми и операционными метриками. Освойте разработку дашбордов и data-driven стратегии.
Обновлено: 06.07.2025
Источник изображения: Unsplash
Не пропустите старт
23 сентября
Через 56 дней
Стоимость курса:
145 000 ₽- Можно вернуть до 13% стоимости курса, оформив налоговый вычет
- Доступен в рассрочку
- Оплата на сайте автора. Цена может отличаться.
- 3 месяца
- Обучение: в ЛК на сайте автора
- Когда будете учиться: строго по расписанию
- Уровень сложности: для новичков
- Домашние задания: есть, с проверкой
- Сопровождение: куратором
- Сертификат / Удостоверение
- Техническая поддержка: в рабочее время, чат в вк, чат в мессенджере, электронная почта, телефон
- Доступ: сразу после оплаты
Что вы узнаете?
- 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.
О курсе
- Описание
- Программа
- Особенности
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.
Блок 1: Финансовая аналитика и принятие решений на основе данных
- Работа с финансовыми и операционными метриками.
- Подготовка данных и сторителлинг в визуализации.
- Практика в аналитических инструментах (Excel, Python, BI).
- Анализ, валидация и визуализация данных.
- Тестирование гипотез.
Блок 2: Создание аналитических дашбордов
- Разработка дашбордов для принятия обоснованных решений.
- Оптимизация бизнес-процессов с помощью систем метрик.
- Работа с реальными кейсами и задачами.
Особенности учебного процесса
-
ФорматСамостоятельно с наставником
Вебинары в записи / Видеоуроки / PDF-пособие/книга
Обучение в ЛК на сайте автора -
Продолжительность3 месяца
-
Уровень сложностиДля новичков
-
Когда вы будете учитьсяСтрого по расписанию
-
Домашние заданияЕстьС проверкой
-
Документ об обученииСертификатУдостоверение Освоение программы курса
-
СопровождениеКуратором
-
Техническая поддержкаВ рабочее времяЧат в вкЧат в мессенджереЭлектронная почтаТелефон
-
Безопасная покупкаЕсли за две недели курс вам не подойдет, школа вернет полную стоимость
-
Год выхода2025 Последнее обновление: 06.07.2025
-
В рассрочку
Кто автор курса?
Ответы на вопросы о курсе
Если вы платите в бюджет НДФЛ и оплачиваете обучение, налоговая служба может компенсировать часть расходов — до 19 500 ₽. Подать на вычет можно в личном кабинете ФНС.
Отзывы о курсе «Data-аналитика в финансах»
Редакция ИнфоХит не несет ответственности за содержание отзывов, результаты обучения индивидуальны.
Размещая отзыв или комментарий, вы соглашаетесь с правилами и даете согласие на обработку персональных данных в соответствии с условиями.