online обука

Data Analytics in Finance

Обука за ефективно и ефикасно носење на значајни финансиски одлуки.
Искористете ја експертизата на Data Masters и стекнете аналитички вештини кои ќе ја олеснат вашата секојдневна работа.

Play Video

Почеток:

Ноември 2023

Времетраење:

16 недели (91 час)

Динамика:

Часови
Два пати неделно (17:30-20:00)

Техничка работилница
Секој втор петок (17:30-20:00)

Консултации:

Два индивидуални часа
(по 30 минути)
online или во живо

Цена:

Early Bird цена:
36.000 денари

Редовна цена: 
39.000 денари

Опис на обуката

Обуката започнува со запознавање со податочните типови во MS SQL Server и изучување на синтаксата за креирање, ажурирање и бришење на податоци.

Продолжува со читање, разбирање, анализирање и претпроцесирање на истите податоци во програмскиот јазик Python. Обуката се комплетира со дескриптивна визуелизација на направените анализи во Microsoft Power BI.

Модули

Вовед во SQL

  • Вовед во бази на податоци
  • Запознавање со MS SQL Server
  • Креирање и импортирање на табели
  • Поставување на прашања до база
  • Трансформирање и интерпретирање на резултати
  • Спојување на табели по клуч
  • Селектирање на колони
  • Филтрирање на редови
  • Агрегатни функции
  • Сортирање и групирање
  • ETL (Extract, Transform, Load)

Обработка на
податоци со Python

  • Вовед во програмирање со Python
  • Податочни типови
  • Вчитување, прибирање и анализа на податоци со Python
  • Податочни структури
  • Манипулирање со податочните структури
  • Функции во Python
  • Библиотеки за анализа и визуелизација

Визуелизација во Microsoft Power BI

  • Користење на алатката Power BI за визуелизација на податоци
  • Разбирање на Power BI Desktop и неговите компоненти
  • Поврзување на Power BI со различни типови извори
  • Модели на податоци
  • Работење со различни прикази на моделот на податоци
  • Комбинирање на графици во dashboard
  • Креирање пресметани колони и мерки
  • Градење односи помеѓу различни табели
  • Креирање извештај со различни типови на интерактивна визуелизација
  • Извршување на Python скрипти директно во Power BI

За кого е наменета обуката

Обуката е наменета за личности чија работа е поврзана со изработка на извештаи за профитабилност на продукти, перформанси на вработени, одредување на кредитен ризик, рочна структура, показатели за ликвидност на банка, профитабилност и ефикасност, анализа на движење на каматни стапки, анализа на платни системи и многу други. Ако користите само Excel како помошна алатка во Вашата работа, имате можност да ја искористите нашата експертиза за да стекнете аналитички вештини и алатки без кои вашата работа во иднина ќе биде незамислива.

Оваа обука е за вас доколку работите / имате познавање од:

  • Банкарски сектор
  • Корпоративни финансии
  • Финансиски консалтинг
  • Сметководство
  • Осигурување
  • Инвестициски фондови
  • Ревизија или супервизија
  • Актуарство
  • Евалуирање на податоци за промени на берзата
  • Работите со Excel фајлови и извештаи на дневна основа
  • Креирате стратегии за банките и финансиските институции
  • Носите одлуки базирани на податоци во вашиот домен
  • Носите калкулирани одлуки за предвидување на ризик
0 +
Број на слушатели што ја комплетираа обуката
0 +
Домени на нашите студенти
0 +
Слушатели што направиле кариерна промена

Искуства на нашите студенти

Цели на обуката

Мартина Наумовска, ко-основач на академијата и раководител на Data Science секторот во Data Masters

„Од искуството досега, сите оние кои што решиле да направат промена во нивните животи и кариера не се покајале. Инвестицијата во себе и во својата иднина е најдобриот подарок што секој од нас може да си го даде, а ние како Data Masters сме спремни несебично да го пренесеме своето знаење и да ги водиме студентите до остварување на сопствените цели.​“

Пример за Case study опфатен во обуката

Во рамки на обуката ќе се изучуваат различни case studies од областа на финансии. Еден од нив е следниот:

Креирање на Dashboard за анализа на кредитно портфолио

Движење на каматни стапки по продукт (според намената може да се направи поделба на автомобилски, станбен, потрошувачки кредит) во различен период.

Дали има кредити кои се предвреме ликвидирани (според моментално салдо и години на отплата).

Учество на продукти во вкупното кредитно портфолио во различен временски период.

Анализа за изложеност на кредитен ризик.

Перформанси на кредитно портфолио во даден временски период.

Квалитет на обезбедување, вредност на колатералите.

Каква е диверзификацијата на портфолиото според сегментација на клиенти (работна позиција, искуство, место на живеење).

Дали има релација помеѓу вредност на обезбедување и останатите варијабли.

Процена на ризик на обезбедување.

Пресметка на нето каматни приходи по временски период.

Направете го првиот чекор кон вашата иднина.