Курс «Data Science Academy»

Data Science – это не просто новое модное слово в мире IT-технологий. Это наука о данных, которая изменит мир. Она уже его меняет, и если вы понимаете это, и решили реализовать свой потенциал в этой сфере, то этот курс проводится для вас. Чтобы начать обучение не нужно уметь программировать, хотя знание написания кода будет плюсом. Курс проводится педагогами-практиками университета SF Education.

Специально для вас, четыре эксперта подготовили свыше 70 часов практического и теоретического материала. На протяжении подготовки вы будете общаться с менторами в соцсетях и месенджерах, оперативно решая вопросы. На уроках вы научитесь, как работать с данными, как писать код в Python и SQL, визуализировать тренды, рассмотрите разные способы анализа данных и др.

В программе курса «Data Science Academy»:

1. Введение в Python и простейшие операции.
2. Работа с данными и SQL.
3. Построение задачи. Работа с текстовыми данными.
4. Индикатор технического анализа. Создание моделей акций.
5. Моделирование кредитного портфеля.

Завершив обучение, вы получите сертификат университета и, если нужно, помощь в трудоустройстве. Полученные на курсе навыки помогут вам продвигаться по карьерной лестнице и находить новые возможности для контакта с интересными людьми.

Модуль Python 20 часов

• 1. Введение в Python.
• 2. Простейшие операции в Python. Переменные, Числа, Текст.
• 3. Математика для Data Science.
• 4. Словари, Массивы и Итерации.
• 5. Работа с внешними файлами.
• 6. Продвинутая работа с Excel.
• 7. Работа с финансовыми данными из внешних источников.

Модуль SQL 11 часов

• 8. Работа с данными и SQL.
• 9. Интеграция в Excel.
• 10. Подготовка к интервью на позицию.
• 11. Тестовые задачи по SQL.

Модуль Data Science 18 часов

• 12. Построение задачи и выбор данных.
• 13. Очистка и нормализация данных.
• 14. Анализ данных, взаимосвязей и трендов. Линейная регрессия.
• 15. Работа с текстовыми данными.
• 16. Применение NLP в бизнесе.
• 17. Support Vector Machines.
• 18. Random Forests.
• 19. Принципы логистической регрессии.
• 20. Построение модели кредитного скоринга.

Модуль Стохастика 11 часов

• 21. Введение в стохастику: моделирование акций и портфеля финансовых инструментов.
• 22. Введение в стохастику: моделирование кривых процентных ставок и стоимости облигаций.
• 23. Сложные алгоритмы: построение торгово-инвестиционного алгоритма.
• 24. Применение стохастики: моделирование опционов и фьючерсов для контроля рисков и торговли.
• 25. Применение стохастики: моделирование свопов и кредитного портфеля
• 26. Кредитный Риск Свопов.

Модуль Структурированные финансы 7 часов

• 27. Расчеты.
• 28. Транши и их применение в реальной жизни.
• 29. Моделирование кредитного портфеля для создания MBS.
• 30. Пример реальной сделки.

Офлайн-кейс (пятичасовое Живое занятие в группах)

• В командах по четыре человека вы на несколько часов примерите на себя роль инвестиционного советника. На основе данных от клиентов и по их инвестиционным счетам, создадите автоматические отчеты для каждого из клиентов с рекомендациями по различным типам инвестиций и их рискам, а также по необходимому уровню вложений для достижения поставленных финансовых целей.

• Формат
  Самостоятельно с наставником
  Живые вебинары / Видеоуроки
  Обучение в ЛК на сайте автора
• Демодоступ
• Продолжительность
  5 месяцев
• Уровень сложности
  Для новичков
• Когда вы будете учиться
  В любой день в любое время
• Домашние задания
  ЕстьС проверкой
• Документ об обучении
  Диплом Освоение курса, выполнение заданий.
• Обязательное выполнение итоговой работы
• Сопровождение
  Куратором
• Общение с группой
  Форум или чат внутри ЛК
• Техническая поддержка
  В рабочее времяЧат на сайтеЧат в ВКЧат в мессенджереЭлектронная почтаТелефон
• Срок доступа к материалам
  Бессрочный