КУРС
DATA SCIENCE ACADEMY
Научитесь использовать инструменты анализа данных, включая языки программирования и средства визуализации.Для работы в финансовом секторе одних знаний о механизмах функционирования рынка уже недостаточно. Рекрутинговое агентство Robert Half провело исследование, которое подтвердило, что работодатели ищут технически подкованных специалистов. Особенно популярны в финансах различные направления Data Science.
Что даёт финансисту наука о данных
Data Science называют самой «сексуальной» профессией XXI века. Каждая коммерческая компания собирает данные: о своих покупателях, конкурентах, сделках и убытках. Анализ этих данных даёт возможность создавать более интересные для клиентов продукты, оптимизировать бизнес-процессы и достигать успехов.
В финансовом секторе на аналитике основаны прогнозирование, моделирование различных ситуаций и стратегий, распознавание мошенничества, анализ рисков во всём его многообразии и др.
Чему стоит научиться
- Вероятности. Для работы с данными понадобятся также основы статистики, теории вероятностей и стохастики. Всё это есть в курсах «Data Science Academy».
- Инструменты. Для получения данных и автоматизации процессов используются такие инструменты как SQL, Excel, различные языки программирования. Научиться работать с ними можно на бесплатном курсе «Введение в бизнес-аналитику».
Об инструментах поговорим подробнее.
Excel
В MS Excel уже встроены средства для обработки больших объемов данных. А ещё программа позволяет строить модели.
Excel покрывает почти 100% вычислительных потребностей корпоративных финансов.
Большинство использует хорошо если десятую часть возможностей Excel. Если научиться писать скрипты и макросы, таблицы.
С помощью Excel можно:
- сверять документы,
- вести бухгалтерию,
- обрабатывать большие информационные массивы,
- проводить финансовый анализ, планирование, прогнозирование и бюджетирование,
- строить аналитические отчеты и сводные таблицы,
- формировать графики и диаграммы,
- моделировать финансовые процессы,
- оценивать эффективность проектов,
- взаимодействовать с внешними источниками информации, например базами данных или ЦБ РФ.
Одна из самых замечательных возможностей электронных таблиц — автоматическое обновление информации из внешних источников или учётных систем.
Скрипты для Excel пишут на языке Visual Basic (for Excel). Этому и работе с другими возможностями таблиц мы учим на курсе «Excel Academy».
SQL
Большинство компаний хранят всю свою финансовую информацию в разного рода базах данных. Это реальные показатели, результаты многих лет деятельности, опыт, история. Их анализ позволяет давать оценки, делать выводы и принимать решения.
Но чтобы такой анализ провести, эти данные нужно получить из базы. В этом финансисту помогает язык структурированных запросов — SQL.
SQL и Excel во многом похожи — они работают с таблицами. Но в Excel мы эти таблицы видим, а в SQL можем только писать к ним запросы и получать нужные данные в заказанном виде.
При этом SQL намного мощнее, производительнее и быстрее выдаёт результат. При работе с массивами данных на сотни тысяч строк это критично.
Читайте также: Чем полезен SQL для бизнеса и финансов
Финансисту стоит изучить базовые операторы SQL и способы объединения таблиц, формирования выборок и фильтрации. Так данные будут представлены в нужном виде — и ими можно будет пользоваться для анализа. Также полезно узнать о создании и использовании процедур, индексации и блокировках различных типов.
Язык прост в освоении и очень эффективен на практике. Начать можно с нашего бесплатного онлайн-курса «Бизнес-аналитика. Введение».
Программирование на Python
Пожалуй, самый популярный для обработки данных язык — это Python. Он очень прост, но невероятно эффективен.
А ещё Python незаменим при создании аналитических инструментов и квантовых моделей. Существует огромное количество мощных и производительных Python-библиотек, предназначенных для анализа информации. Одни из самых востребованных — NumPy и Pandas.
Портал Efinancial Careers провел опрос рекрутеров финансовых организаций. Результаты подтверждают, что Python-разработчики необычайно востребованы в крупнейших банках и инвестиционных компаниях мира.
Финансисты используют Python для решения целого спектра задач:
- сбор и преобразование внешней финансовой информации,
- обработка огромных наборов данных, с которыми Excel уже не справляется,
- визуализация,
- прототипирование финансовых моделей,
- описание торговых стратегий,
- автоматизация рутинных повторяющихся операций,
- работа с текстом, электронными таблицами.
Читайте также: Почему изучать Python и SQL нужно уже вчера?
Помимо Python, в финансовой сфере пользуются популярностью и другие скриптовые языки, например R. А язык TradeScript позволяет создавать торговых роботов.
Освоив Python, можно углубиться в BigData и технологии Hadoop, Cassandra, Scala. Также для создания серьёзных финансовых продуктов используются C, C++ и Java.
Big Data и машинное обучение
Уже сейчас компьютеры намного лучше людей справляются с решением краткосрочных и среднесрочных финансовых задач, например с инвестированием. В будущем они станут еще эффективнее — потому что продолжает быстро развиваться машинное обучение и анализ больших данных.
Направления, в которых применяют машинное обучение и Big Data:
- определение связи между разными данными, прогнозирование на основе примеров,
- определение причин (драйверов) полученных данных,
- анализ трендов,
- первичная обработка больших неструктурированных данных, например текстов,
- поиск финансовых стратегий,
- определение рисков,
- выявление мошеннических операций,
- аналитика данных в реальном времени, алгоритмическая торговля,
- персонализация продукта.
Финансист не должен «переучиваться» на специалиста по машинному обучению. Это просто инструмент — но очень мощный и перспективный. Большинство необходимых для работы алгоритмов уже созданы, осталось лишь грамотно их применить.
Это тоже интересно:
Кто такой бизнес-аналитик и чем он занимается
Библиотеки Python для Data Science
5 причин, почему руководитель должен знать Python
